Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
270151 VU Computational Systems Biology: from enzymes to networks (2022W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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VOR-ORT
17.10.-21.10. von 16:00-18:30 im Hörsaal 1
21.11. von 16:00-18:30 im Hörsaal 3
22.11. von 15:30-18:00 im Hörsaal 3
23.11. von 16:30-19:00 im Seminarraum 2
24.11. von 16:00-18:30 im Seminarraum 2
25.11. von 16:00-18:30 im Hörsaal 3
21.11. von 16:00-18:30 im Hörsaal 3
22.11. von 15:30-18:00 im Hörsaal 3
23.11. von 16:30-19:00 im Seminarraum 2
24.11. von 16:00-18:30 im Seminarraum 2
25.11. von 16:00-18:30 im Hörsaal 3
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Sa 10.09.2022 08:00 bis Mi 28.09.2022 23:59
- Abmeldung bis Mi 28.09.2022 23:59
Details
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine
17.10.-21.10. von 16:00-18:30 im Hörsaal 1
21.11. von 16:00-18:30 im Hörsaal 3
22.11. von 15:30-18:00 im Hörsaal 3
23.11. von 16:30-19:00 im Seminarraum 2
24.11. von 16:00-18:30 im Seminarraum 2
25.11. von 16:00-18:30 im Hörsaal 3
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Schriftliche Prüfung (75%) + kleines Forschungsprojekt (25%) + Hausübung (Bonuspunkte, 4% pro Hausübung)
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Vorwissen in Linearer Algebra ist vorteilhaft und sehr hilfreich aber nicht notwendig.
Prüfungsstoff
Inhalt der Vorlesung
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
AN-2, BC-1, CHE II-1, BC-3, CH-CBS-05, BC-CHE II-8, Design
Letzte Änderung: Mo 03.10.2022 14:09
(*) Rekonstruktion von (biologischen) Netzwerken
(*) Stöchiometrische Netzwerke und ihre Analyse
(*) Anwendungen in der BiotechnologieZiele: Studierende
(*) Verstehen die Grundprobleme in der mathematischen Modellierung
(*) Kennen wichtige mathematische Modelltypen
(*) Sind in der Lage einfache Reaktionsnetzwerke aufzusetzen
(*) Verwenden metabolische Modelle zur Stammoptimierung
(*) Kennen verschiede Datenbanken, die hilfreich für metabolische Analysen sind