Algorithmische Systembiologie Algorithmic Systems Biology
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Aktuelle Hinweise
Für die Teilnahme an der Vorlesung und Übungen ist eine Anmeldung bis Sonntag, den 24.10.2021, nötig.
Die Veranstaltung findet vorraussichtlich online statt.
Die Vorlesung beginnt am Montag, den 18.10.2021, um 10 c.t. Die erste Vorlesung findet auf jeden Fall online statt. Den Registrierungs-Link für die erste Vorlesung finden Sie hier .
Achtung: Dieser Link gilt nur für die erste Vorlesung! Es ist hier noch einmal eine Registrierung notwendig, da wir Zoom-Links nicht mehr ohne Registrierung frei zugänglich ins Netz stellen dürfen. Diese Registrierung ersetzt nicht die Anmeldung zur Vorlesung!
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:
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
Netzwerkrekonstruktion
Metabolic Control Analysis (MCA) und Flux Balance Analysis (FBA)
Modellierung mit Differenzialgleichungen (ODE)
Stochastische Simulation
Räumliche Musterbildung: L-Systeme, Zellulärer Automaten und Fibonacci-Zahlen
Petri Netze als Modellierungs-Framework
Modulprüfung
Wird noch bekannt gegeben
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
