Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Bioinformatikfür Biowissenschaften 1

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Life Sciences Biologie

TU München

Bachelor of Science Life Sciences Biologie

Prof. Dr.

2024

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Bioinformatikfür Biowissenschaften 1 - Cheatsheet
Needleman-Wunsch- und Smith-Waterman-Algorithmus Definition: Algorithmus zur Sequenzalignment in der Bioinformatik. Needleman-Wunsch für globales, Smith-Waterman für lokales Alignment. Details: Needleman-Wunsch: findet optimales globales Alignment Smith-Waterman: findet optimales lokales Alignment Beide verwenden dynamische Programmierung Punktmatrix und Traceback, um besten Score und Alignments z...

Bioinformatikfür Biowissenschaften 1 - Cheatsheet

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Bioinformatikfür Biowissenschaften 1 - Exam
Aufgabe 1) Du arbeitest als Bioinformatiker und musst eine Sequenzalignment-Analyse durchführen. Dir stehen zwei Sequenzen zur Verfügung: \textbf{Seq1}: ATGCT und \textbf{Seq2}: AGCT. Sie sollen sowohl das globale als auch das lokale Alignment der Sequenzen berechnen und analysieren. Nutze den Needleman-Wunsch- und den Smith-Waterman-Algorithmus mit folgenden Parametern: eine Match-Score von +2, e...

Bioinformatikfür Biowissenschaften 1 - Exam

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Welche Algorithmen werden für Sequenzalignment in der Bioinformatik verwendet?

Welche Methode verwendet der Needleman-Wunsch-Algorithmus für das Alignment?

Was ist der Unterschied zwischen Needleman-Wunsch und Smith-Waterman?

Was sind PAM- und BLOSUM-Matrizen?

Wofür steht die Abkürzung PAM in PAM-Matrizen?

Was beschreibt die BLOSUM62-Matrix?

Wofür steht BLAST?

Was ist der E-Wert bei BLAST?

Welche Informationen liefert die Ausgabe eines BLAST-Abgleichs?

Was sind die grundlegenden Vorteile von Next-Generation Sequencing (NGS)?

Wie funktioniert die Ion Torrent Sequenzierung?

Was sind die wichtigsten Schritte in der NGS-Datenanalyse?

Was versteht man unter der Annotation und vergleichenden Genomik?

Welche Tools werden häufig bei der Genomannotation verwendet?

Welche Datenbanken werden für die vergleichende Genomik genutzt?

Was ist die Form der Gleichung für Lineare Regression?

Was beschreibt die Wahrscheinlichkeit \(P(y=1)\) in der Logistischen Regression?

Wofür wird die Hauptkomponentenanalyse (PCA) verwendet?

Was ist Bioconductor?

Welche Aufgaben kann man mit R durchführen?

Welche der folgenden Pakete sind für bioinformatische Analysen wichtig?

Was erleichtern Workflow-Management-Systeme wie Galaxy und Nextflow?

Welches System ist ideal für komplexe Pipelines und unterstützt Docker und Kubernetes?

Welches Workflow-Management-System bietet einen GUI-Editor für Workflows an?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Bioinformatikfür Biowissenschaften 1 an der TU München zu meistern:

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Sequenzalignment

In dieser Vorlesung lernst Du die Grundlagen und Methoden des Sequenzalignments kennen. Dabei werden verschiedene Algorithmen und deren Anwendungen in der Biologie behandelt.

  • Einführung in Sequenzalignment (Paar- und Mehrfachsequenzierung)
  • Berechnungsprinzipien: Needleman-Wunsch, Smith-Waterman
  • Score-Matrizen und Substitutionsmatrizen (PAM, BLOSUM)
  • Dynamische Programmierung zum Alignment
  • Praktische Anwendungen und Software (z.B., BLAST)
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Genomik

Ein weiteres wesentliches Thema ist die Genomik, welche die Untersuchung und Analyse der gesamten DNA-Sequenzen von Organismen umfasst. Du wirst Techniken und Tools erlernen, die zur genomischen Forschung verwendet werden.

  • Grundlagen der Genomik und Genomanalyse
  • Techniken der DNA-Sequenzierung (z.B., Sanger, Next-Generation Sequencing)
  • Annotation von Genomen
  • Vergleichende Genomik
  • Epigenomik und ihre Anwendungen
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Datenanalyse in der Bioinformatik

Im Bereich der Datenanalyse wirst Du mit verschiedenen Methoden zur Verarbeitung und Interpretation biologischer Daten vertraut gemacht. Diese umfassen statistische Verfahren und maschinelles Lernen.

  • Statistische Methoden in der Bioinformatik
  • Datenbereinigung und -vorverarbeitung
  • Clusteranalyse und Klassifikationsverfahren
  • Maschinelles Lernen in der Biologie
  • Visualisierung von biologischen Daten
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Softwaretools in der biologischen Datenverarbeitung

Du lernst verschiedene Softwaretools kennen, die zur Analyse und Interpretation biologischer Daten verwendet werden. Dies umfasst sowohl kommerzielle Tools als auch Open-Source-Software.

  • Einführung in Bioconductor und seine Anwendung
  • Verwendung von R und Python in der Bioinformatik
  • Datenbanken und Datenbanksuchen in der Bioinformatik (z.B., GenBank, Ensembl)
  • Workflow-Management-Systeme (z.B., Galaxy, Nextflow)
  • Entwicklung und Nutzung von Pipelines für die Datenanalyse
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Fallstudien und praktische Anwendungen

Neben der theoretischen Ausbildung wird auch großer Wert auf praktische Anwendungen gelegt. Anhand von Fallstudien wirst Du lernen, bioinformatische Konzepte und Methoden auf reale biologische Fragestellungen anzuwenden.

  • Analyse realer Sequenzierungsdaten
  • Genomanalysen spezifischer Organismen
  • Anwendung von Machine-Learning-Modellen auf biologische Daten
  • Verwendung von Softwaretools zur Lösung biologischer Probleme
  • Dokumentation und Präsentation der Analyseergebnisse
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der TU München

Bioinformatik für Biowissenschaften 1 an der TU München - Überblick

Die Vorlesung 'Bioinformatik für Biowissenschaften 1' im Studiengang Life Sciences Biologie an der Technischen Universität München vermittelt Dir fundiertes Wissen in der Bioinformatik. Der Kurs bietet einen umfassenden Einblick in wesentliche Themen und Methoden der Bioinformatik und ist auf die Bedürfnisse der Biowissenschaften abgestimmt.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung umfasst eine detaillierte Übersicht über die Bioinformatik. Der Zeitplan ist strukturiert und beinhaltet verschiedene Lehrmodule, die Dir einen systematischen und tiefgehenden Einblick in das Fachgebiet ermöglichen.

Studienleistungen: Die Leistungen werden durch Prüfungen oder Fallstudien bewertet, die Deine Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von bioinformatischen Werkzeugen und Methoden testen.

Angebotstermine: Der Kurs wird üblicherweise im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Sequenzalignment, Genomik, Datenanalyse in der Bioinformatik, Softwaretools in der biologischen Datenverarbeitung

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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