Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
300026 SE Computational methods in microbial ecology (2022S)
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 Do 10.02.2022 08:00 bis Do 24.02.2022 18:00
- Abmeldung bis Do 31.03.2022 18:00
Details
max. 18 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Classes are Wednesdays 13:00 to 16:00 on March 2, 9, 16, April 27, May 4, 11, 18, 25, and June 1 and 8.
- Mittwoch 02.03. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 09.03. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 16.03. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 23.03. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 30.03. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 06.04. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 27.04. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 04.05. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 11.05. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 18.05. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 25.05. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 01.06. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 08.06. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 15.06. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 22.06. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
- Mittwoch 29.06. 13:15 - 16:00 Seminarraum 1.3, Biologie Djerassiplatz 1, 1.005, Ebene 1
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Regular quizzes and homework assignments. Homeworks contribute 75% to the final grade and quizzes contribute 25%. Participants should bring a laptop for in-class exercises. A passing grade is >50% of combined assessments.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Minimum requirements: No computer programming knowledge required.Assessment criteria:
Understanding relevant mathematical and computational methods in microbial ecology. Applying these methods to typical problems in microbial ecology and designing experiments. Performing mathematical and computational experiments using typical software programs. Presenting and interpreting the results of mathematical and computational experiments. Understanding and discussing recent scientific literature.
Understanding relevant mathematical and computational methods in microbial ecology. Applying these methods to typical problems in microbial ecology and designing experiments. Performing mathematical and computational experiments using typical software programs. Presenting and interpreting the results of mathematical and computational experiments. Understanding and discussing recent scientific literature.
Prüfungsstoff
This course will consist of theoretical lectures, discussion of selected scientific papers and practical exercises (mainly using the computers of the participants).
Literatur
Will be provided throughout the course on the e-learning platform.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MMEI II-2.2, MMB W-2, MMB W-3,
Letzte Änderung: Mo 23.01.2023 14:09
- Statistics of high-dimensional data
- Estimating diversity and composition of microbial communities
- Databases and resources in microbial ecology
- DNA sequencing in microbial ecology (amplicon sequencing, shotgun metagenomics, metatranscriptomics)
- Computational pipelines for amplicon sequencing: overview, features, evaluation
- Comparison of microbial communities
- Networks in ecology: correlation vs. interaction