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INSTITUT FÜR MEDIZINISCHE INFORMATIK, STATISTIK UND EPIDEMIOLOGIE English Website

Statistische Aspekte der Analyse molekularbiologischer und genetischer Daten (10-202-2413)

Informationen zur Vorlesung

Dozent
Termin Montags von 13:15 Uhr bis 14:45 Uhr, Donnerstags von 11:15 Uhr bis 12:45 Uhr
Raum Härtelstr. 16-18, Seminarraum 110

Informationen zur Übung

Dozent
Termin Montags von 15:15 Uhr bis 16:45 Uhr (nach Vereinbarung)
Raum Härtelstr. 16-18, Raum 006 (vom 2.11.2015 bis zum 23.11.2015 und am 11.1.2016: Härtelstr. 16-18, Seminarraum 110)

Informationen zur Klausur

Termin und Ort der Nachholeklausur

Termin Mittwoch, 16.März 2016, 9.30-11.00 Uhr
Raum Härtelstr. 16-18, Seminarraum 110

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.

  • Anwenden von Konzepten und Prinzipien der Genetischen Statistik
  • Verstehen von grundlegenden Problemen der molekularen Studienplanung, Durchführung, Datenanalyse und Interpretation
  • Anwenden wichtiger Software- und Datenbankressourcen
  • Analysieren aktueller Probleme der Analyse molekularer Daten

Inhalte

  • 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. X-Chromosom, 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

Vorlesungsunterlagen

Die Vorlesungsunterlagen stehen als PDF-Dokumente im passwortgeschützen Bereich zum Download bereit.

Weitere Informationen

Letzte Änderung: 06.09.2016 Zeit: 0,029 s