261-5100-00L  Computational Biomedicine

SemesterHerbstsemester 2018
DozierendeG. Rätsch
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch
KommentarNumber of participants limited to 60.



Katalogdaten

KurzbeschreibungThe course critically reviews central problems in Biomedicine and discusses the technical foundations and solutions for these problems.
LernzielOver the past years, rapid technological advancements have transformed classical disciplines such as biology and medicine into fields of apllied data science. While the sheer amount of the collected data often makes computational approaches inevitable for analysis, it is the domain specific structure and close relation to research and clinic, that call for accurate, robust and efficient algorithms. In this course we will critically review central problems in Biomedicine and will discuss the technical foundations and solutions for these problems.
InhaltThe course will consist of three topic clusters that will cover different aspects of data science problems in Biomedicine:
1) String algorithms for the efficient representation, search, comparison, composition and compression of large sets of strings, mostly originating from DNA or RNA Sequencing. This includes genome assembly, efficient index data structures for strings and graphs, alignment techniques as well as quantitative approaches.
2) Statistical models and algorithms for the assessment and functional analysis of individual genomic variations. this includes the identification of variants, prediction of functional effects, imputation and integration problems as well as the association with clinical phenotypes.
3) Models for organization and representation of large scale biomedical data. This includes ontolgy concepts, biomedical databases, sequence annotation and data compression.
Voraussetzungen / BesonderesData Structures & Algorithms, Introduction to Machine Learning, Statistics/Probability, Programming in Python, Unix Command Line

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeG. Rätsch
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodusmündlich 20 Minuten
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

 
HauptlinkCourse webpage
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
261-5100-00 VComputational Biomedicine2 Std.
Di10-12CAB G 56 »
G. Rätsch
261-5100-00 UComputational Biomedicine1 Std.
Di13-14CAB G 56 »
G. Rätsch

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

PlätzeMaximal 60
WartelisteBis 01.10.2018

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Data Science MasterInterdisziplinäre WahlfächerWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung General StudiesWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung in Computational ScienceWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterWahlfächerWInformation