Klausur, Übungsleistungen können als Bonuspunkte in die Klausur einfließen

Diese Vorlesung bietet eine Einführung in die Welt der Immunoinformatik. Sie beschäftigt sich mit der Anwendung von Informatikmethoden zur Lösung immunologischer Probleme, z.B. der Entwicklung neuartiger Impfstoffe. Kernthemen sind u.a. Einführung in die Immunologie, Methoden des maschinellen Lernens, Vorhersage von MHC-Peptid-Bindung, Vorhersage von Antigenprozessierung, Impfstoffentwurf und Systemimmunologie.

Verständnis im Umgang mit immunologischen Daten. Transfer von methodischen Kompetenzen (maschinelles Lernen) auf konkrete biologische Anwendungen (Immunologie). Fähigkeit, eigene Werkzeuge zur Immunoinformatik im Team zu entwickeln und einzusetzen. Projektarbeit stärkt die Teamfähigkeit und die Präsentationskompetenz.

Vorlesungsfolien werden in der Vorlesung verteilt. Goldsby, Kindt, Osborne, Kuby: Immunology (5th ed.), Freeman, 2003; Murphy \& Weaver:
Janeway’s Immunobiology (9th ed.), Garland Science, 2016; Hastie, Tibshirani, Friedman: The Elements of Statistical Learning Springer, 2001; Christianini, Shawe-Taylor: An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods, Cambridge U Press, 2000; Lund, Nielsen, Lundegaard, Kesmir, Buus: Immunological Bioinformatics, MIT Press, 2005