Nummer

BIOINF4382 (entspricht BIO-4382) 		Titel

Machine Learning for Single Cell Biology 		Lehrform(en)

Vorlesung, Übung
ECTS 6
Arbeitsaufwand
- Kontaktzeit
- Selbststudium
Arbeitsaufwand:
180 h
Kontaktzeit:
60 h / 4 SWS
Selbststudium:
120 h
Veranstaltungsdauer 1 Semester
Häufigkeit des Angebots Im Wintersemester
Unterrichtssprache Englisch
Prüfungsform

Mündliche Prüfung
Inhalt

Einzelzelltechnologien in Verbindung mit Ansätzen des maschinellen Lernens verändern die Biowissenschaften und das Verständnis von komplexen Krankheiten wie Krebs. Diese Vorlesung bietet eine Einführung in (1) die biologischen und medizinischen Fragen, die durch solche Einzelzellansätze auf einzigartige Weise beantwortet werden können, (2) modernste Einzelzelltechnologien wie hochdimensionale Massen-/Durchflusszytometrie, multi-omische und/oder räumliche Einzelzellsequenzierung/Bildgebung und (3) (un-)überwachte maschinelle Lern- und dynamische Modellierungsansätze zur Beantwortung vorheriger Fragen auf der Grundlage hochdimensionaler Einzelzelldaten.
Qualifikationsziele

- Überblick über modernste Einzelzelltechnologien
- Übersetzung biologischer/medizinischer Forschungsfragen in Probleme des maschinellen Lernens
- Unüberwachte/überwachte/schwach überwachte maschinelle Lernmodelle für die Charakterisierung der zellulären Zusammensetzung von Geweben und deren Zusammenhang mit Gesundheits-/Krankheitszuständen
- Dynamische Modelle für zelluläre Systeme
Vergabe von Leistungspunkten/Benotung
Lehrform
Status
SWS
LP
Prüfungsform
Prüfungsdauer
Benotung
Berechnung
Modulnote (%)
Teilnahmevoraussetzungen Es gibt keine besonderen Voraussetzungen.
Dozent/in Claassen
Literatur / Sonstiges

Programmierkenntnisse Python
Zuletzt angeboten Wintersemester 2022
Geplant für Wintersemester 2023
Zugeordnete Studienbereiche BIO-BIO, INFO-INFO, MEDI-APPL, MEDI-INFO, MEDZ-BIOMED, ML-CS, ML-DIV