Bioinformatik
Gesamtes Lehrangebot der Bioinformatik
E61a-
Gesamtes Lehrangebot der Bioinformatik
E61aA1.1-
19200501
Vorlesung
Computerorientierte Mathematik I (5 LP) (Claudia Schillings)
Zeit: Fr 12:00-14:00 (Erster Termin: 17.10.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Kommentar
Inhalt:
Computer spielen heute in (fast) allen Lebenslagen eine wichtige Rolle. Die Computerorientierte Mathematik vermittelt grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Rechnern zur Lösung mathematischer Probleme und eine Einführung in das algorithmische Denken. Gleichzeitig wird aber auch typische mathematische Software wie Matlab und Mathematica eingeführt. Die nötige Motivation für die betrachteten Fragestellungen liefern einfache Anwendungsbeispiele aus den angesprochenen Fächern. Der Inhalt es ersten Teils umfasst fundamentale Begriffe des numerischen Rechnens: Zahlendarstellung und Rundungsfehler, Kondition, Effizienz und Stabilität.Homepage: Alle aktuellen Informationen zu Vorlesung und Übungen
Literaturhinweise
Literatur: R. Kornhuber, C. Schuette, A. Fest: Mit Zahlen Rechnen (Skript zur Vorlesung)
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19200502
Übung
Übung zu Computerorientierte Mathematik I (N.N.)
Zeit: Mo 12:00-14:00, Mo 14:00-16:00, Di 08:00-10:00, Di 16:00-18:00, Mi 10:00-12:00, Do 14:00-16:00, Fr 08:00-10:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
Ort: A6/SR 031 Seminarraum (Arnimallee 6)
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19200541
Zentralübung
Zentralübung zu Computerorientierte Mathematik I (5 LP) (Claudia Schillings)
Zeit: Fr 14:00-16:00 (Erster Termin: 10.10.2025)
Ort: A6/SR 031 Seminarraum (Arnimallee 6)
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19302613
Praxisseminar
Planning, Realisation and Analysis of a Tutorial (Max Willert)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Die Anmeldung zu diesem Kurs erfolgte bereits im Juli 2025. Sollten Sie Interesse an diesem Kurs haben, schreiben Sie den Dozierenden bitte eine E-Mail.
Kommentar
Inhalt
In einem vorbereitenden Kolloquium werden aktuelle Unterrichtsmethoden für Tutorien zur Mathematik und Informatik vorgestellt und diskutiert. Anschließend findet noch während der Semesterferien ein Vorstellungsgespräch mit dem Tutorenauswahlausschuss statt, in dem die Eignung als Tutor festgestellt wird.
Nach erfolgreicher Eignungsfeststellung wird ein Tutorium zu einer selbst gewählten Veranstaltung des Pflichtbereichs vorbereitet, durchgeführt, dokumentiert und analysiert.
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19400001
Vorlesung
Algorithmische Bioinformatik I und Numerik (Knut Reinert)
Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
Kommentar
In der Vorlesung werden folgende Inhalte behandelt: Methoden der approximativen Sequenzsuche und des Sequenzvergleiches. Unter anderem, indexbasierte Suchen, multiple Suchen und Heuristiken zur Sequenzsuche. Im Bereich Numerik werden Rundungsfehler, Kondition und Stabilität behandelt.
In den Übungen werden die erarbeiteten Inhalte vertieft und Analyse- und Beweistechniken eingeübt.
Das Modul "Praxis der Algorithmischen Bioinformatik I und Numerik" (19401330) ist dieser Lehrveranstaltung angegliedert. Bitte informieren Sie sich auch auf der dortigen Seite!
