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 und in Bash, (2) Einführung in die Next-Generation-Sequenzierung, (3) Genomik, (4) ChIP-Seq, (5) Transkriptomik (RNA-Seq), (6) Funktionelle Anreicherungsanalyse, (7) Metagenomik mittels Markergene-Amplifikation (16S rRNA) und (8) Proteomik.
Den aktuellen Zeitplan, eine ausführliche Beschreibung und die Teilnahmebedingungen finden Sie hier: https://docs.google.com/document/d/1okHYnyxcyyCyohYHSyNDFSWE4sEnllHoQKyvVrJ2-Z0/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 Wissenschaftsgebiets, 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.
Setzt sich für qualitativ hochwertige Arbeit ein und legt hohe Maßstäbe an das wissenschaftliche Wissen und die Weiterentwicklung seiner selbst und seiner Forscherkollegen an.
Autonomie und Verantwortung:
Äußert sich verantwortungsbewusst zu Fragen der Biologie, der Bioinformatik und der Hochdurchsatzmethoden sowohl in Fachkreisen als auch in der breiten Öffentlichkeit.
…
Wöchentliche Noten: Sie erhalten wöchentlich eine Note für Ihre Arbeit. Wenn Sie Ihre Arbeit während der Übung fertigstellen konnten, erhalten Sie die wöchentliche Note bereits dort. Falls Sie Ihre Arbeit während der Übung nicht fertigstellen konnten, können Sie die Lösungen und die Protokolldatei vor Ablauf der laufenden Woche(!) per E-Mail an den Dozenten senden. Nach Ablauf einer Woche seit der Übung führt jede weitere Woche zu einer Herabstufung um eine Note. (Beispiel: Wenn Sie eine vollständig gelöste Übung 10 Tage nach der Übung einreichen, erhalten Sie für diese Arbeit die Note 4.)
Wenn Sie keine Übungen versäumt haben, können Sie maximal 11 wöchentliche Noten erhalten.
Der Durchschnitt der wöchentlichen Noten macht die Hälfte Ihrer Endnote aus.
Versäumte Übungen: MSc-Studierende dürfen maximal 3 Übungen versäumen. Das bedeutet, dass Sie für diese Woche keine Note erhalten und diese Woche auch nicht in Ihre Endnote einfließt.
Die Prüfung: Jeder von Ihnen muss einen Datensatz auswählen, den er mit den im Kurs erlernten Methoden analysieren soll. Sie können also Proteomik, SNP-Analyse, RNA-Seq, ChIP-Seq-Analyse usw. durchführen. Es liegt ganz bei Ihnen, zu entscheiden, welche Art von Analyse Sie durchführen möchten. Zögert nicht, uns zu kontaktieren, 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 (Datum: wird noch bekannt gegeben) hier 3–4 Sätze: (Link zum Dokument). Bis zum (Datum: wird noch bekannt gegeben) werden die Dozenten entscheiden, ob das vorgeschlagene Thema und der Datensatz für die Prüfung geeignet sind.
Anschließend führen Sie die Analyse selbstständig durch. Stellen Sie sicher, dass jeder Schritt reproduzierbar ist, indem Sie eine Protokolldatei 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 uns die Protokolldatei oder den Bericht zur Analyse bis zum (Datum: wird noch bekannt gegeben) per E-Mail zu.
Präsentieren Sie Ihre Arbeit den Dozenten und Kommilitonen am (Datum: wird noch bekannt gegeben) im Rahmen des Praktikums. Die Dozenten und Kommilitonen können Fragen zu der von Ihnen vorgestellten Analyse stellen.
Die Abschlussnote für das Praktikum setzt sich zusammen aus Ihrer Arbeit während des gesamten Semesters (50 %) und Ihrer Präsentation
Am Ende jeder Vorlesung werden Literaturempfehlungen, Artikel und Websites bereitgestellt.
Einzel- und Gruppenarbeiten während der praktischen Übungen am Computer.
Zeugnis