Proseminar Bioinformatik
Sommersemester 2008, Prof. Ulf Leser
Inhalt des Proseminar
In dem Proseminar werden eine Reihe von klassischen Themen der algorithmischen Bioinformatik besprochen. Der Fokus liegt auf algorithmischen Problemen, aber auch Methoden des Maschinellen Lernens und der Analyse experimenteller Rohdaten werden behandelt. Wir betrachten die ganze Bandbreite der modernen Bioinformatik, angefangen bei der DNA Sequenz (mit Themen zum Sequenzvergleich, dem Assemblieren von Sequenzen, der Genvorhersage etc.) über die RNA (RNA Strukturvorhersage, Auswertung von Microarrays etc.) bis zu Proteinen (3D Strukturvergleich, Mustererkennung für Proteindomänen, Massenspektroskopie etc.) und der Systembiologie (Netzwerkvergleich, Eigenschaften biologischer Graphen etc.).Die Teilnehmerzahl ist begrenzt, die Anmeldung erfolgt über Goya.
Termine, Orte, Ablauf
Der erste Termin mit Themenvergabe findet am Dienstag, den 15.4.2008, 15.00 c.t. - 17.00 c.t. in RUD 25, 3.113 statt.
Das Proseminar ist danach regelmäßig Donnerstags von 15.00 c.t. - 17.00 c.t. in RUD 26, 0'313.
Der Ablauf ist der folgende:
- Der erste Termin ist der 15. April. An diesem Termin werden auch die Themen vergeben. Es herrscht Anwesendheitspflicht.
- Der zweite Termin (24.4.) ist einer Einführung in Molekularbiologie und Bioinformatik gewidmet (Prof. Leser).
- Der dritte Termin (8.5.) greift exemplarisch ein spezielles algorithmisches Thema heraus (Prof. Leser).
- Beim vierten Termin (15.5.) müssen alle Studierenden einen 5-minütigen Vortrag über ihr Thema halten.
- Ab dem fünften Termin beginnt der normale Seminarbetrieb mit wöchentlich ein bis zwei Vorträgen.
Voraussetzungen für den Scheinerwerb
- Wahrnehmung mehrerer Termine mit dem Betreuer (wird individuell verabredet).
- Halten des 5-minütigen Übersichtsvortrags am vierten Seminartermin.
- Halten eines ca. 30-minütigen Vortrag über das abgesprochene Thema
- Selbständiges Erstellung einer Seminararbeit im Umfang von 5-10 Seiten; Fertigstellung eine Woche vor dem Vortrag (das ist eine harte Deadline)
Kontakt
Ulf Leser
Gebäude IV, Raum 105
E-Mail: leser (youknowwhat) informatik hu-berlin de
Vorlagen und Hinweise
- Checkliste für Vortrag und Ausarbeitung
- MS-Word Vorlage für die schriftliche Ausarbeitung
- LaTeX Vorlage für die schriftliche Ausarbeitung
- Vortrag, Powerpoint
- Vortrag, Keynote
- Text für die Selbständigkeitserklärung
Themen
| Thema
(Betreuer) |
Literatur | Vortragende/r und Datum |
|---|---|---|
| Pflicht-Einführungslektüre für alle Teilnehmer |
Primer on Molecular Genetics |
Alle |
| Einführungsveranstaltungen |
UL | |
Genomics: DNA
Sequenzanalyse (UL)
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| Heuristische Ähnlichkeitssuche: BLAST und BLAST2 |
1. Altschul SF, Gish W, Miller W, Myers EW, Lipman DJ. Related
Articles, Links Basic local alignment search tool. J Mol Biol. 1990 Oct
5;215(3):403-10. 2. Altschul, S. F., Madden, T. L., Schaffer, A. A., Zhang, J., Zhang, Z., Miller, W. and Lipman, D. J. (1997). "Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs." Nucleic Acids Res 25(17): 3389-402. |
22.5.: Frei |
| Muptiples Sequenzalignment mit Clustal-W |
Thompson, J. D., Higgins, D. G. and Gibson, T. J. (1994). "CLUSTAL
W: improving the sensitivity of progressive multiple sequence alignment
through sequence weighting, position-specific gap penalties and weight
matrix choice." Nucleic Acids Res 22(22): 4673-80. |
22.5.: Robert Franke |
| Phylogenie: Maximum Parsimony und Sankovs Algorithmus |
1. Salemi, Vandamme: "The Phylogenetic Handbook", Chapter 8 | 29.5.: Markus Klenin |
| Phylogenie: Neighbor-Joining |