Literaturhinweise
Generelle Bücher/Basic reading:
- Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner: An Introduction to Bioinformatics Algorithms. MIT Press, Cambridge, MA, 2004. ISBN 0-262-10106-8
- R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison: Biological sequence analysis. Cambridge University Press, 1998. ISBN 0-521-62971-3
- David B. Mount: Bioinformatics. Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Laboratory Press, New York, 2001. ISBN 0-87969-608-7
- Chao, Zhang: Sequence comparison, Theory and Methods: Springer, ISBN: 978-1-85800-319-4
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19400002
Übung
Übung zu Algorithmische Bioinformatik I und Numerik (Knut Reinert)
Zeit: Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Mi 10:00-12:00, Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 21.10.2025)
Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
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19400432
Forschungspraktikum
Forschungspraktikum Bioinformatik (Knut Reinert u.a.)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Kommentar
Thema bitte individuell mit einem Betreuer/einer Betreuerin absprechen.
Weitere Informationen: s. Homepage Bioinformatik
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19401201
Vorlesung
Algorithmische Bioinformatik III und Statistik (Knut Reinert, Martin Vingron, Max von Kleist, Martin Hölzer)
Zeit: Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
Kommentar
Inhalt:
- Algorithmen zur Rekonstruktion phylogenetischer Bäume
- Statistische Signifikanz von Sequenzähnlichkeit und Ergebnissen von Datenbanksuchen
- Statistische Signalanalyse mittels (hidden) Markov Modellen, Anwendungen in Mustersuche und Genvorhersage
- Statistik der Genom-Assemblierung
- Modelle und Algorithmen zur Proteinstruktur-Analyse
- Analyse von Daten aus aktuellen Technologien der funktionellen Genomik
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19401202
Übung
Übung zu Algorithmische Bioinformatik III und Statistik (Knut Reinert)
Zeit: Di 10:00-12:00, Di 12:00-14:00, Di 16:00-18:00, Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 21.10.2025)
Ort: T9/055 Seminarraum (Takustr. 9)
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19401206
Seminaristischer Unterricht
Seminar.Unterricht zu Algorithmische Bioinformatik III und Statistik (Knut Reinert, Martin Vingron, Max von Kleist)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
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19401330
Praktikum
Praxis der Algorithmischen Bioinformatik I und Numerik (Chris Bielow)
Zeit: Mo 10:00-12:00, Mo 14:00-16:00, Mo 16:00-18:00, Di 14:00-16:00 (Erster Termin: 20.10.2025)
Ort: A6/017 Frontalunterrichtsraum (Bioinf) (Arnimallee 6)
Kommentar
Dieses Praktikum ist ein eigenes Modul, aber der gleichnamigen Vorlesung und Übung angegliedert. Zunächst wird eine Einführung in Programmierwerkzeuge und die verwendete Programmiersprache (C++) gegeben. Danach werden programmiertechnische Fertigkeiten anhand der in der Vorlesung besprochenen Algorithmen erklärt und vermittelt.
Vorkenntnisse
- Linux Kommandozeile; z.B. Shellkurs vom Mentoring
- C++ Basiswissen (C++ Blockkurs in der VL-freien Zeit vor und nach dem 3. Fachsemester)
Vorraussetzungen für erfolgreiches Bestehen
Aktive Teilnahme: 70% aller Punkte aus den sieben Programmieraufgaben
Modulprüfung: 2 bestandene Code Reviews
Regelmäßige Teilnahme.
Aufbau und Ablauf
Vorlesung und Tutorium (drei mögliche Slots für kleinere Gruppen, von denen pro Student nur einer belegt werden muss) finden im Wechsel jeweils Montags statt. Am Tag der Vorlesung wird ein Übungszettel ausgegeben. Dazu können in der folgenden Woche im Tutorium Fragen gestellt werden. Danach Abgabe in 2-er Gruppen bis Mittwoch um 12:00 Uhr (Mittag), d.h. 9 Tage Bearbeitungszeit.
Code Reviews
Montag im Tutorium werden aus allen Praktikumsteilnehmern zufällig (?) Personen für ein individuelles Code Review des aktuellen Übungszettels gezogen (unabhängig von den 2-er Gruppen), welche am darauf folgenden Freitag vormittag ihren Code erklären müssen. Im Laufe der gesamten Veranstaltung wird jeder Teilnehmer 2 Code Reviews absolvieren.
