270005 PR Praktikum: Analyse großer Datensätze von "omics"-typ Experimenten (2019W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von So 01.09.2019 08:00 bis Mi 25.09.2019 23:59
- Abmeldung bis Mi 25.09.2019 23:59
Details
max. 12 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Kurs 1: 14.10.-18.10.2019
Kurs 2: 21.10.-25.10.2019
- Montag 14.10. 10:00 - 12:00 Seminarraum 4 Institut Physikalische Chemie HP Währinger Straße 42
- Dienstag 15.10. 10:00 - 12:00 Hörsaal 4 Chemie HP Währinger Straße 42
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Datensätze, die mittels Hochdurchsatzverfahren gewonnen wurden, können aufgrund der großen Datenmenge nicht mehr manuell ausgewertet werden. Die nötige Sorgfalt zur Dateninterpretation muss daher zum Teil an Software-Pakete delegiert werden. Tatsächlich liegen viele Manipulationsschritte zwischen Datenerfassung und Auswertung. Ein Schwerpunkt der Lehrveranstaltung liegt in der Vorstellung der gängigsten Programme zur Unterstützung der Bearbeitung von Daten aus Proteomics, Transcriptomics und Lipidomics. Jeder einzelne Schritt der Datenprozessierung sowie der möglichen Optimierung der Algorithmen und erforderlichen Einstellungen wird analysiert und getestet werden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in dem Einsatz von Programmen zur Interpretation großer Datensätze nach biochemischen bzw. biomedizinischen Kriterien.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Die Leistungskontrolle erfolgt während des Praktikums (Interesse, Mitarbeit), sowie anhand des abgelieferten Protokolls und der erworbenen Kentnisse (beurteilt bei einem Abschlussgespräch).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Erwerb von praktischer Kompetenz mit dem Umgang von aktuellen Software-Paketen zur Datenauswertung und Interpretation von high-throughput omics Daten.
Prüfungsstoff
Vortrag und praktische Übungen mit realen Datensätzen an Computern
Literatur
Keine zusätzliche Literatur erforderlich.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
AN-2, BC-1, CHE II-1
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:21