270200 PR Multiomics Data Science (2023S)
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An/Abmeldung
- Anmeldung von Fr 10.02.2023 14:00 bis So 26.02.2023 23:59
- Abmeldung bis So 26.02.2023 23:59
Details
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Die LV ist in 2 Teile unterteilt:
Teil 1 - Multiomics Data Science mit Python (max. 12 Studierende):
Teil 1 der LV findet ab 02.03.2023 bis Mitte Juni wöchentlich am Donnerstag (10h15-12h15 SR4) und am Mittwoch (12h15-13h45 SR4) statt. Donnerstags gibt es jeweils einen zweistündigen Theorieteil, während am Mittwoch die Studierenden am Computer eigenständig Praktikumsaufgaben vor Ort programmieren und abarbeiten. Das Mitbringen eines eigenen Computers / Laptops ist Vorraussetzung für den Kurs.
Teil 2 - Multiomics Data Science mit gängigen Software Programmen:
Teil 2 der LV findet geblockt während der letzten 2 Juniwochen und ganztägig (ca. 10h00 bis 18h00) statt. In Teil 2 werden die Studierenden auf 2 Gruppen unterteilt: Gruppe 1 (max. 6 Studierende) von 19. - 23. 06.2023, Gruppe 2 (max. 6 Studierende) von 26. - 30. 06. 2023, wobei es zwei Theorieblöcke in der 1. Woche für die Teilnehmer*innen beider Gruppen gibt: am 19. 06. im HS2 und am 21. 06. im SR1, jeweils von 10h00 bis 12h00. Die Anwesenheit zu Teil 2 der LV muss zu 90 % erfüllt sein.
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Im praktischen Teil der Veranstaltung werden den Studierenden Praktikumsaufgaben vorgelegt, die sie vor Ort bearbeiten müssen. Die Lösungen und Implementierungen werden anschließend vom Praktikumsleiter überprüft. Der Praktikumsleiter wird bei der Überprüfung auch Fragen zur Implementierung stellen. Plagiate, Täuschungsversuche sowie Abschreiben von anderen Teilnehmenden werden nicht tolleriert und grundsätzlich mit 0 Punkten benotet. Die Studierenden müssen zum erfolgreichen Bestehen der Veranstaltung min. 50% der Punkte aus allen Praktikumsaufgaben erlangen.
Part 2 - Multiomics Data Science mit gängigen Software Programmen
Die Leistungskontrolle erfolgt während des Praktikums (Interesse, Mitarbeit), sowie anhand des abgelieferten Protokolls und der erworbenen Kenntnisse (beurteilt bei einem Abschlussgespräch).
Grundlegende Themen der Datenanalyse von Multiomics Daten werden behandelt, unter anderem Regressionen, Hauptkomponentenanalysen, Clustering, Zeitreihenanalysen, Klassifiktationen und statistisches Testen. Eingeleitet wird die Veranstaltung mit einer Pythoneinführung zur Nutzung der erwähnten Analysemethoden.
Teil 2 - Multiomics Data Science mit gängigen Software Programmen
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 dieses 2. Lehrveranstaltungsteils 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.