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19402311
Seminar
Seminar: Deep Learning for biomedical applications (Vitaly Belik)
Zeit: Mo 16:00-18:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe: Masterstudierende der Physik, Chemie, Bioinformatik oder Informatik.
Kommentar
Recent developments in the area of machine learning due to availability of data and computational power promise to revolutionize almost every area of science. The driving technology behind this advancement is deep learning – a machine learning technology based on artificial neural networks consisting of many layers. Deep learning is capable of processing huge amount of data of different nature and already outperforming humans in many decision-making tasks. Biomedical research became now a source of large heterogeneous data, i.e. images, video, activity sensors, omics and text data. Leveraging the opportunities of this deep learning technology in the biomedical field requires particular set of skills combining thorough knowledge of necessary algorithms, specifics of biomedical data and designated programming tools. In this course we aim to offer students with background in computer science an opportunity to acquire the above skills to be able to deploy deep learning technology with a focus on biomedical applications. The course is structured as a seminar, where students under extensive guidance of instructors read fundamental books and recent research articles on deep learning, learn necessary programming tools, and produce their own implementations of computational pipelines in case studies using already published or original data. Starting from fundamental aspects of deep learning we aim to cover its applications to e.g. image data, time series data, text data, complex networks.
Literaturhinweise
[1] Andresen N, Wöllhaf M, Hohlbaum K, Lewejohann L, Hellwich O, Thöne- Reineke C, Belik V, Towards a fully automated surveillance of well-being status in laboratory mice using deep learning: Starting with facial expres- sion analysis. Plos One, 15(4):e0228059, (2020) https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0228059
[2] Jarynowski A, Semenov A, Kamiński M, Belik V. Mild Adverse Events of Sputnik V Vaccine in Russia: Social Media Content Analysis of Telegram via Deep Learning. J Med Internet Res 2021;23(11):e30529 https://doi.org//10.2196/30529
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19402433
Berufspraktikum
Berufspraktikum für Bioinformatik (Sandro Andreotti)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Kommentar
Zielgruppe:
Studierende im Bachelorstudiengang Bioinformatik
Das Berufspraktikum soll nicht vor dem 3. Semester absolviert werden, empfohlen ist die Zeit zwischen 4. und 5. Semester.
Weitere Informationen:
http://www.mi.fu-berlin.de/bioinf/stud/bachelor/abv/berufspraktikum/index.html
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19402911
Seminar
Journal Club Computational Biology (Knut Reinert)
Zeit: Mo 14:00-16:00 (Erster Termin: 20.10.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Zielgruppe:
Master- und PhD-Student*inn*en
Kommentar
Inhalt:
In diesem Seminar werden aktuelle Forschungsarbeiten der Bioinformatik sowie die Fortschrittsberichte der PhD-Student*inn*en vorgestellt. Master-Student*inn*en stellen entweder einen ihnen zugewiesenen Zeitschriftenartikel oder ihre Masterarbeit vor oder sie berichten über ihr Forschungspraktikum. Credits werden nur für die Präsentation von Artikeln vergeben.
Anmeldungen bitte über Whiteboard ("Site Browser" aufrufen und nach Journal Club suchen).
Literaturhinweise
aktuelle Publikationen aus der Forschung
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19403720
Kurs
Einführung in C++ (Sandro Andreotti, Chris Bielow)
Zeit: Termine siehe LV-Details (Erster Termin: 29.09.2025)
Ort: T9/K36 Rechnerpoolraum T9/K38 Rechnerpoolraum
Kommentar
Wer sollte den Kurs besuchen?
Diese Veranstaltung richtet sich in erster Linie an Studierende der Bioinformatik (als Vorbereitung auf das Modul "Praxis der Algorithmischen Bioinformatik I und Numerik" im dritten Fachsemester). Ein Besuch dieses Blockkurses wird dringend empfohlen!
Studierende anderer Fächer, insbesondere Informatikstudierende, sind eingeladen ebenfalls teilzunehmen.
