Lehr- und Forschungseinheit Bioinformatik
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PBL Zimmer, Problembasiertes Lernen BioinformatikProblem-based learning bioinformatics

 

Aktuelle Hinweise

  • Die Seite befindet sich noch im Aufbau!
  • Der Raum für das PBL ist der CIP-Pool Amalienstr. 17 (Luna). Der Raum ist Mo 12-15 für unsere Sitzungen des PBL und die Projektarbeit reserviert.
  • Die erste Sitzung im PBL ist am Montag 17.10.2022, 12-14.
  • Das PBL im WS 2022/23 ist der zweite Teil des PBL, das im Sommersemester 2022 begonnen hat. Teilnehmer sind die Teilnehmer des ersten Teils im SoSe22
  • Das Modul wird durch eine entsprechende Moodle Seite unterstützt Die Seite vom SoSe 2022 (zum ersten Teil des PBL) wird weiterverwendet. Dort sollten alle noch eingeschrieben sein.
Allgemeine Informationen
Dozent:
Prof. Dr. Ralf Zimmer
Felix Offensperger
Themengebiet:Topic
Yeast: Genomische und molekulare Analyse eines (komplexen) einzelligen Organismus mit Bioinformatik und R/BioConductor. Yeast: Genomic and molecular analysis of a (complex) uni-cellular organism with Bioinformatics and R/BioConductor.
Zeit und Ort:Time and place:
SS 2022 4 of 9 ECTS2 SMo12-14 Theresien 37, B 039
WS 2022/23 5 of 9 ECTS3 SMo12-14:30 Amalienstr. 17, Cip-Pool (Luna)
BeschreibungDescription
  • Das Modul besteht aus einem Seminar (wissenschaftliche Vorträge) und einem praktischen Teil (Programmierung). Der Seminarteil führt theoretisch in die Thematik ein und im Programmierteil werden eine Webseite/Wissensbasis mit Tools und Datenbanken erstellt. Alle Tools sollen dokumentiert sein und alle Ergebnisse sollen von den Teilnehmern reproduziert (Skripte bzw. Programmier-Notebooks) werden können. Die Datenanalyse und Visualisierung soll in R und BioConductor durchgeführt werden. Dazu wird einfache Programmierung in R und die Verwendung von R tools und R packages gelernt und eingesetzt. The module consists of a seminar (scientific lectures) and a practical part (programming). The seminar part introduces the topic theoretically and in the programming part a website/knowledge base with tools and databases will be created. All tools should be documented and all results should be reproducible by the participants (scripts or programming notebooks). Data analysis and visualization shall be performed in R and BioConductor. For this purpose, simple programming in R and the use of R tools and R packages will be learned and used.
  • Yeast (Hefe) ist ein einfacher einzelliger Organismus (ein Pilz) und einer der wichtigsten sogenannten Modellorganismen der molekularen und genomischen Forschung. Das vollständige Genom wurde schon früh (1995) vollständig sequenziert und es gibt mittlerweile viele vollständig sequenzierte Hefe Genome. Die Biologie der Hefe ist auf genomischer, funktionaler, metabolischer und molekularer Ebene sehr gut untersucht. Es gibt (Doppel-) knock-out strains für alle Gene der Hefe. Es gibt sehr viele öffentlich zugängliche genomweite Hochdurchsatzdaten, z.B. Expressionsdaten mit microarrays oder durch Hochdurchsatz-Sequenzierung. Die regulatorischen Mechanismen, die Transkriptionsfaktoren und Netzwerke sind für Hefe recht gut verstanden. Hefe dient auch als Krankheitsmodell, z.B. für Krebs. Es gibt umfangreiches Wisssen über Hefe, zusammnegefasst z.B. in dem ausführlichen Lehrbuch H. Feldmann, Yeast, 2012 oder in vielen Reviews (siehe Literatur). Yeast is a simple unicellular organism (a fungus) and one of the most important so called model organisms of molecular and genomic research. The complete genome was fully sequenced early (1995) and there are now many fully sequenced yeast genomes. The biology of yeast is well studied at the genomic, functional, metabolic, and molecular levels. There are (double) knock-out strains for all yeast genes. There is a great deal of publicly available genome-wide high-throughput data, e.g. expression data with microarrays or by high-throughput sequencing. The regulatory mechanisms, transcription factors and networks are fairly well understood for yeast. Hefe is also a disease model, e.g. for cancer. There is extensive knowledge about yeast, summarized e.g. in the detailed textbook H. Feldmann, Yeast, 2012 or in many reviews (see literature).
  • Im PBL sollen Informationen und Tools für die Analyse von Hochdurchsatzdaten von Hefe in einer Wissensbasis in einer R/BioConductor Programmierumgebung (Webseite/ R Studio) zusammengestellt werden. Analysen und Visualisierungen von Daten und Ergebnissen werden mit R durchgeführt und dokumentiert. Das Ziel ist grundlegende biologische Mechanismen anhand Yeast zu verstehen (siehe H. Feldman, Yeast, 2012) und komplexe Hochdurchsatzdaten (z.B. Zeitreihenmessungen verschiedener Hefe-Mutanten) mit standard state-of-the-art Methoden/Tools zu analysieren, zu vergleichen und zu visualisieren. In the PBL, information and tools for the analysis of high-throughput yeast data will be compiled into a knowledge base in an R/BioConductor programming environment (website/ R Studio). Analyses and visualizations of data and results will be performed and documented using R. The goal is to understand basic biological mechanisms using Yeast (see H. Feldman, Yeast, 2012) and to analyze, compare, and visualize complex high-throughput data (e.g., time-series measurements of different yeast mutants) using standard state-of-the-art methods/tools.
Hinweise und LiteraturHints and literature
Im Seminarteil werden Sie wissenschaftliche Vorträge halten und Sie werden im Projektteil in der statistischen Hochsprache R programmieren (lernen). Als Einstieg empfehle ich deshalb: In the seminar part you will give scientific presentations and you will (learn to) program in the high-level statistical language R in the project part. As a start I therefore recommend:
  • Scott Morgan & Barrett Whitener, Speaking about Science: A Manual for Creating Clear Presentations, Cambridge University Press, 2006.
  • The R-core team: An Introduction to R, CRAN repostory, 1990-2021.
  • Horst Feldmann, Yeast: Molecular and Cell Biology, Wiley-Blackwell, 2012.
  • Hartwell LH., Yeast and cancer. (Nobel lecture) Biosci Rep. 2004 Aug-Oct;24(4-5):523-44. doi: 10.1007/s10540-005-2743-6. PMID: 16134024.
  • Goffeau A, Barrell BG, Bussey H, Davis RW, Dujon B, Feldmann H, Galibert F, Hoheisel JD, Jacq C, Johnston M, Louis EJ, Mewes HW, Murakami Y, Philippsen P, Tettelin H, Oliver SG.
    Life with 6000 genes.Science. 1996 Oct 25;274(5287):546, 563-7. doi: 10.1126/science.274.5287.546.
  • Susan Holmes & Wolfgang Huber: Modern Statistics for Modern Biology, Cambridge University Press, 2019.

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