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
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| Arbeitsaufwand |
10 LP = 300 Arbeitsstunden (Workload) |
| Verwendbarkeit |
- Wahlpflichtmodul im Master Bioinformatik
- Vertiefungsmodul im Master Informatik, Schwerpunkt Medizinische Informatik
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| 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
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| 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) |
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