Der Kurs richtet sich an Studierende mit wenigen oder keinen Vorkenntnissen in C++. Vorkenntnisse über objektorientierte Programmierung werden vorausgesetzt.
Zeitraum
- Zwei Wochen vor Semesterbeginn (i.d.R. die Wochen direkt vor Beginn der Vorlesungszeit)
- Eine Woche nach der Vorlesungszeit (Ende Februar/Anfang März)
Details im Whiteboardkurs. Bitte rechtzeitig anmelden!
Ablauf
Der Kurs wird als zweigeteilter Blockkurs über insgesamt drei Wochen abgehalten. Zwei Wochen finden vor der Vorlesungszeit und eine Woche findet nach der Vorlesungszeit statt. Jeden Tag gibt es zunächst eine zweistündige, theoretische Einführung. Anschließend wird in einer doppelstündigen Übung die Theorie in die Praxis umgesetzt, (in der Form von Programmieraufgaben).
Am Freitag jeder Kurswoche (3x insgesamt) wird ein Multiple-Choice Test über den Inhalt der jeweiligen Woche stattfinden. Alle drei Tests müssen bestanden werden um das Modul zu bestehen. Falls ein Test nicht bestanden (oder angetreten) wird, besteht die Möglichkeit ihn in der folgenden Kurswoche zu wiederholen.
Vorlesung am Vormittag (10-12 Uhr)
Übungen am Nachmittag: Poolräume K036/K038
Inhalte (vorläufige Planung)
1.Woche: Grundlagen
- Grundlegende Sprachelemente
- Erstellung einfacher Programme
- Compiler / Linker
- Datentypen
- STL
- IO
- ...
2. Woche: Vertiefung
- Objektorientierung
- Templates
3. Woche: Gemischte Themen
- Parallelisierung
- Lambda expressions
- rValue Referenzen
- ....
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19403911
Seminar
Wissenschaftliches Arbeiten in der Bioinformatik (Knut Reinert, Max von Kleist)
Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
Ort: T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
Kommentar
Im Seminar werden mündliche und schriftliche Präsentation wissenschaftlicher Inhalte in der Bioinformatik eingeübt. Gegenstand sind Literaturrecherche in der (Bio)Informatik, korrektes Zitieren, Aufbau und Gliederung einer Abschlussarbeit in der Bioinformatik sowie Vortrags- und Präsentationstechniken. Die Studierenden befassen sich mit der Dokumentation von Daten und Software, guter wissenschaftlicher Praxis und gesellschaftlichen, ethischen und rechtlichen Fragen bioinformatischen Handelns unter Einschluss von Gender- und Diversity-Aspekten.
Das Seminar findet als Blockveranstaltung in der letzten Februarwoche statt.
Bitte melden Sie sich zusätzlich zur Vorlesung "Wissenschaftliches Arbeiten in der Informatik" (19319701) an! Nur zusammen mit der Vorlesung kann das Modul abgeschlossen werden.
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19404070
Begrüßungs- und Abschlussveranstaltung
Begrüßungsveranstaltung für Masterstudierende der Bioinformatik (Knut Reinert, Ulrike Seyferth)
Zeit: Mo 13.10. 14:00-15:00 (Erster Termin: 13.10.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Kommentar
Diese Veranstaltung richtet sich an Masterstudierende im ersten Semester, insbesondere an solche, die von anderen Universitäten oder aus dem Ausland zu uns gekommen sind. Es werden organisatorische und inhaltliche Informationen über das Studium gegeben, anschließend ist ein inoffizieller Teil zum Kennenlernen und zum Erfahrungsaustausch geplant.
