Der Kurs soll einen Überblick sowie praktische Kenntnisse über Methoden zum Herunterladen, zur Handhabung, Verarbeitung und Visualisierung von Daten aus verschiedenen Hochdurchsatz-Experimenten vermitteln. Die wichtigsten Themen des Praktikums: (1) Einführung in die Computerumgebung, Bash und das Workflow-Management, (2) Einführung in die Next-Generation-Sequenzierung im Allgemeinen, (3) Genomik, (4) ChIP-Seq, (5) Transkriptomik (RNA-Seq), (6) Funktionelle Anreicherungsanalyse, (7) Metagenomik mittels Markergen-Amplifikation (16S rRNA) und (8) Proteomik.
Den aktuellen Zeitplan, eine detaillierte Beschreibung und die Teilnahmebedingungen finden Sie hier:https://docs.google.com/document/d/1z0–wXp5lenl1WI-p8CLCsZRuaJbkdgog1cmJpR7wlg/edit?usp=sharing
Am Ende des Kurses verfügt der Lernende über folgende Kenntnisse:
Weiß, wie man Hochdurchsatzdaten aus der Genetik und Proteomik verarbeitet.
Versteht die Methoden der Next-Generation-Sequenzierung, die damit verbundenen Daten sowie die Verarbeitung der „Reads“ bei der Genomsequenzierung, bei ChIP-Seq, RNA-Seq und der 16S-rRNA-Metagenomik.
Kennt die Anwendungsbereiche moderner biologischer Forschungsmethoden, versteht die Bedeutung der Weiterentwicklung dieser Methoden und trägt so weit wie möglich dazu bei.
Verfügt über systematisches wissenschaftliches Wissen.
Kennt die Zusammenhänge zwischen den in verschiedenen Fächern erworbenen Kenntnissen und versteht die Bedeutung eines interdisziplinären Ansatzes.
Am Ende des Kurses wird der Lernende in der Lage sein:
– sich im Bereich der Bioinformatik, der Hochdurchsatz-Genetik und der Proteomik sowohl mündlich als auch schriftlich fachgerecht auszudrücken.
– Daten und Wissen zu systematisieren sowie diese unter wissenschaftlichen Gesichtspunkten zu analysieren und zu bewerten.
– Zusammenhänge zwischen den Erkenntnissen verschiedener wissenschaftlicher Fachgebiete zu erkennen und zu integrieren.
Einstellung:
Hält sich an die Regeln der Forschungsethik und sorgt dafür, dass andere diese ebenfalls befolgen.
Verbreitet aktiv die Ergebnisse des jeweiligen Wissenschaftsbereichs, veröffentlicht Wissen selbstbewusst auch in den Medien und verteidigt bei Bedarf seine fachliche Position gegenüber Vertretern anderer Ansätze und der Pseudowissenschaft.
Ist offen für neue biologische und andere wissenschaftliche Forschungsergebnisse sowie für wissenschaftliche Zusammenarbeit. Ist bestrebt, bestehende Ergebnisse weiterzuentwickeln, und fördert aktiv die Entwicklung neuer Forschungsrichtungen.
Engagiert sich für qualitativ hochwertige Arbeit und setzt hohe Maßstäbe für das wissenschaftliche Wissen und die Weiterentwicklung seiner selbst und seiner Forschungskollegen.
Eigenständigkeit und Verantwortung:
Äußert sich verantwortungsbewusst zu Fragen der Biologie, Bioinformatik und Hochdurchsatzmethoden sowohl in Fachkreisen als auch in der Öffentlichkeit.
Pflegt eine moderne Computerumgebung und trägt zur kontinuierlichen methodischen und technologischen Erneuerung bei, um so effizient wie möglich arbeiten zu können
Wöchentliche Noten
Sie erhalten wöchentlich eine Note für Ihre Arbeit. Der Durchschnitt der wöchentlichen Noten macht die Hälfte Ihrer Endnote aus.
Studierende dürfen bis zu 3 Praktika versäumen. Das bedeutet, dass Sie für diese Woche keine Note erhalten und diese Woche auch nicht in Ihre Endnote einfließt.
Projektarbeit für die Prüfung
Jeder von Ihnen muss einen OMICS-Datensatz auswählen, den er mithilfe der im Kurs erlernten Methoden analysieren soll. Ihr könnt also Proteomik, SNP-Analyse, RNA-Seq, ChIP-Seq-Analyse usw. durchführen. Es liegt ganz bei euch, zu entscheiden, welche Art von Analyse ihr durchführen wollt. Zögert nicht, euch an die Dozenten zu wenden, wenn ihr Hilfe bei der Auswahl eines Themas oder eines Datensatzes (bzw. mehrerer Datensätze) benötigt. Wenn ihr euch für einen Datensatz und die durchzuführenden Analysen entschieden habt, schreibt bitte bis zum noch bekanntzugebenden Termin hier 3–4 Sätze: TBA. Bis zum Termin (wird noch bekannt gegeben) entscheiden die Dozenten, ob das vorgeschlagene Thema und der Datensatz für die Projektarbeit geeignet sind.
Anschließend führen Sie die Analyse selbstständig durch. Stellen Sie sicher, dass jeder Schritt reproduzierbar ist, indem Sie ein Protokoll oder einen Bericht erstellen. Bereiten Sie eine 10-minütige Präsentation mit Folien vor, in der Sie den Datensatz, die Analyse und die Ergebnisse beschreiben. Senden Sie das Protokoll oder den Analysebericht bis zum Termin (wird noch bekannt gegeben) per E-Mail an die Dozenten.
Präsentieren Sie Ihre Arbeit den Dozenten und Kommilitonen an den noch bekanntzugebenden Terminen während der Übung. Die Dozenten und Kommilitonen können Fragen zu der von Ihnen vorgestellten Analyse stellen.
Die Abschlussnote für die Übung setzt sich aus Ihrer Arbeit während des gesamten Semesters (50 %) und Ihrer Präsentation (50 %) zusammen. Sie müssen sowohl für Ihre gesamte Semesterarbeit als auch für Ihre Analyse und Präsentation mindestens die Note 2 erreichen, um diesen Kurs erfolgreich abzuschließen.
Am Ende jeder Vorlesung werden Literaturempfehlungen, Artikel und Websites bereitgestellt.
Vorlesungen, Demonstrationen, Übungen: Einzelarbeit am Computer, Präsentation der Ergebnisse.
Zeugnis