Algorithmen der Bioinformatik

Inhalt

Der rapide anwachsende Umfang an Daten in der Molekularbiologie stellt eine beträchtliche Herausforderung für die Informatik dar. Es gilt umfangreiche und unstrukturierte Daten zu analysieren und aus ihnen biologisches Wissen abzuleiten. Im Vordergrund der Vorlesung stehen die Entwicklung von (formalen) Modellen und effizienten Algorithmen.

Die Themen sind:

  1. Phylogenetische Rekonstruktion
  2. Genome Rearrangements
  3. RNA Sekundärstrukturvorhersage
  4. Hidden Markov Models (HMMs)
  5. Genvorhersage


Literatur

  • P. Baldi, S. Brunak, Bioinformatics: The Machine Learning Approach, MIT Press, 1998.
  • R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison, Biological Sequence Analysis, Cambridge University Press, 1998.
  • D. Gusfield, Algorithms on Strings, Trees, and Sequences, Cambridge University Press, 1997.
  • T. Lengauer (Ed.), Bioinformatics-From Genomes to Drugs, Wiley-VCH, 2002.
  • D. Mount, Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2001.
  • P.A. Pevzner, Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach, MIT Press, 2000.
  • J. Setubal, J. Meidanis, Introduction to Computational Molecular Biology, PWS Publishing Company, 1997.
  • M.J.E. Sternberg (Ed.), Protein Structure Prediction: A Practical Approach, Oxford University Press, 1996.
  • M.S. Waterman, Introduction to Computational Biology, Chapman Hall, 1995.

Vorlesungszeiten

Donnerstag 10:00 - 12:00
Freitag 10:00 - 12:00

Übungsleiter

Simon Gog

Übungszeiten

Die Übung findet donnerstags im Wechsel mit der Vorlesung statt.

Weiter Informationen

LSF-Eintrag