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19404611
Seminar
Open science, data handling and ethical aspects in bioinformatics (Thilo Muth)
Zeit: Do 14:00-16:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Siehe englische Beschreibung
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19404901
Vorlesung
Foundations in Computer Science (Knut Reinert)
Zeit: Di 10:00-12:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
Kommentar
In dieser Vorlesung wird das Verständnis für mathematische Konzepte und Methoden in der fortgeschrittenen Algorithmik vor dem Hintergrund aktueller Forschungsrichtungen der Bioinformatik vermittelt. Dabei werden weiterführende Werkzeuge zur Entwicklung und Analyse von deterministischen und randomisierten Algorithmen ebenso behandelt wie Konzepte und Methoden Daten entsprechend ihrer Entropie zu komprimieren und zugreifbar zu machen. Darüber hinaus werden Konzepte für parallele und vektorisierte Algorithmen sowie Paradigmen für verteiltes Rechnen vermittelt. Die Folgenden Themen werden behandelt:
- Einführung in verschiedene Arten von Algorithmen und Analysemethoden
- Grundlagen kompakter Datenstrukturen
- Graphentheorie und fortgeschrittene Graph-Algorithmen
- Analyse von randomisierten Datenstrukturen und Algorithmen
- Grundlagen und Modelle für paralleles und vektorisiertes Rechnen
- Konzepte, Paradigmen und Frameworks für verteiltes Rechnen -
19404902
Übung
Übung zu Foundations in Computer Science (Knut Reinert)
Zeit: Di 12:00-14:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
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19405001
Vorlesung
Foundations in Mathematics and Statistics (Max von Kleist, Liu-Wei Wang)
Zeit: Do 10:00-12:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
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19405002
Übung
Practice seminar for Foundations in Mathematics and Statistics (Max von Kleist, Liu-Wei Wang)
Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
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19405106
Seminaristischer Unterricht
SU: Introduction to Focus Areas (Knut Reinert, Max von Kleist)
Zeit: Mo 12:00-14:00 (Erster Termin: 20.10.2025)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
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19405152
RV
Introduction to Focus Areas (Knut Reinert, Max von Kleist)
Zeit: Mo 10:00-12:00 (Erster Termin: 20.10.2025)
Ort: T9/SR 006 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Das Modul präsentiert themenbezogen disziplinübergreifend exemplarische Problemstellungen und Lösungsansätze aus den drei Fokusbereichen “Data Science for Bioinformatics”, “Complex Systems in Bioinformatics” und “Advanced Algorithms in Bioinformatics”. Im Bereich der Projektarbeit bearbeiten Teams gemeinsam konkrete Aufgabenstellungen zu ausgewählten Themen aus diesem Fokusbereichen. Sie erarbeiten konkrete Lösungsvorschläge für praxisorientierte Problemstellungen, setzen diese um und präsentieren die Ergebnisse.
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19405911
Seminar
Biochemical networks and disease (Jana Wolf)
Zeit: Do 12:00-14:00 (Erster Termin: 16.10.2025)
Ort: T9/053 Seminarraum (Takustr. 9)
Kommentar
Molecular metabolic, signaling and gene-regulatory networks form complex networks that underly the normal physiological functioning of the cell. Various perturbations within these networks have been described in diseases. We will here use original papers to study and discuss how perturbations can be implemented in models and how they change the network characteristics. We will focus on dynamic models described by ordinary differential equations.
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19406411
Seminar
Journal Club: Public Health Data Science (Max von Kleist)
Zeit: Mittwochs 10-12, ab der zweiten Semesterwoche
Ort: online
Kommentar
In diesem Seminar werden aktuelle Forschungsarbeiten im Bereich der datengetriebenen public health Forschung, sowie die Fortschrittsberichte der PhD-Student*inn*en und Post-Docs vorgestellt. Master-Student*inn*en stellen entweder einen ihnen zugewiesenen Zeitschriftenartikel oder ihre Masterarbeit vor oder sie berichten über ihr Forschungspraktikum. Credits werden nur für die Präsentation von Artikeln vergeben.
Termin: online, nach Vereinbarung, der Link zur Teilnahme kann beim Dozenten erfragt werden.
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19406611
Seminar
Journal Club: Biomedical Data Science (Katharina Jahn)
Zeit: Di 16:00-18:00 (Erster Termin: 14.10.2025)
Ort: A3/SR 115 (Arnimallee 3-5)
Kommentar
In this seminar, we study current research publications in biomedical data science. Master students either present a research article, or their master thesis, or they present about their research internship. Credit points can only be earned for the presentation of research articles.
