Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
270008 PR Praktikum: Analyse großer Datensätze von "omics"-typ Experimenten (2020W)
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 Di 01.09.2020 08:00 bis Fr 25.09.2020 23:59
- Abmeldung bis Fr 25.09.2020 23:59
Details
max. 12 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine
1. Kurs: 19.-23.10.2020
2. Kurs: 27.10.-02.11.2020
Vorbesprechung und Einteilung, sowie Theorie Teil I für alle Teilnehmer am Mo., den 19.10 um 10h00 per Big Blue Button Online Session. Es gilt Anwesenheitspflicht.
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 28.09.2020 13:30