1. Salemi, Vandamme: "The Phylogenetic Handbook", Chapter 5 2. Mailund, T., Brodal, G. S., Fagerberg, R., Pedersen, C. N. and Phillips, D. (2006). "Recrafting the neighbor-joining method." BMC Bioinformatics 7: 29. |
29.5.: Sascha Baese |
| Genome Rearrangements und Synteny |
1. Setubal, Meidans: "Introduction to Computational Molecular
Biology", Chapter 7 2. Deonier, Tavare, Watermann: "Computational Genome Analysis", Chapter 5 |
5.6.: Zeno Endemann |
| Indexstrukturen für Ähnlichkeitssuche |
H.E. Williams and J.Zobel. Indexing and retrieval for genomic
databases. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,
14:63–78, 2002. |
5.6.: Markus Scheunemann |
| Schnelles lokales Alignment |
E. Myers and R. Durbin, "A Table-Driven, Full-Sensitivity
Similarity Search Algorithm",
http://research.janelia.org/myers/Papers/swat.pdf |
3.7.: Andreas Freund |
| Suffixbäume und Repeats/Tandem Repeats |
Heun: "Algorithmen auf Sequenzen", Kapitel 3 Siehe http://www.bio.ifi.lmu.de/~heun/lecturenotes/as.pdf |
3.7.: Alexander Wurl |
Transkriptomics:
mRNA und RNA (UL)
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| Clustering von Microarray-Daten |
1. 2. "A primer on gene expression and microarrays for machine
learning researchers" http://www.cs.dartmouth.edu/~brd/Teaching/Bio/Papers/Intro-reviews/microarray04.pdf 2. Schmidt A, Groth P, Haendler B, Hess-Stumpp H, Kratzschmar J, Seidel H, Thaele M, Weiss B. Gene expression during the implantation window: microarray analysis of human endometrial samples. Ernst Schering Res Found Workshop. 2005;(52):139-57. |
17.7.: Entfällt |
| (Paralleles) Clustern von EST-Sequenzen |
1. UniGene, e.g. Pontius, J. U., Wagner, L. and Schuler, G. D.
(2002). UniGene: A Unified View of the Transscriptome. In (eds) "The
NCBI Handbook". National Library of Medicine, Bethesda. 2. Kalyanaraman, A., Aluru, S., Kothari, S. and Brendel, V. (2003). "Efficient clustering of large EST data sets on parallel computers." Nucleic Acids Res 31(11): 2963-74. |
3.7.: Paul Schütte |
| Klassifikation von Microarray-Daten |
1. F. Markowetz, L. Edler and M. Vingron, "Support Vector Machines
for Protein Fold Class Prediction" Biometrical Journal 45 (2003) 3,
377–389 2. Chu, F., Wang, L. "Applications of support vector machines to cancer classification with microarray data." Int J Neural Syst. 2005 Dec;15(6):475-84. |
Entfällt |
| RNA Sekundärstrukturvorhersage |
Steger: "Bioinformatik", Kapitel 4 |
17.7.: Sebastian Arzt |
Proteomics: Proteine
(UL)
|
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| Proteinidentifikation aus MS-Daten |
1. Fenyo, D. (2000). "Identifying the Proteom: Software Tools."
Current Opinions in Biotechnology 11(391-395). 2. Zhang, W. and Chait, B. T. (2000). "ProFound: an expert system for protein identification using mass spectrometric peptide mapping information." Anal Chem 72(11): 2482-9. |
Entfällt |
| Strukturalignment von Proteinen |
Holm, Sander (1993): "Protein structure comparison by alignment of
distance matrices",J Mol Biol. 233(1):123-38. |
Entfällt |
Systems Biology:
Netzwerke (SJ)
|
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| Rekonstruktion regulatorischer Netzwerke |
Liang, S., Fuhrman, S. and Somogyi, R. (1998). "Reveal, a general reverse engineering algorithm for inference of genetic network architectures." Pac Symp Biocomput: 18-29. | 10.7.: Kim Völlinger |
| Frequent Subgraph Discovery in PPI Netzen |
Koyuturk, M., Grama, A. and Szpankowski, W. (2004). "An efficient
algorithm for detecting frequent subgraphs in biological networks."
Bioinformatics 20 Suppl 1: I200-I207. |
10.7.: Torsten Huber |
| Funktionsvorhersage in PPI Netzen |
Chen, X. W., and M. Liu. 2005. Prediction of protein-protein
interactions using random decision forest framework. Bioinformatics 21
(24):4394-400. |
10.7.: Alexander Boll |