Praktikum: Machine Learning in Bioinformatics

Dozenten Prof. Dr. Andreas Zell, Stephanie Hoffmann, Michael Römer
Sprechstunde nach Vereinbarung mit S. Hoffmann und M. Römer
Zeit 2 Wochen Blockveranstaltung zu Beginn der Semesterferien
Umfang 4 LP
Termin 16.02. - 27.02.2015, 10 s.t.
Vorbesprechung und Einführung 22. Oktober 2014, 14.00 s.t., Sand 6/7 F118
Ort Sand 1, A307
Turnus jedes Wintersemester

Beschreibung

In diesem Praktikum sollen anhand von praxisnahen Aufgabenstellungen die Methoden der Bioinformatik vermittelt werden. Dabei stehen insbesondere die Verarbeitung von Expressionsdaten, die Analyse der Daten mittels Maschineller Lernverfahren und statistischer Verfahren, sowie die Präsentation der Ergebnisse über Webinterfaces im Vordergrund. Die grundlegende Aufgabenstellung ist die Identifikation karzinogener Substanzen in der präklinischen Phase der Medikamentenentwicklung. Als Datenbasis werden öffentlich zugängliche Daten aus der TG-GATEs Datenbank verwendet. Um die Aufgabe zu lösen, werden verschiedene Verfahren zur Prozessierung (Normalisierung und Visualisierung) von Microarray-Daten und unterschiedliche maschinelle Lernverfahren (z.B. SVM, Random Forest, ...) und statistische Verfahren zur Vorhersage von Karzinogenität verwendet. Dazu werden existierende Bibliotheken für die R-Programming Language genutzt. Die entwickelten Analysen werden über ein Webinterface (Galaxy for Bioinformatics) exemplarisch zugänglich gemacht.

Lernziele

Die Studierenden können mit biologischen Datensätzen aus öffentlichen Datenbanken umgehen und diese verarbeiten. Sie können auf den prozessierten Daten Analysen mit maschinellen Lernverfahren und statistischen Verfahren durchführen. Sie können die Ergebnisse dieser Analysen visualisieren und über Webservices zugänglich machen. Die Studierenden haben R-Kenntnisse vertieft oder erworben und können mit etablierten Webservices umgehen (Galaxy for Bioinformatics). Durch die kooperative Tätigkeit der Projektteilnehmer werden Teamfähigkeit, Projektorganisation und der Umgang mit Präsentationstechniken eingeübt.

Voraussetzungen

Diese Veranstaltung ist für Masterstudenten geeignet.


Praktikumsplätze

Thema Referent(in)
Praktikumsplatz 1 Jonas Neuner
Praktikumsplatz 2 Lucia Vedder
Praktikumsplatz 3 Nils Oliver Schliebs
Praktikumsplatz 4 Eugen Netz
Praktikumsplatz 5 Felix Bartusch
Praktikumsplatz 6 Lukas Zimmermann
Praktikumsplatz 7 Maximilian Hanussek
Praktikumsplatz 8 Christopher Jürges
Praktikumsplatz 9 Mirjam Figaschewski
Praktikumsplatz 10 Prokopev Aleksei



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