Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Research Project Chemical Genetics (Wahl Genomik/Biostatistik)

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TU München

Master of Science Biologie

Prof. Dr.

2024

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Research Project Chemical Genetics (Wahl Genomik/Biostatistik) - Cheatsheet
Grundlagen der Genomsequenzierung Definition: Methode zur Bestimmung der Nukleotidsequenz eines Genoms. Details: Sequenziertypen: Sanger-Sequenzierung, Next-Generation-Sequencing (NGS) Schritt 1: DNA-Extraktion Schritt 2: DNA-Fragmentierung Schritt 3: Library Preparation Schritt 4: Sequenzierung Schritt 5: Datenanalyse GC-Gehalt: Verteilung der Basen Guanin (G) und Cytosin (C) Wichtig: Qualitätsko...

Research Project Chemical Genetics (Wahl Genomik/Biostatistik) - Cheatsheet

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Research Project Chemical Genetics (Wahl Genomik/Biostatistik) - Exam
Aufgabe 1) Angenommen, Du arbeitest an einem Forschungsprojekt, bei dem das Genom eines neu entdeckten Bakteriums sequenziert werden soll. Beschreibe und diskutiere die relevanten Schritte und Methoden zur Genomsequenzierung unter besonderer Berücksichtigung der Methodenauswahl, der Datenanalyse und der Qualitätskontrolle. Berücksichtige die folgenden Informationen: Sequenziertypen (Sanger-Sequenz...

Research Project Chemical Genetics (Wahl Genomik/Biostatistik) - Exam

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Welche Schritte sind in der Genomsequenzierung beteiligt?

Was ist der GC-Gehalt?

Was ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Genomsequenzierung?

Was ist Next-Generation Sequencing (NGS)?

Welche Anwendungen hat Next-Generation Sequencing (NGS)?

Welche Vorteile bietet Next-Generation Sequencing (NGS) gegenüber der Sanger-Sequenzierung?

Definiere die bioinformatische Analyse von Genomdaten.

Welche Software wird häufig für die bioinformatische Analyse von Genomdaten verwendet?

Welche Sequenziertechniken werden in der Genomanalyse eingesetzt?

Was sind Analysemethoden in der Regulation und funktionellen Genomik?

Welche Techniken werden in der funktionellen Genomik verwendet?

Welche Modelorganismen werden in der funktionellen Genomik häufig verwendet?

Was überprüft die Varianzanalyse (ANOVA)?

Was sind die Annahmen der Varianzanalyse?

Beschreibe die Formel einer linearen Regression.

Was ist interne Validität in der Kontext der Forschung?

Was versteht man unter Konfundierung bei Experimenten?

Was ist das Ziel von Randomisierung in Experimenten?

Was ist Maschinelles Lernen und wie wird es in der biostatistischen Analyse genutzt?

Was ist die Clusteranalyse und welche Methoden werden verwendet?

Welche Software-Tools werden für maschinelles Lernen und Clusteranalyse verwendet?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Research Project Chemical Genetics (Wahl Genomik/Biostatistik) an der TU München zu meistern:

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Genomik

Der Kurs beginnt mit einer fundierten Einführung in die Genomik. Studierende lernen, wie die Struktur und Funktion des gesamten Genoms bei verschiedenen Organismen analysiert wird.

  • Grundlagen der Genomsequenzierung
  • Techniken der Genomik: Next-Generation Sequencing (NGS), Sanger-Sequenzierung
  • Bioinformatische Analyse von Genomdaten
  • Vergleichende Genomik und Evolutionsstudien
  • Regulation und funktionelle Genomik
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Biostatistik

Der Kurs behandelt die grundlegenden statistischen Methoden, die in der Biologie zur Analyse von Daten verwendet werden. Studierende erlangen Kenntnisse in der Anwendung von statistischen Tests und der Interpretation von Ergebnissen.

  • Deskriptive Statistik und Datenvisualisierung
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung und Verteilungsmodelle
  • Hypothesentests und Konfidenzintervalle
  • Varianzanalyse und Regressionsmodelle
  • Anwendung statistischer Software (z.B. R, SPSS)
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03
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Experimentelle Design

Der Kurs vermittelt die Prinzipien und Methoden des experimentellen Designs. Studierende lernen, wie wissenschaftliche Experimente geplant und durchgeführt werden, um valide und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.

  • Grundlagen des experimentellen Designs
  • Kontrollgruppen und Randomisierung
  • Faktorielles Design und ANOVA
  • Kausale Inferenz und Validität
  • Beispiele aus der biologischen Forschung
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Datenanalyse

Im Rahmen des Kurses werden Methoden zur Analyse komplexer biologischer Daten vorgestellt. Studierende lernen, wie man Daten aufbereitet, analysiert und visualisiert, um signifikante Muster und Trends zu erkennen.

  • Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten
  • Explorative Datenanalyse (EDA)
  • Multivariate Analysemethoden
  • Maschinelles Lernen und Clusteranalyse
  • Interpretation und Kommunikation von Ergebnissen
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Praktische Übungen

Praktische Übungen ergänzen die theoretischen Inhalte und ermöglichen es den Studierenden, das Gelernte anzuwenden. Diese Übungen finden in Laboren und Computerpools statt.

  • Durchführung von Genomik-Experimenten im Labor
  • Verwendung von bioinformatischer Software zur Analyse von Sequenzierungsdaten
  • Statistische Analysen mit Software tools
  • Entwicklung eines eigenen experimentellen Designs
  • Präsentation der Ergebnisse in Form von wissenschaftlichen Berichten und Präsentationen
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der TU München

Research Project Chemical Genetics (Wahl Genomik/Biostatistik) an TU München - Überblick

Das Forschungsprojekt in Chemischer Genetik (Wahlmodul Genomik/Biostatistik) an der Technischen Universität München bietet Dir eine fundierte Grundlage in den Bereichen Genomik und Biostatistik. In diesem Kurs werden theoretische Kenntnisse mit praktischen Übungen kombiniert, um ein tiefes Verständnis für die Fachgebiete zu vermitteln. Du hast die Möglichkeit, experimentelle Designs selbst zu entwickeln und diese durch detaillierte Datenanalysen zu überprüfen. Die Vorlesung bietet eine wertvolle Gelegenheit, um praxisrelevante Fähigkeiten zu erlernen und anzuwenden.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus einer detaillierten Modulstruktur mit einem Zeitanteil, der in Theorie und praktische Übungen aufgeteilt ist.

Studienleistungen: Die Studienleistungen umfassen in der Regel Prüfungen, die aus Fallstudien oder schriftlichen Prüfungen bestehen.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Genomik, Biostatistik, experimentelle Design, Datenanalyse

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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