Algorithmische Bioinformatik IIAlgorithmic Bioinformatics II

Aktuelle Hinweise

Das Modul findet in Form digitaler Lehre statt.
Zur Teilnahme am Modul und an der Modulprüfung ist die Anmeldung für die Vorlesung in Moodle bis zum 8.11.2020 Vorrausetzung. Der Einschreibeschlüssel ist: rICgZLRQUwZD0$,2-Ylt
Entgegen bisheriger Ankündigungen findet die Übung Mittwochs von 16 bis 18 Uhr per Zoom statt

Allgemeine Informationen

Dozent:

Caroline Friedel

Umfang und Hörerkreis:

Zeit und Ort:

Di	10ct-12	online
Do	10ct-12	online

Übungen:

2 SWS Übung zur Vorlesung

16-18

online

Voraussetzungen

Stoff des Bioinformatik bzw. Informatik Grundstudiums.

Inhalt der Vorlesung

Die Vorlesung behandelt voraussichtlich die folgende Themen:

Literatur zur Vorlesung

G. Ausiello, P. Crescenzi, G. Gambosi, V. Kann, A. Marchetti-Spaccamela, M. Potasi: Complexity and Approximation: Combinatorial Optimization Problems and Their Approximability, Springer, 1999.
H.-J. Böckenhauer, D. Bongartz: Algorithmische Grundlagen der Bioinformatik: Modelle, Methoden und Komplexität, Teubner, 2003.
R.C. Deonier, S. Tavare, M.S. Waterman: Computational Genome Analysis, Springer, 2005.
R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchinson: Biological Sequence Analysis - Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids, Cambridge University Press, 1998.
W.J. Ewens, G.R. Grant: Statistical Methods in Bioinformatics, Springer, 2001.
D. Gusfield: Algorithms on Strings, Trees, and Sequences: Computer Science and Computational Biology, Cambridge University Press, 1997.
V. Heun: Algorithmische Bioinformatik, Skriptum, 2001-2008.
A. Isaev: Introduction to Mathematical Methods in Bioinformatics, Springer, 2004.
N.C. Jones, P.A. Pevzner: An Introduction to Bioinformatics Algorithms, MIT Press, 2004.
T. Koski: Hidden Markov Models for Bioinformatics, Kluwer Acedimics Publishers, 2001.
I. Wegener: Komplexitätstheorie - Grenzen der Effizienz von Algorithmen, Springer 2003.