Studies

194
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Integrative Analyse von Next Generation Sequencing (NGS) Daten
Eine der Forschungsfragen in der Bioinformatik und der regulatorischen Genomik ist es, die Prinzipien der transkriptionellen Regulation zu verstehen. Transkriptionsfaktoren sind die Hauptakteure der Genregulation. Ein weiterer Aspekt ist das offene Chromatin, das die Bindung der Transkriptionsfaktoren und der RNA-Polymerase II ermöglicht. Es gibt verschiedene experimentelle Techniken, die die Wechselwirkung zwischen den regulatorischen Proteinen und der DNA bestimmen können, wie z.B. ChIP-seq. Die kombinatorische Analyse mehrerer Experimente hilft uns, das Zusammenspiel all dieser Faktoren auf regulatorische Elemente im Genom zu verstehen. Wir werden ChIP-seq- und RNA-seq-Daten in verschiedenen Zelllinien analysieren, um die TF-Bindung und Histonmodifikationen im gesamten Genom in Bezug auf die Genexpression der benachbarten Gene zu modellieren. Anschließend entwickeln wir eine statistische Methode, um diese Daten in geeigneter Weise zu kombinieren. Wir verwenden sowohl implementierte Tools als auch eigene Skripte, um geeignete Ergebnisse zu erzielen. Die Studierenden arbeiten in 3er Gruppen und präsentieren ihre Arbeiten am Ende des Seminars.

Informationen zum Softwarepraktikum befinden sich auf der Homepage des Studiengangs Bioinformatik.

Integrative analysis of next generation sequencing (NGS) data
One of the research questions in bioinformatics and regulatory genomics is to understand the principles of transcriptional regulation. Transcription factors are the main players of gene regulation. Another aspect accounts for the open chromatin which enables the binding of the transcription factors and the RNA Polymerase II. There are several experimental techniques which can determine the interaction of the regulatory proteins and the DNA, such as ChIP-seq. Combinatorical analysis of several experiments help us to understand the interplay of all these factors on regulatory elements in the genome. We will analyze ChIP-seq and RNA-seq data in various cell lines to model the TF binding and histone modifications across the genome with respect to gene expression of the neighbouring genes. Afterwards, we develop a statistical method to combine these data in an appropriate way. We will use both implemented tools and our own scripts to obtain suitable results. Students will work in groups of 3 and present their work at the end of the seminar.

Cross-language

194 025
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Expectant Mother

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Nursing Mother

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AncillaryCourses

Seminar zu Projektmanagement im Softwarebereich (Functional Genomics with R)

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