INSTITUT FÜR MEDIZINISCHE INFORMATIK, STATISTIK UND EPIDEMIOLOGIE

Statistische Aspekte der Analyse molekularer und genetischer Daten

Akademischer Grad Modulnummer Modulform
Master of Science 09-202-2413 Wahlpflicht
Empfohlen für: 1./3. Semester
Verantwortlich Stiftungsprofessur Genetische Statistik
Dauer 1 Semester
Modulturnus jedes Wintersemester
Lehrformen
  • Vorlesung "Genetische Statistik und molekulare Datenanalyse" (4 SWS) = 60 h Präsenzzeit und 90 h Selbststudium = 150 h
  • Seminar "Aktuelle Probleme der genetischen Statistik" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 60 h Selbststudium = 75 h
  • Übung "Praktische Analyse hochdimensionaler Daten" (1 SWS) = 15 h Präsenzzeit und 60 h Selbststudium = 75 h
Arbeitsaufwand 10 LP = 300 Arbeitsstunden (Workload)
Verwendbarkeit
  • Wahlpflichtmodul im Master Bioinformatik
  • Vertiefungsmodul im Master Informatik, Schwerpunkt Medizinische Informatik
Ziele Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die Teilnehmer grundlegende Konzepte und Prinzipien der Genetischen Statistik richtig anwenden. Sie verstehen Probleme molekularer Studienplanung, -durchführung, Datenanalyse und Interpretation. Die Teilnehmer kennen wichtige Software- und Datenbankressourcen zur Analyse und Interpretation genetischer Daten und können diese anwenden. Die Teilnehmer haben sich darüber hinaus mit aktuellen Problemen im Bereich der Analyse molekularer Daten selbstständig auseinandergesetzt.
Inhalt
  • Biologische Grundlagen
  • Statistische Konzepte in der Genetik
  • Populationsgenetik
  • Genetische Studiendesigns + Planung
  • SNP (single nucleotide polymorphism)-Array Technologie, Prozessierung, Qualitätsanalyse, Analyse von Variationen der Kopienzahl (Copy-number variations)
  • Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) und weitergehende Analysen (z.B. XChromosom, Seltene Varianten, Scoring-Methoden, Imputation, Berücksichtigung von Populationsstrukturen, Metaanalysen, Interaktionsanalyse)
  • Genomische Annotation
  • Analysetools
  • Online-Ressourcen
  • Genexpressionsarray Technologie, Prozessierung, Qualitätsanalyse
  • Genexpressionsassoziationsanalysen, Genset-Anreicherung
  • Metabolische Daten (Prozessierung, Analysen)
  • Quantitative Merkmalsanalysen (QTLs) mit Schwerpunkt auf Expressions- und Metabolom-QTLs
  • Integrative Analysen, Modelle
Teilnahmevoraussetzungen Teilnahme am Modul "Grundlagen der Biometrie" (09-202-4106) oder vergleichbare Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
Literaturangabe keine
Vergabe von Leistungspunkten Leistungspunkte werden mit erfolgreichem Abschluss des Moduls vergeben. Näheres regelt die Prüfungsordnung.
Prüfungsformen und -leistungen
Modulprüfung:
Klausur 90 Min., mit Wichtung: 2
Referat (30 Min.) mit schriftlicher Ausarbeitung (2 Wochen), mit Wichtung: 1
Vorlesung "Genetische Statistik und molekulare Datenanalyse" (4SWS)
Seminar "Aktuelle Probleme der genetischen Statistik" (1SWS)
Übung "Praktische Analyse hochdimensionaler Daten" (1SWS)