Seminar: Netzwerke, dynamische Modelle und ML für Datenintegration in den Lebenswissenschaften S25
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Description

Forschungsseminar der Arbeitsgruppe Data Integration in the Life Sciences (DILiS). Auch offen für Seminarteilnahmen im Masterstudium, Online-Teilnahme möglich. Bitte entnehmen Sie Termine dem aktuellen Plan im Whiteboard!

Wir starten um 12:30 s.t.

Einwahl für das hybride Setting: https://fu-berlin.webex.com/fu-berlin/j.php?MTID=m3c1cf6f19adf01836a392a2bdc787d30

Seminarraum vor Ort: T9 Raum 137

Das Seminar bietet Raum für die Diskussion weiterführender und integrativer Datenanalysetechniken, insbesondere Vorträge und Diskussion von laufenden oder geplanten Forschungsprojekten, Neuigkeiten von Konferenzen, Besprechung aktueller Literatur und Diskussion möglicher zukünftiger Lehrformate und -inhalte, und Vorstellungen, sowie Abschlussvorträge zu Abschlussarbeiten oder Projektseminaren. Die Seminarsprache ist weitestgehend Englisch. Gern können interessierte Studierende auch schon vor Semesterstart teilnehmen und unverbindlich vorbeischauen oder ein selbst gewähltes Thema von Interesse für die Arbeitsgruppe vorstellen. Achtung: Einzelne Termine können ausfallen oder verschoben werden. Kontaktieren Sie mich gern für Fragen (katharina.baum@fu-berlin.de)!

 

Agenda

Date Speaker Topic
11.3. Emma Lessmann (15+15) Colloquium BSc thesis: Proteomic Characterization of Neoadjuvant Treated and Treatment-Naive Ovarian Cancer
18.3.

Annika Malze (15+15)

+ Website Hackathon DILiS

Colloquium BSc thesis: Implementierung und Evaluierung des PaccMann Modells für die DrEval-Pipeline
25.3. cancelled  
1.4.

Sara Albrecht (15+15)

DILiS (all, ca. 30)

BSc thesis colloquium: Analysis of protein expression and tumor progression in response to differential treatments in non-small cell lung cancer patient-derived xenografts

"The big picture" discussion

8.4.

Ya-Ting Yang (15+15)

DILiS (all, ca. 60)

BSc thesis defense: Drug-drug GNN for drug combination prediction

Discussion of paper: Hybrid2 neural ODE causal modeling and an application to glycemic response

15.4. Katharina Baum Introduction to our research group DILiS and the seminar
22.4.    
29.4. Flavio Morelli [Bayer] (45 + 15) Predicting in vitro assays related to liver function using probabilistic machine learning
6.5.    
13.5. Pauline H. (45 + 15) TBD
20.5.    
27.5.    
3.6. DILiS + all The big picture discussion: How does our work fit sustainable development goals
     

 

Mögliche Vortragsthemen - Literaturliste

- Heinken, A., Hertel, J., Acharya, G. et al. Genome-scale metabolic reconstruction of 7,302 human microorganisms for personalized medicine. Nat Biotechnol 41, 1320–1331 (2023). https://doi.org/10.1038/s41587-022-01628-0

- Azeloglu EU, Iyengar R. Signaling networks: information flow, computation, and decision making. Cold Spring Harb Perspect Biol. 2015 Apr 1;7(4):a005934. doi: 10.1101/cshperspect.a005934.

- Trang Nguyen, Anthony Campbell, Ankit Kumar, Edwin Amponsah, Madalina Fiterau, Leili Shahriyari, Optimal fusion of genotype and drug embeddings in predicting cancer drug response, Briefings in Bioinformatics, Volume 25, Issue 3, May 2024, bbae227, https://doi.org/10.1093/bib/bbae227

- Halil Ibrahim Kuru, A Ercument Cicek, Oznur Tastan, From cell lines to cancer patients: personalized drug synergy prediction, Bioinformatics, Volume 40, Issue 5, May 2024, btae134, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae134

- Sharon E Davis, Michael E Matheny, Suresh Balu, Mark P Sendak, A framework for understanding label leakage in machine learning for health care, Journal of the American Medical Informatics Association, Volume 31, Issue 1, January 2024, Pages 274–280, https://doi.org/10.1093/jamia/ocad178

- Li et al., Artificial intelligence-powered pharmacovigilance: A review of machine and deep learning in clinical text-based adverse drug event detection for benchmark datasets; Journal of Biomedical Informatics, Volume 152, 2024, https://doi.org/10.1016/j.jbi.2024.104621

- DysRegNet: Patient-specific and confounder-aware dysregulated network inference; Johannes Kersting, Olga Lazareva, Zakaria Louadi, Jan Baumbach, David B. Blumenthal, Markus List;

- Hao, M., Gong, J., Zeng, X. et al. Large-scale foundation model on single-cell transcriptomics. Nat Methods 21, 1481–1491 (2024). https://doi.org/10.1038/s41592-024-02305-7

Basic Course Info

Course No Course Type Hours
19335011 Seminar 2

Time Span 15.04.2025 - 15.07.2025
Instructors
Katharina Baum
Pauline Hiort
Pascal Iversen

Study Regulation

0086c_k150 2014, BSc Informatik (Mono), 150 LPs
0086d_k135 2014, BSc Informatik (Mono), 135 LPs
0087d_k90 2015, BSc Informatik (Kombi), 90 LPs
0088d_m60 2015, MSc Informatik (Kombi), 60 LPs
0089c_MA120 2014, MSc Informatik (Mono), 120 LPs
0207b_m37 2015, MSc Informatik (Lehramt), 37 LPs
0208b_m42 2015, MSc Informatik (Lehramt), 42 LPs
0262c_MA120 2019 (ÄO 2021), MA Bioninformatik (Mono), 120 LP
0458a_m37 2015, MSc Informatik (Lehramt), 37 LPs
0471a_m42 2015, MSc Informatik (Lehramt), 42 LPs
0556a_m37 2018, M-Ed Fach 1 Informatik (Lehramt an Integrierten Sekundarschulen und Gymnasien), 37 LPs
0556b_m37 2023, M-Ed Informatik Fach 1 (Lehramt an Integrierten Sekundarschulen und Gymnasien), 37 LP
0557a_m42 2018, M-Ed Fach 2 Informatik (Lehramt an Integrierten Sekundarschulen und Gymnasien), 42 LPs
0557b_m42 2023, M-Ed Informatik Fach 2 Informatik (Lehramt an Integrierten Sekundarschulen und Gymnasien), 42 LPs
0590b_MA120 2021, MSc Data Science, 120 LP

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Main Events

Day Time Location Details
Tuesday 12-14 T9/137 Konferenzraum 2025-04-15 - 2025-07-15

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