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INFM  Algorithmen der Bioinformatik SG INF
Dozent : Prof. Dr. Rolf Socher    eMail
Prof. Dr. Matthias Homeister    eMail
Semester 2
Einordnung : Informatik Master, Wahlpflicht Katalog M-INF-W SWS 4
Sprache : Deutsch Art VÜS
Prüfungsart : PL  Credits 6 
Prüfungsform : mündliche Prüfung 30 min 
Voraussetzungen :
Querverweise :  
Vorkenntnisse :  
Hilfsmittel und Besonderheiten : Studien- und Prüfungsleistungen:
Semesterbegleitende Leistungen können in die Bewertung einbezogen werden. 
Lehrziele : Die Studierenden kennen die verschiedenen Teilgebiete der Bioinformatik und können Sequenzvergleiche, Datenbanksuchen und die Analysen von Sequenzgruppen durchführen.
Sie kennen verschiedene Typen von Sequenzdatenbanken und können datenbankübergreifende Recherchen ausführen.
Die Studierenden verstehen die Resultate verschiedener Analyse- und Suchwerkzeuge.
Sie verstehen Methoden zur Berechnung der Phylogenie von Genen oder Organismen und können eine solche Analyse durchführen und bewerten.  
Lehrinhalte :

In der Bioinformatik werden Algorithmen, Datenstrukturen und Methoden der Informatik auf Probleme der molekularen Biologie angewendet.
Diese Vorlesung behandelt die Verarbeitung von biologischen Sequenzen (Nukleinsäuresequenzen wie die DNA und Proteinsequenzen). Es werden die Algorithmen untersucht, mit denen man solche Sequenzen vergleichen, suchen, alignieren und klassifizieren kann.
• DNA-Sequenzen: Chemie, Kodierung, Speicherung
• Aminosäuresequenzen: Translation, Chemie, Kodierung
• Algorithmen zur Textsuche
• Mustersuche, reguläre Ausdrücke
• Alignment von Sequenzen, lokal und global; Dotplots
• Scoring Matrizen
• Schnelle Suchverfahren: Fasta, Blast.
• Algorithmen zur RNA-Faltung
• Datenbanken mit biologischen Sequenzdaten
• Hidden Markov Modelle
• Multiples Alignment, Phylogenie
• Genom-Assemblierung und Annotation  

Literatur : Zvelebil, Baum: Understanding Bioinformatics, Garland Science, New York 2008.
Lesk: Bioinformatik; Eine Einführung. Heidelberg; Berlin: Spektrum Akad.-Verl. 2003
Böckenhauser, Bongartz: Algorithmische Grund-lagen der Bioinformatik: Vieweg+Teubner 2003.
Durbin, Eddy, Krogh, Mitchison: Biological sequence analysis: Probabilistic models of proteins and nucleic acids (Cambridge Univ. Press 1998)  

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