Die Gesamtnote ergibt sich aus der erbrachten Leistung, einem schriftlichen Bericht über jeden Tag des Praktikums und ein bis zwei mündlichen Kurzvorträgen.

Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Analyse von sogenannten Next Generation Sequencing-Daten. Die Studierenden lernen den Einsatz von Werkzeugen zur Auswertung dieser Daten. In diesem praktischen Kurs werden reale Daten verwendet; der Schwerpunkt liegt auf dem gesamten Prozess der Auswertung experimenteller Daten, von Qualitätsanalysen bis hin zu tiefgreifenden statistischen Analysen; verschiedene Methoden werden verglichen. Zu den Themen gehören De-novo-Assembly, Berechnung der Expressionszahlen, Normalisierung und Clustering, Methoden des maschinellen Lernens und ihre Anwendung auf Expressionsdaten, statistische Methoden zur Berechnung differentieller Expressionen, Visualisierungsmethoden und Anreicherungsmethoden.

Die Studierenden sammeln praktische Erfahrungen im Entwurf und in der Programmierung von Bioinformatik-Software zur Analyse von NGS-Daten. Sie sind in der Lage, Bibliotheken und Frameworks zu nutzen und erwerben oder erweitern ihre Kenntnisse in Java oder C++ und R. Durch die Zusammenarbeit in Gruppen erwerben die Studierenden Teamwork- und Kollaborationsfähigkeiten und lernen Projektorganisation und Präsentationstechniken kennen. Die Studierenden kennen die Stärken und Schwächen sowie die Grenzen verschiedener Methoden zur Auswertung von transkriptomischen Hochdurchsatzdaten und können diese Methoden beschreiben und bewerten.

Will be provided at the beginning of the course, if necessary.