Diese Grundvorlesung nimmt einen zentralen Platz im Bachelor-Studiengang ein und wird daher während des Semesters mit einem erheblichen Arbeitsaufwand für die Teilnehmenden verbunden sein. Veranschlagt sind wenigstens 20 Stunden pro Woche. Jede Woche gibt es zu der vierstündigen Vorlesung zweistündige Übungen. 

Die Vorlesung wird von Dr. Florian Klimm und Prof. Dr. Katharina Jahn gehalten werden. Momentan ist die Vorlesung in Präsenz geplant. Die geltenden Corona-Regeln der FU Berlin und des FB Mathematik und Informatik sind zu beachten.

Die Vorlesung baut auf Algorithmen und Datenstrukturen aus dem 3. Semester auf. Die Beherrschung des Stoffes wird vorausgesetzt, bitte vor dem Anfang der Vorlesung wiederholen!

News

Termin für Nachklausur: 12.05. 16-18 Uhr, 046/T9

Bitte beachten Sie, dass Sie laut Studienordnung nicht nochmals an der Klausur teilnehmen dürfen, falls Sie die Klausur bereits bestanden haben.

Inhalt

• Fortgeschrittene Algorithmen für paarweises und multiples Alignment
• Praktische Datenbanksuchalgorithmen und Filterverfahren
• Statistische Signifikanz von Sequenzähnlichkeit und Ergebnissen von Datenbanksuchen
• Statistische Signalanalyse mittels (hidden) Markov Models, Anwendungen in Mustersuche und Genvorhersage
• Algorithmen zur Rekonstruktion phylogenetischer Bäume
• Algorithmen zur Kartierung und Sequenzierung von Genomen
• Algorithmen zur RNA-Strukturvorhersage und RNA-Vergleich
• Modelle und Algorithmen zur Proteinstruktur-Analyse
• Auswertung von Daten aus aktuellen Technologien der funktionellen Genomik 

Die Vorlesungsunterlagen und Videos von letztem Jahr und diesem Jahr finden sie HIER.

Vorlesungsplan

Tutorien

Um die aktive und regelmäßige Teilnahme für die Übung zu bestehen müssen Sie:

• In den Übungen mindestens einmal vorrechnen.
• 75% der Aufgaben erkennbar und selbstständig bearbeitet haben.
• In den beiden Reviews insgesamt 50% der Punkte erreichen.

Das Praktikum zur Algorithmischen Bioinformatik ist unabhängig von der Übung. Bitte lesen Sie sich die Details zum Praktikum und die Kriterien für das Bestehen des Praktikums im entsprechenden Abschnitt durch.

Übungsgruppen

• Teilnehmer müssen sich in Gruppen von zwei Personen zusammenfinden, die ein Übungsblatt gemeinsam bearbeiten und abgeben.
• Bei Abgabe der Übungsblätter bitte deutlich die Nummer der Übungsgruppe und die Namen der Gruppenmitglieder kennzeichnen.
• Jeder Teilnehmer der Gruppe sollte jede Aufgabe verstanden haben und vortragen können.

Vergabe der Plätze in den Übungsterminen

• Die Zuordnung der Teilnehmer zu einer der drei möglichen Übungstermine erfolgt über Whiteboard. 

Abgabe und Besprechung der Übungen

• Die Übungsblätter erscheinen spätestens Freitags um 10:00 Uhr unter Assignments/Aufgabe und sind zum gleichen Termin um 10 Uhr in der darauffolgenden Woche online über Whiteboard abzugeben.
• Alle Lösungen (außer Quellcode) zu den Übungsblättern sollen in einer PDF-Datei zusammengefasst werden. Andere Dateiformate werden nicht akzeptiert.
• Laden Sie Ihre Quellcodedateien einzeln im Whiteboard hoch (kein Archiv!).
• Fügen Sie zu Ihrer Lösung zusätzlich eine README-Datei hinzu, falls die Bedienung von Ihrem Programm nicht "selbsterklärend" ist oder nicht direkt aus der Aufgabenstellung hervorgeht.
• Die PDF-Datei soll nur wichtige und relevante Ausschnitte von Ihrem Quellcode beinhalten.
• Achten Sie darauf, dass Ihre handgeschriebenen Lösungen klar lesbar sind.
• Ihre abgegebenen Lösungen werden im Tutorium besprochen.

Kontakt

Praktikum

Das Praktikum findet dieses Semester als Block von einer Woche in der vorlesungsfreien Zeit statt und zwar vom 13.03.2022 bis Freitag den 17.03.2022, jeweils von 9:00-16:00 Uhr, wobei die Anwesenheitspflicht nur von 9:00-13:00 Uhr besteht.

Das Praktikum wird in Gruppen von 4 Leuten bearbeitet. Zwei Wochen nach Ende des Blockpraktikums wird von jeder Gruppe ein Praktikumsbericht eingereicht.

Bei Fragen zum Praktikum wenden Sie sich bitte an Svenja Mehringer: svenja.mehringer@fu-berlin.de

Literatur

• Jones, Pevzner: Introduction to Bioinformatics Algorithms. MIT Press.
• Merkl, Waack: Bioinformatik Interaktiv. Wiley-VCH. 
  Ein Lehrbuch mit detaillierten Erklärungen. Die 2., erweiterte Auflage ist zu empfehlen.
• Mount: Bioinformatics. Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Press. 
  Ein Lehrbuch, das sich vornehmlich an Biologen wendet. Umfasst die Sequenzbiologie und die Strukturbiologie.
• Saitou: Introduction to Evolutionary Genomics. Online bei Springer 
• Chao, Kun-Mao, Zhang, Louxin: Sequence Comparison, Theory and Methods. Online bei Springer. 
• Zvelebil, Baum: Understanding Bioinformatics. Garland Science 
  Ein ausführliches Lehrbuch, bebildert und mit vielen Beispielen. Umfasst den gesamten Vorlesungsstoff, teilweise aber nicht in der nötigen Tiefe.
• Deonier, Tavare, Waterman: Computational Genome Analysis. Online bei Springer
  Ein umfassendes Lehrbuch für die Sequenzbioinformatik mit Beispielen und einer Einführung in R. Wendet sich eher an Informatiker und Physiker.
• Haubold, Wiehe: Introduction to Computational Biology - An evolutionary approach. Birkhäuser.
  Eine Einführung mit Fokus auf Phylogenie. Mehr Erklärungen als bei Durbin et al.
• Durbin, Eddy, Krogh, Graeme: Biological sequence analysis - Probabilistic models of proteins and nucleic acids. Cambridge University Press 
  Die Standardreferenz, umfasst die Sequenzbioinformatik, ist aber knapp gehalten. Es existiert ein empfehlenswertes Übungsbuch.