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Modulbeschreibung - Detailansicht
Deutsch
Englisch
Moduldetails
Name
Methoden der Genomanalyse
Organisation
Professur für Bioinformatik (Prof. Frischmann)
Organisationskennung
TUWZI9Q
Anmerkung
ECTS-Credits
5
Gewichtungsfaktor
1
Dauer
[nach SPOV]
4
Modul-Kennung
WZ8128
Versionskurzbezeichnung
Externe Zuordnung
Gültig Von
Gültig Bis
Zuordnungen zu SPO-Versionen
Seite
1
2
3
von 3
Studienart/Studium
STPV
SPO-Pfad
Empf.
Sem.
ECTS-Credits
externe Zuordnung
Dauer
GF
Organisation
Organisationskennung
Gültig von
Gültig bis
laufend
1320 16 042 Bioinformatik ( Masterstudium)
1320 16 042 Bioinformatik ( Masterstudium)
20161
5
4
[nach SPOV]
1
Professur für Bioinformatik (Prof. Frischmann)
TUWZI9Q
1320 17 042 Bioinformatik ( Bachelorstudium)
1320 17 042 Bioinformatik ( Bachelorstudium)
20171
5
4
[nach SPOV]
1
Professur für Bioinformatik (Prof. Frischmann)
TUWZI9Q
1630 16 105 Biochemie ( Masterstudium)
1630 16 105 Biochemie ( Masterstudium)
20191
5
4
[nach SPOV]
1
Professur für Bioinformatik (Prof. Frischmann)
TUWZI9Q
1630 16 105 Biochemie ( Masterstudium)
20191
5
4
[nach SPOV]
1
Professur für Bioinformatik (Prof. Frischmann)
TUWZI9Q
1630 16 719 Horticultural Science ( Masterstudium)
1630 16 719 Horticultural Science ( Masterstudium)
20191
5
4
[nach SPOV]
1
Professur für Bioinformatik (Prof. Frischmann)
TUWZI9Q
Seite
1
2
3
von 3
Lehrveranstaltungen und Prüfungsveranstaltungen
Name
Kennung
Empf.
Sem.
ECTS
Credits
Gültig von
Gültig bis
Gewichtungsfaktor
Prüfungsmodus
Anmerkung
Angebotsknoten
Methoden der Genomanalyse: Übung
KA
1
Methoden der Genomanalyse: Vorlesung
KA
1
Prüfungsknoten
Methoden der Genomanalyse
KA
5
1
Beschreibungen
15S
Export
Export
Allgemeine Daten (Modulhandbuch)
Modulniveau
Bachelor/Master
Kürzel
Untertitel
Moduldauer
Einsemestrig
Turnus
Sommersemester
Sprache
Deutsch/Englisch
Arbeitsaufwand (Work Load)
Gesamtstunden
150
Präsenzstunden
60
Eigenstudiumstunden
90
Studien- und Prüfungsleistungen
Beschreibung der Studien-/Prüfungsleistungen
Die Modulprüfung besteht aus einer benoteten Klausur.Mit der Klausur (schriftlich, 90 Minuten) wird geprüft, inwieweit die Studierenden die grundlegenden Konzepte der Genomanalyse (wie z.B. Gene, regulatorische Sequenzen, Operons, alternatives Spleißen, SNPs, microRNAs, Pseudogene, Repeats, Orthologie/Paralogie) verstanden haben und komprimiert auch in begrenzter Zeit wiedergeben können. Anhand von beispielhaften Methodenaufrufen, der Abfrage von Ein- und Ausgabe, sowie der damit verbundenen möglichen Aneinanderreihung (pipeline) von Methoden, um ein bestimmtes Problem zu lösen, und der Interpretation von Methodenergebnissen, wird geprüft, inwieweit die Studierenden in der Lage sind, auch selbst bioinformatische Analysen durchzuführen, die richtigen Methoden zu einer Problemstellung auszuwählen und diese anzuwenden. In der Klausur (Hilfsmittel Taschenrechner) müssen Fragen durch freie Formulierungen beantwortet werden, algorithmische Probleme sowohl logisch als auch rechnerisch gelöst werden und im begrenzten Umfang auch vorgegebene Mehrfachantworten durch Ankreuzen beantwortet werden.Das Modul ist mit einer Klausurnote kleiner / gleich 4,0 bestanden.
