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Moduldetails
Protein Prediction I for Bioinformaticians
Fakultät für Informatik
TUINFIN
8
1
6
IN2221
2
Zuordnungen zu SPO-Versionen
Lehrveranstaltungen und Prüfungsveranstaltungen
Beschreibungen
15S
Export
Allgemeine Daten (Modulhandbuch)
Master
Einsemestrig
Sommersemester
Englisch
Arbeitsaufwand (Work Load)
240
90
150
Studien- und Prüfungsleistungen
Das Modul wird mit einer schriftlichen Prüfung abgeschlossen. Die Prüfung dauert 120 Minuten.

In der Prüfung demonstrieren die Teilnehmer ihre Fähigkeit, einen geeigneten rechnerbetonten Ansatz für die Lösung eines biologischen Problems auf dem Gebiet der Strukturvorhersage zu entwerfen und zu diskutieren. Zum Beispiel wählen sie, abhängig von der Art der Daten, die sie erhalten (1D, 2D, 3D), eine geeignete Methode, genauso wie sie, abhängig von der jeweiligen biologischen Frage, das geeignete Abstraktionsniveau der Daten auswählen können (1D, 2D, 3D). Sie demonstrieren ihr Verständnis der Konzepte durch die Wahl eines für die gestellte Aufgabe geeigneten Lösungsansatzes und sie können diesen bewerten, indem sie die zahlreichen Pros und Kontras der biologischen und technischen Aspekte alternativer Ansätze diskutieren. Sie können ihre Fähigkeit, ein verwertbares Werkzeug zu erstellen demonstrieren, indem sie einen Lösungsansatz bis auf das Niveau von Pseudo-Code umsetzen.

Details werden zu Beginn des Moduls bekanntgeben.
N
J
Beschreibung
Grundlagenwissen in Bioinformatik entsprechend den Fachsemestern 1-4 im Bachelor Bioinformatik.
Die Studenten verstehen die grundsätzlichen Konzepte der Proteinsequenzanalyse, von Proteinstrukturen und der Vorhersage von Proteinstrukturen und sind in der Lage diese zu bewerten. Sie können die aktuellsten technischen Methoden entsprechend dieser Grundsätze in der Bioinformatik anwenden.
Die Studenten können (in von Tutoren geleiteten Gruppen) ihre eigenen Vorhersagemethoden entwickeln, indem sie bestehende Methoden oder Algorithmen kombinieren und / oder neue Methoden entwickeln.
Die Teilnehmer sind in der Lage, veröffentlichte Methoden zu analysieren und zu bewerten (sowohl als Leser der Veröffentlichung, als Gutachter und als Konkurrent). Basierend auf den Ergebnissen dieser Bewertungen sind sie in der Lage, ein Werkzeug zu erstellen, das für experimentelle Biologen und Bioinformatiker einfach anwendbar ist. Das bedeutet dass sie in der Lage sind, abstrakte Lösungsideen unter Berücksichtigung technischer Aspekte in Pseudo-Code und wahlweise während der Übungen weiter in funktionsfähige Programme umzusetzen.
Einführung: Was ist ein Protein? Was sind Proteinstruktur & -funktion? Vorhersage der Proteinstruktur: Überblick.
Methoden: Sequenzvergleiche (Sequenz – Sequenz, Sequenz – Profil, Profil – Profil, HMM); Vorhersage von Proteinstruktur in 1D (Sekundärstruktur, Lösungsmittelzugänglichkeit, Membranhelices), 2D (Kontaktvorhersagemethoden, zeitgemäße Methoden unter Verwendung korrelierender Mutationen), 3D (vergleichendes Modellieren, Molekulardynamik); Vorhersage von unstrukturierten Bereichen in Proteinen.
Die Vorlesung beinhaltet eine Einführung ins Maschinelle Lernen mit speziellem Fokus darauf, wie überoptimistische Vorhersagen vermieden werden können.
Vorlesung, Seminar, Übung, Aufgaben zum Selbststudium: Die Studierenden wenden die in der Vorlesung vorgestellte Theorie an, indem sie in der Übung eine Methode zur Vorhersage von Proteinstrukturen schreiben, wobei sie mit Daten in verschiedener Form anfangen (abhängig vom vorliegenden Problem). In manchen Fällen werden sie die vollständigen Eingabedaten von den Tutoren erhalten, in anderen werden sie Datenbankenparser schreiben und die Eingabe / Ausgabe-Daten generieren, die sie für die Laborarbeit benötigen. Jedes Team wird die Leistungsfähigkeit des Werkzeugs, das sie erstellt hat, genau bestimmen und ihre Ergebnisse Kommilitonen und Tutoren vorstellen.
Vorlesungen in Form von interaktiven Seminaren unter Verwendung von Beamer und Tafel. Einige Vorlesungen werden ausschließlich unter Verwendung der Tafel abgehalten. Alle Vorlesungen werden aufgezeichnet und sowohl die Präsentation sowie die Aufnahme werden kurz nach der Vorlesung zugänglich gemacht.
Wird in der Vorlesung bekannt gegeben.
Modulverantwortliche*r
Prof. Rost