Algorithmische Systembiologie Algorithmic Systems Biology
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Aktuelle Hinweise
(14.05.19) Die Nachholklausurergebnisse sind hier zu finden.
(07.02.19) Die Klausurergebnisse sind hier zu finden.
(11.01.19) Die Klausur findet am Mittwoch,den 06.02.2019, um 10:00-12:00 (s.t.) in Raum A 105, Amalienstr. 17 (Zeit und Raum der Vorlesung) statt. Für die Teilnahme an der Klausur ist eine *Anmeldung* bis Montag, den 04.02.19, nötig. Bioinformatik-Studedierende melden sich für die Klausur in TUMOnline an. Alle anderen Studierenden melden sich bitte per Email bei mir an (Betreff "Klausuranmeldung", es reicht die Angabe des Namens).
(11.01.19) Die Vorlesungen am Montag, den 21.01.2019, und Mittwoch, den 23.01.2019, entfallen. Die Übung am 23.01.2019 findet statt.
Die Vorlesung beginnt am Mittwoch, den 17.10.2018
Für die Vorlesung ist eine Anmeldung bis zum 22.10.2018
nötig. Das Anmeldeformular ist hier zu
finden
Allgemeine Informationen
Dozent:
Prof. Dr. Caroline
Friedel Umfang und Hörerkreis:
4 SWS Vorlesung + 2 SWS Übung
Vorlesung für Studierende der Bioinformatik
Vorlesung für Studierende der Informatik
Zeit und Ort:
Mo 10-12 SR 105, Amalienstr. 17 Mi 10-12 SR 105, Amalienstr. 17
Übungen:
2 SWS Übung zur Vorlesung
Voraussetzungen
Beherrschung des Stoffs des Bioinformatik bzw. Informatik Grundstudiums.
Inhalt der Vorlesung
The goal of systems biology is a predictive understanding of the whole.
Durch die Sequenzierung des menschlichen Genoms und der Genome anderer
Organismen verfügen wir nun über ein vollständiges
Inhaltsverzeichnis aller direkt aus dem Genom ableitbaren Einheiten und
Moleküle, im wesentlichen also aller Gen, Protein und RNA Spezies.
Weiterhin kann das Verhalten von Zellen auf der Ebene der Transkription
mit Hilfe von Genexpressionsmessungen genomweit untersucht werden. Die
Kombination mit anderen "high-throughput" Techniken erlaubt es, auch
Aussagen über metabolische Pathways, Protein-Interaktionsnetze und
Gen-Regulationsnetze zu treffen.
Diese Fülle von experimentellen Daten ermöglicht es,
biologische Systeme auf der Ebene von Pathways und Netzwerken zu
untersuchen und zu modellieren, d.h. auf einer höheren
Organisationsstufe als die der individuellen Moleküle. Dazu
müssen Systems Biology Perspektiven entwickelt werden,
zusammen mit den nötigen Techniken zur Konstruktion und Analyse
komplexer biologischer Modelle.
Die Vorlesung gibt einen Einblick in das Spektrum der Algorithmen und
Anwendungen sowie der aktuellen Forschung auf dem Gebiet der
Systembiologie. Über das hier erworbene Wissen hinaus werden
praktische Erfahrungen mit den Problemstellungen und Methoden in der
begleitenden Übung vermittelt.
Die folgenden Themen werden behandelt:
Modellierung von biologischen Systemen: Werkzeuge und Methoden
Petri Netze als Modellierungs-Framework
Simulation mit Differenzialgleichungen (ODE)
Stochastische Simulation
Metabolic Control Analysis (MCA) und Flux Balance Analysis (FBA)
Modellierung von biologischen Systemen
Netzwerkrekonstruktion und Lernen in Netzen: Boolsche und Bayes-Netze
Evolution und Selbstorganisation
Modulprüfung
Die Semestralprüfung findet als schriftliche Prüfung statt.
Wer einen Schein erwerben will, muss sich zur Vorlesung und den Übungen
bis 22.10.2018 anmelden.
Die Semestralklausur findet am 6. Februar 2019 um 10:00-12:00 (s.t.) statt.
Übungsblätter
Übungsblatt Abgabe bis Dateien
Blatt 1 Montag, den 29.10.18
Blatt 2 Montag, den 05.11.18
Blatt 3 Freitag, den 09.11.18
Blatt 4 Freitag, den 16.11.18 Beispieleingabe für Aufgabe 3
Blatt 5 Freitag, den 23.11.18 Beispieleingabe für Aufgabe 3
Blatt 6 Freitag, den 30.11.18
Blatt 7 Freitag, den 07.12.18
Blatt 8 Freitag, den 14.12.18
Blatt 9 Montag, den 07.01.19
Blatt 10 Freitag, den 11.01.19
Blatt 11 Freitag, den 18.01.19
Blatt 12 Freitag, den 25.01.19
Material
Folien zur Vorlesung sind hier zu finden.
Material
slides can be found here.
Literatur zur Vorlesung
Edda Klipp, Herwig R., Kowald A., Wierling C., Lehrach H., Systems Biology in Practice, Wiley-VCH, 2005
Zoltan Szallasi, Jrg Stelling, Vipul Periwal, System Modeling in Cellular Biology, MIT Press, 2006
James W. Haefner, Modeling Biological Systems, Springer, 2006
Bernhard O. Palsson, Systems Biology : Properties of Reconstructed Networks, Cambridge University Press, 2006