Prüfungswiederholung im Folgesemester
J
Prüfungswiederholung am Semesterende
N
Beschreibung
(Empfohlene) Voraussetzungen
Empfohlene Voraussetzungen sind grundlegendes Wissen im Bereich der allgemeinen Bioinformatik wie es z. B. in den TUM-Modulen „Einführung in die Bioinformatik I und II“ gelehrt wird.
Angestrebte Lernergebnisse
Nach erfolgreichem Besuch des Moduls sind die Studierenden in der Lage:• Wichtige Konzepte der Genomanalyse (Gene, regulatorische Sequenzen, Operons, alternatives Spleißen, SNPs, microRNAs, Pseudogene, Repeats, Orthologie/Paralogie) zu verstehen und wiederzugeben.• Standardisierte Methoden der Genomanalyse praktisch anzuwenden (z.B. Genvorhersage, Vorhersage von microRNA Bindestellen, Identifizierung von DNA-Sequenzmotiven, Vorhersage von RNA Strukturen).
Inhalt
Es werden folgende Inhalte behandelt:- Genomstruktur- Analyse von DNA Sequenzen- Genvorhersage- Operonstrukturen- Alternatives Spleißen- RNA Strukturen- microRNA- Repeats- Pseudogene
Lehr- und Lernmethode
Das gewählte Lehrformat Vorlesung und die gewählte Lehrmethode Vortrag eignen sich besonders gut, grundlegende Konzepte, methodologische Ansätze sowie typische Probleme der Genominformatik Studierenden mit grundlegenden Kenntnissen der Bioinformatik zu vermitteln. Insbesondere in der Übung werden die Lerninhalte der Vorlesung vertieft. Dazu bereiten die Studierenden freiwillig wissenschaftliche Veröffentlichungen vor, die ein bereits behandeltes Thema der Vorlesung gemäß dem aktuellen Stand der Forschung darstellen. In der Übung wird dann das Vorgehen und die angewandten Methoden besprochen, sowie, sofern möglich, anhand von Fallbeispielen aus der Veröffentlichung die Benutzung der Methoden und die Durchführung beispielhafter Analysen vorgeführt. Somit wird auch die Anwendung der Methoden geübt. Vor jeder Übungsstunde wird bekannt gegeben, welche wissenschaftliche Veröffentlichung behandelt wird. Die Studenten sind angehalten, die Inhalte des Papers zu erarbeiten, und sich mit der Funktion etwaiger Methoden, die dort Anwendung fanden, vertraut zu machen, um eventuelle Fragen oder Probleme in der Übung besprechen zu können. Der Übungsleiter bespricht in der Übung die Vorgehensweisen und Methoden, und geht auf Probleme und Fragen ein. Soweit möglich werden auch einzelne Fallbeispiele in der Übung gemeinsam gelöst, oder von Studierenden vorgeführt. Die Themen der Paper Besprechungen sollen, als Ergänzung zur Vorlesung, den aktuellen Stand der Forschung in den jeweiligen Teilbereichen erläutern, sowie das Verständnis, wie man bioinformatische Analysen durchführt vertiefen.
Medienformen
Wissenschaftliche Veröffentlichungen; Präsentation von Folien; Dialog in der Vorlesung; Material auf der Webseite des Moduls.
Literatur
- Genomes 3, T.A. Brown, Garland Science, 2007- Bioinformatics and Functional Genomics, Jonathan Pevsner, John Wiley, 2003- Understanding Bioinformaics, M. Zvelebil and J.O.Baum, Garland Science 2008
Modulverantwortliche*r
Name(n)
DimitriFrischmanndimitri.frischmann@mytum.de
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