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Genomanalyse und -struktur

Definition:

Genomanalyse untersucht die Struktur, Funktion und Evolution von Genomen. Genomstruktur umfasst Organisation und Sequenz der DNA innerhalb eines Organismus.

Details:

• Genomanalyse-Methoden: Sequenzierung (z.B. Sanger, NGS), Bioinformatik-Tools
• Genomanmerkungen: kodierende vs. nicht-kodierende Regionen, repetitive Elemente
• Genomprojekte: HGP, 1000-Genomes-Projekt
• Genomvariationen: SNPs, InDels, CNVs
• Genomische Techniken: CRISPR, Genom-Editierung

Moderne Sequenzierungstechniken (z.B. NGS, CRISPR)

Definition:

Moderne Sequenzierungstechniken erfassen genetische Informationen mit hoher Präzision und Geschwindigkeit, z.B. NGS und CRISPR.

Details:

• NGS (Next Generation Sequencing): Hohe Durchsatzrate, parallele Sequenzierung, häufig in Genomik und Transkriptomik.
• CRISPR: Genom-Editing-Technik, präzise Modifikation von DNA-Sequenzen mittels Cas9, Anwendungen in der Genforschung und Medizin.
• Wichtige Parameter: Genauigkeit, Geschwindigkeit, Kosten, Datenauswertung.
• Anwendungen: Krankheitsforschung, personalisierte Medizin, Phylogenomik, Metagenomik.

Bioinformatik-Software und Datenbanken

Definition:

Softwaretools und Datenbanken zur Analyse von biologischen Daten und zur Unterstützung von Forschungsprojekten in den Life Sciences.

Details:

• NCBI: Sammlung von Datenbanken, darunter GenBank, PubMed.
• UniProt: Datenbank für Proteinsequenz- und Funktionsinformationen.
• BLAST: Tool zur Sequenzvergleichsanalyse.
• Ensembl: Genom-Datenbank für verschiedene Spezies.
• R und Bioconductor: Software für statistische Berechnungen und Bioinformatik-Anwendungen.
• PyMOL: Molekularvisualisierungssoftware.

Zelluläre und humorale Immunantwort

Definition:

Differenzierte Reaktionen des Immunsystems zur Abwehr von Pathogenen: zelluläre durch T-Zellen und humorale durch Antikörper von B-Zellen.

Details:

• Zelluläre Immunantwort: Aktivierung von T-Zellen (z.B. cytotoxische T-Zellen zerstören infizierte Zellen).
• Humorale Immunantwort: B-Zellen produzieren Antikörper, die Pathogene neutralisieren.
• Antigenpräsentation: entscheidend für die Aktivierung von T-Zellen.
• Zytokine: Chemische Botenstoffe, welche die Immunantwort koordinieren.
• Gedächtniszellen: Langfristiger Schutz durch schnelle Reaktion bei Zweitinfektion.

Immunogenetik und Impfstoffentwicklung

Definition:

Immunogenetik untersucht genetische Grundlagen des Immunsystems. Impfstoffentwicklung befasst sich mit Herstellung von Impfstoffen zur Vorbeugung von Krankheiten.

Details:

• MHC-Gene und ihre Rolle bei Antigenpräsentation
• Genetische Variabilität und Impfantwort
• Adjuvantien: Verstärkung der Immunreaktion
• Phasen klinischer Prüfung: Prä-klinisch, Phase I-III
• mRNA-, Vektor-basierte, subunit Impfstoffe
• Herausforderungen: Mutationen, Impfstoffresistenz

Genetische Manipulation und CRISPR-Technologien

Definition:

Genetische Manipulation: Direkte Veränderung des Erbguts. CRISPR: Präzise Gen-Editierungstechnik.

Details:

• CRISPR: 'Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats'
• Cas9: Protein, das DNA schneidet
• Guide RNA (gRNA): Führt Cas9 zu spezifischem DNA-Ort
• Gezielte Veränderungen: Gene einfügen, entfernen oder modifizieren
• Anwendungen: Medizin, Landwirtschaft, Grundlagenforschung
• Ethische Diskussionen: Sicherheit, Gerechtigkeit, Langzeitfolgen

Synaptische Plastizität und neuronale Netzwerke

Definition:

Synaptische Plastizität ist die Fähigkeit von Synapsen, ihre Stärke zu ändern, was die Grundlage für Lernen und Gedächtnis in neuronalen Netzwerken bildet.

Details:

• Langzeitpotenzierung (LTP): Erhöhung der synaptischen Stärke nach hochfrequenter Stimulation
• Langzeitdepression (LTD): Verringerung der synaptischen Stärke nach niedrigfrequenter Stimulation
• Hebb'sche Regel: „Neurons that fire together wire together“
• Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP): Änderung der synaptischen Stärke abhängig vom Timing der präsynaptischen und postsynaptischen Aktionspotenziale
• Anwendbar in künstlichen neuronalen Netzwerken für maschinelles Lernen

Experimentelle Designs und statistische Analyse in der Forschung

Definition:

Experimentelle Designs und statistische Analysen: methodische Ansätze zur Untersuchung von Hypothesen in der Forschung.

Details:

• Experimentelle Designs: randomisierte kontrollierte Studien, quasi-experimentelle Designs, Längsschnitt- und Querschnittsstudien.
• Variablentypen: unabhängige Variablen (UV) und abhängige Variablen (AV).
• Kausalität: identifizieren und kontrollieren von Störvariablen.
• Statistische Analyse: Verwendung von p-Werten, Konfidenzintervallen, t-Tests, ANOVA, Regressionsanalyse.
• Hypothesentests: Nullhypothese (H_0) und Alternativhypothese (H_1).
• Reproduzierbarkeit: Validität und Reliabilität von Ergebnissen.