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60100101
Vorlesung
Statistik für Bioinformatik II und Maschinelles Lernen (Konrad Neumann)
Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
Ort: T9/Gr. Hörsaal (Takustr. 9)
Kommentar
In der Vorlesung werden die grundlegenden Methoden aus der Vorlesung „Statistik für Biowissenschaften I“ erweitert und vertieft. Weiterhin wird er starker Fokus auf die Anwendung der besprochenen statistischen Verfahren und Methoden gelegt. Nach einer kurzen orientierenden Einführung, die die Grundlagen aus "Statistik für Biowissenschaften I" und somit die beschreibende und schließende Statistik wiederholt, werden folgende Themenbereiche ausführlicher behandelt:
- PCA/Cluster/Klassifizierung
- Faktoranalyse
- Missing Values
- Einführung: Nichtparametrik, Ausreißer
- Multiples Testen /Posthoc-Tests
- Regression - Diagnostische Studien mit der Vertiefung logistische Regression & ROC
- Regression - Überlebenszeitanalyse
- Regression - Variablenselektion
- Regression - Varianzanalyse (mit Messwiederholung)
- Regression - Gemischte Modelle
Zu allen Themen werden wöchentlich Übungsaufgaben, viele mit Bezug zu den Lebenswissenschaften, gestellt. Die Aufgaben werden gemischt handschriftlich und mit der Statistiksoftware R bearbeitet (Bezug über http://www.r-project.org/). Ein grundlegendes Verständnis von R Programmierung wird vorausgesetzt.
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60100102
Übung
Übung zu Statistik für Bioinformatik II und Maschinelles Lernen (Konrad Neumann)
Zeit: Do 16:00-18:00 (Erster Termin: 23.10.2025)
Ort: T9/051 Seminarraum (Takustr. 9)
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60100613
Praxisseminar
Aktuelle zellphysiologische Fragestellungen (Dorothee Günzel)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Zusätzl. Angaben / Voraussetzungen
Bitte Laborkittel mitbringen, wenn vorhanden!
Kommentar
Bockveranstaltung in der vorlesungsfreien Zeit, Termin: tba (zwei Wochen, ganztägig)
Ort: Charité Campus Benjamin Franklin (Steglitz, Hindenburgdamm 30), Institut für Klinische Physiologie
Informationen zur Veranstaltung: http://klinphys.charite.de/bioinfo/
oder bei Dorothee Günzel
Im Rahmen dieses Kurses werden durch Homologie-Modelling Protein-Strukturmodelle erstellt und Hypothesen aufgestellt, welche Aminosäuren für die Struktur von herausragender Bedeutung sein sollten. Diese Hypothesen werden anhand von molekularbiologischen Arbeiten überprüft (z.B. ortsgerichtete Mutagenese mittels two-step PCR o.ä.). Die Konstrukte werden in Expressionsvektoren kloniert, in Bakterien transformiert und vermehrt, extrahiert, sequenziert und in der Zellkultur überexprimiert.
Diese Zellen werden u.a. im konfokalen Laserscanning-Mikroskop analysiert und die Ergebnisse in Hinblick auf die ursprüngliche Hypothese interpretiert.
Der experimentelle Teil wird von Seminaren zum theoretischen Hintergrund und zu den verwendeten Methoden flankiert.
Das genaue Kursprogramm hängt von den laufenden Forschungsaktivitäten des Institut ab und ist eng in laufende Projekte eingebunden.
