Algorithmische Bioinformatik IIAlgorithmic Bioinformatics II

Aktuelle Hinweise

Die Vorlesungen und Übungen starten in Präsenz. Es gelten jeweils die aktuellen Regeln, insbesondere die Empfehlung eine Maske zu tragen.
Die Ergebnisse der Wiederholungsklausur stehen fest. Die Noten sind an den Prüfungsausschuss übermittelt und sollten in Kürze in TUMonline verfügbar sein.
Die Klausureinsicht fand am Dienstag, den 23. Mai statt.
Die Ergebnisse der Semestralklausur sind verfügbar. Die Noten sind an den Prüfungsausschuss übermittelt und sollten in TUMonline verfügbar sein.
Die Klausureinsicht fand am Dienstag, den 28. März statt.
Es wird dringend empfohlen, den Stoff aus den ersten vier Semestern zu wiederholen, für Details siehe Voraussetzungen und Vorbereitungen.
Die Version 8.56 (06.02.23) des Skripts ist verfügbar.

Allgemeine Informationen

Dozent:

Volker Heun

Umfang und Hörerkreis:

4 SWS Vorlesung + 2 SWS Tutorübung / 9 ECTS-Punkte
Vorlesung für Studierende der Bioinformatik
Vorlesung für Studierende der Informatik

Zeit und Ort:

Di	10ct-12	Theresienstr. 39, B005
Do	10ct-12	Theresienstr. 39, B047

Übungen:

2 SWS Übung zur Vorlesung

Tutoren:
Henrik Otterstedt
Katharina Reinisch
Lena Straßer

Zeit und Ort:

G1	Mi	12-14	Amalienstr. 17, SR105
G2	Mi	14-16	Amalienstr. 17, SR105
G3	Mi	16-18	Amalienstr. 17, SR105

Voraussetzungen und Vorbereitungen

Beherrschung des Stoffs des Bioinformatik bzw. Informatik Grundstudiums der ersten vier Semester.
Es wird empfohlen, bis zum Beginn des Moduls insbesondere den Stoff der folgenden Module aufzufrischen:

Formale Sprachen und Komplexität [LMU] bzw. Theoretische Informatik [TUM], insbesondere zur NP-Vollständigkeit
Stochastik und Statistik [LMU] bzw. Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie [TUM].

Inhalt der Vorlesung

Die Vorlesung behandelt voraussichtlich die folgende Themen:

Approximierbarkeit
Multiple Sequence Alignment
Probabilistic Modeling
Hidden Markov Models

Im Laufe der Vorlesung wird eine aktualisierte detaillierte Inhaltsangabe zur Verfügung gestellt.

Modulprüfung

Die Modulprüfung findet als schriftliche Prüfung in Form einer Semestralklausur statt.
Die Semestralklausur findet am Donnerstag, den 23. Februar 2023, von 12:00 bis 15:00 Uhr im Hörsaal C123 in der Theresienstr. 41 statt.
Die Wiederholungsklausur findet voraussichtlich im April 2023 statt.
Eine Anmeldung zur Semestralklausur ist spätestens bis zum 01. Februar 2023 erforderlich. Für Details siehe das Informationblatt 2.

Informationsblätter

Informationsblatt	vom
Informationsblatt 1	18.10.22
Informationsblatt 2	22.11.22
Informationsblatt 3	20.03.22

Übungsblätter

Übungsblatt	Abgabe bis
Übungsblatt 0 (vom 18.10.22)	28.10.22, 9:00 Uhr
Übungsblatt 1 (vom 25.10.22)	04.11.22, 9:00 Uhr
Übungsblatt 2 (vom 01.11.22)	11.11.22, 9:00 Uhr
Übungsblatt 3 (vom 08.11.22)	18.11.22, 9:00 Uhr
Übungsblatt 4 (vom 15.11.22)	25.11.22, 9:00 Uhr
Übungsblatt 5 (vom 22.11.22)	02.12.22, 9:00 Uhr
Übungsblatt 6 (vom 29.11.22)	09.12.22, 9:00 Uhr
Übungsblatt 7 (vom 06.12.22)	16.12.22, 9:00 Uhr
Übungsblatt 8 (vom 13.12.22)	23.12.22, 9:00 Uhr
Übungsblatt 9 (vom 20.12.22)	13.01.23, 9:00 Uhr
Übungsblatt 10 (vom 10.01.23)	20.01.23, 9:00 Uhr
Übungsblatt 11 (vom 17.01.23)	27.01.23, 9:00 Uhr
Übungsblatt 12 (vom 24.01.23)	03.02.23, 9:00 Uhr
Klausur (vom 23.02.23)
Klausur (mit Lösungsskizzen) (vom 23.02.23)
Wiederholungsklausur (vom 20.04.23
Wiederholungsklausur (mit Lösungsskizzen) (vom 20.04.23)

Material

Es wird vorlesungsbegleitend das Skript aktualsiert.

Weiteres Material wird im zugehörigen Moodle-Kurs zur Verfügung gestellt.

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.