Veranstaltung

Empfehlungen: Grundlegende Kenntnisse in den Bereichen der theoretischen Informatik (Algorithmen, Datenstrukturen) und der technischen Informatik (sequentielle Optimierung in C oder C++, Rechnerarchitekturen, parallele Programmierung, Vektorprozessoren) werden vorausgesetzt.

Inhalt: Zunächst werden einige grundlegende Begriffe und Mechanismen der Biologie eingeführt. Im Anschluss werden Algorithmen und Modelle aus den Bereichen der Sequenzanalyse (sequenzalignment, dynamische programmierung, sequence assembly), der Populationsgenetik (coalescent theory), und diskerete sowie numerische Algorithmen zur Berechnung molekularer Stammbäume (parsimony, likelihood, Bayesian inference) behandelt.

Weiterhin werden diskrete Operationen auf Bäumen behandelt (topologische Distanzen zwischen Bäumen, Consenus-Baum Algorithmen). Ein wichtiger Bestandteil der Vorstellung aller Themengebiete wird auch die Parallelisierung und Optimierung der jeweiligen Verfahren sein.

Lernziele: Die Studenten haben eine umfassende Kentniss der Standardmethoden, Algorithmen, theoretischen Grundlagen und der offenen Probleme im Bereich der sequenzbasierten Bioinformatik (biologische Grundlagen, sequence assembly, paarweises Sequenzalignment, multiples Sequenzalignment, Stammbaumrekonstruktion unter Parsimony, Likelihood, und Bayesianischen Modellen, Coalescent Inference in der Populationsgenetik).

Sie können Algorithmen sowie Probleme einordnen und bewerten.

Sie können für eine gegebene Problemstellung geeignete Modelle und Verfahren auswählen und deren Wahl begründen. Die Teilnehmer können Analysepipelines zur biologischen Datenanalyse entwerfen.

Credits: 3 ECTS 

Folgeveranstaltungen im Sommersemester: 

• Seminar: "Hot topics in Bioinformatics"
• Praktiukum: "Hands on Bioinformatics Practical" (findet nicht jedes SoSe statt.)

Teaching under Corona Conditions: 

Lectures and slides will be provided beforehand (in general one week before the actual lecture slot), that is, before the actual course hours from 10:00-12:00 on Thursdays. More information is available here

On Thursdays at 10:00, we will meet via MS teams (MS teams room) to discuss the contents of the last lecture together for about 30 minutes. We will be using a strict video on policy to make this more interactive.

If this does not work as planned we will change the format accordingly. After the 5th lecture we will also openly discuss if this asynchronous format is better than a synchronous one, as student's opinions seem to be rather divided with respect to this matter. The last lecture (course wrap up and exam preparation) will be LIVE.

The course material including links to the video lectures on YouTube is available at Course Slides and Videos

Lecture plan, subject to change

• Lecture 1 (Alexis): Introduction Link to knowledge quiz
• Lecture 2 (Alexis): Basic Molecular Biology
• Lecture 3 (Benoit): Pair-wise Sequence Alignment
• Lecture 4 (Alexey): BLAST & Genome Assembly
• Lecture 5 (Alexis): Multiple Sequence Alignment (synchronous versus asynchronous lectures discussion)
• Lecture 6 (Alexis): Introduction to Phylogenetics
• Lecture 7 (Alexis): Phylogenetic Search Algorithms
• Lecture 8 (Alexis): Statistical Models of Evolution I
• Lecture 9 (Alexis): Statistical Models of Evolution II
• Lecture 10 (Pierre): Discrete Operations on Trees
• Lecture 11 (Alexis): Phylogenetic Likelihood: Implementation, Parallelization, Optimization
• Lecture 12 (Alexis): Bayesian Phylogenetic Inference
• Lecture 13 (Alexis): Advanced Bayesian Inference
• Lecture 14 (Alexis): LIVE Course wrap-up and exam preparation