Literaturhinweise
Milatz S, Piontek J, Hempel C, Meoli L, Grohe C, Fromm A, Lee IM, El-Athman R, Günzel D (2017) Tight junction strand formation by claudin-10 isoforms and claudin-10a/-10b chimeras. Ann. N.Y. Acad. Sci. 1405: 102-115 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28633196)
Piontek J, Winkler L, Wolburg H, Müller SL, Zuleger N, Piehl C, Wiesner B, Krause G, Blasig IE (2008) Formation of tight junction: determinants of homophilic interaction between classic claudins. FASEB J. 22: 146-158 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17761522)
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60101113
Praxisseminar
Aktuelle Fragestellungen der strukturellen Bioinformatik (Robert Preissner, Priyanka Banerjee)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Kommentar
Aktuelle Fragestellungen der strukturellen Bioinformatik
Kursbeschreibung: auf der englischen Seite
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60101901
Vorlesung
Fortgeschrittene Biometrische Methoden (Frank Konietschke)
Zeit: Mi 14:00-16:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
Kommentar
Siehe englische Beschreibung.
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60101902
Übung
Übung zu Fortgeschrittene Biometrische Methoden (Frank Konietschke)
Zeit: Mi 16:00-18:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
Ort: A6/SR 032 Seminarraum (Arnimallee 6)
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60102401
Vorlesung
Foundations in Bio-Medicine (Ronja Sophia Mercedes Adam, Henrike Lisa Sczakiel)
Zeit: Mi 10:00-12:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
Ort: A6/SR 031 Seminarraum (Arnimallee 6)
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60102402
Übung
Practice Seminar for Foundations in Bio-Medicine (Ronja Sophia Mercedes Adam, Henrike Lisa Sczakiel)
Zeit: Mi 12:00-14:00 (Erster Termin: 15.10.2025)
Ort: A6/SR 031 Seminarraum (Arnimallee 6)
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60103101
Vorlesung
Complex Systems in Biomedical Applications (Katharina Brauns, Dorothee Günzel, Alexander Stahn, Mathias Steinach)
Zeit: Mondays 2 - 6 PM, Charité
Ort: keine Angabe
Kommentar
Gemeinsame Veranstaltung des Instituts für Klinische Physiologie und des Instituts für Physiologie der Charité. Der Kurs ist zeitlich geteilt: die ersten sieben Termine im Semester finden am Institut für Physiologie statt, die zweiten sieben Termine am Instituts für Klinische Physiologie.
Informationen zur Veranstaltung: http://klinphys.charite.de/bioinfo/
oder bei Dorothee Günzel
Inhalte:
Anhand ausgewählter, aktueller Beispiele aus der Biologie und Physiologie werden die Arbeitsschritte von Datengewinnung, Datenverarbeitung, Datenaufbereitung, Datenbeurteilung bis hin zur Modellierung komplexer physiologischer Zusammenhänge theoretisch und praktisch erarbeitet. Es werden Modelle aus folgenden Gebieten vertieft behandelt:
- Biophysikalische und biochemische Grundprozesse (z.B. freie und erleichterte Diffusion durch Kanal- und Transportproteine, aktiver Ionentransport durch Membrantransporter, Rezeptor-Liganden-Interaktion, Interaktion von Struktur-und Motorproteinen)
- Struktur-Funktionsanalyse von Transportproteinen
- Biologische Netzwerke (z.B. Signalnetze, metabolische Netze, Transportom-Modelle, Feedbackmechanismen)
- Modellierung physiologischer Funktionen eines Organismus (z.B. Stofftransport an der Niere, Blut- und Immunfunktion, Muskelbewegung, Temperaturregulation, Circadiane Rhythmik, Herz-Kreislauffunktion, autonome Regulation / Herzfrequenzvariabilität, Leistungsphysiologie, Körperzusammensetzung)
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60103102
Übung
Übung zu Complex Systems in Biomedical Applications (Katharina Brauns, Dorothee Günzel, Alexander Stahn, Mathias Steinach)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
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60103201
Vorlesung
Structural Bioinformatics Methods in Drug Development (Robert Preissner, Priyanka Banerjee)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
Kommentar
S. englische Beschreibung
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60103202
Übung
Practice seminar for Structural Bioinformatics Methods in Drug Development (Robert Preissner, Priyanka Banerjee)
Zeit: -
Ort: keine Angabe
-
19200501
Vorlesung