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Vorlesung: Grundlagen der Sequenzanalyse I WS 2007/2008
Kurzbeschreibung
Sequenzen sind allgegenwärtig. Texte und Programme, Gene und Proteine,
Polygonzüge, Sprach- und Bildsignale und digitalisiertes Vogelzwitschern
werden dargestellt als Zeichenfolgen über einem endlichen Alphabet.
Entsprechend vielfältig sind die algorithmischen Fragestellungen. Oft
ist dabei der Datenumfang sehr groß, so dass die algorithmische
Komplexität von entscheidender praktischer Bedeutung ist.
In der Vorlesung werden Algorithmen zum effizienten Vergleich von
Sequenzen und zur Suche exakter und approximativer Muster in Sequenzen
behandelt. Viele dieser Algorithmen sind durch bioinformatische
Fragestellungen motiviert. Sie finden jedoch auch Anwendungen in anderen
Bereichen wie z.B. der Textverarbeitung und der Datenkompression.
Voraussetzungen
Literatur
- Altes(!) Skript zur Vorlesung. Ein neues Skript ist hier im Aufbau.
- Prof. Volker Heun an der TU München hat auch eine gute Skriptsammlung.
- Durbin et al.: Biological Sequence Analysis. Cambridge University Press (23. April 1998).
- Mount, D.: Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. B&T; Auflage: 2 (30. September 2004).
- Gusfield, D.: Algorithms on Strings, Trees, and Sequences: Computer
Science and Computational Biology. Cambridge University Press, New York,
1997.
- Setubal, J. and Meidanis, J.: Introduction to Computational Biology. PWS
Publishing, Boston, M.A., 1997.
Übungen
- Do 12-14 Uhr in M3-115. Tutorin: Pina Krell
- Do 14-16 Uhr in C01-243. Tutorin: Sandra Kästner
- Fr 10-12 Uhr in U2-232. Tutor: Florian Kollin
- Falls Ihr Hilfe beim Lösen der Übungsaufgaben benötigt: Im
Tutorenraum im GZI (V2-228) sitzen (fast) rund um die Uhr
hilfsbereite Tutorinnen und Tutoren, die Euch gerne
unterstützen. Tutoren-Sprechzeiten
Zeitplan
| Datum |
Vorlesung |
Übungsblatt |
Abgabe |
| 16.10.2007 |
Organisatorisches... |
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| 23.10.2007 |
Einführung, Metriken.. |
blatt01.pdf |
30.10.2007 |
| 30.10.2007 |
.. |
blatt02.pdf |
06.11.2007 |
| 06.11.2007 |
Edit Distanz, q-gram Distanz |
blatt03.pdf |
13.11.2007 |
| 13.11.2007 |
Maximal Matches Distanz, Filter |
blatt04.pdf |
20.11.2007 |
| 20.11.2007 |
Distance versus Similarity |
blatt05.pdf |
27.11.2007 |
| 27.11.2007 |
Pairwise Sequence Alignment |
blatt06.pdf alignment.txt |
04.12.2007 |
| 04.12.2007 |
Smith-Waterman, Sub-optimale Alignments |
blatt07.pdf matrix.txt |
11.12.2007 |
| 11.12.2007 |
Heuristische Methoden: FASTA, BLAST |
blatt08.pdf GPCRs.fasta |
18.12.2007 |
| 18.12.2007 |
Suffixbäume: Eigenschaften, WODT |
blatt09.pdf |
08.01.2008 |
| 08.01.2008 |
Alignment Statistics |
blatt10.pdf |
15.01.2008 |
| 15.01.2008 |
Suffix Links, Ukkonen, Anwendungen |
blatt11.pdf |
22.01.2008 |
| 22.01.2008 |
Suffix-Arrays |
blatt12.pdf |
29.01.2008 |
| 29.01.2008 |
RNA-Faltung |
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| 05.02.2008 |
Klausur |
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| 01.04.2008 |
Nachklausur (bitte anmelden) |
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Scheinkriterien und Informationen zur Klausur
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Grundlage für die Klausur ist das Skript zur Vorlesung.
Auch in der Vorlesung übersprungene, aber in den Übungen behandelte
Abschnitte sind prüfungsrelevant.
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Für Studierende im 4. Semester BiG-Bachelor ist der erfolgreiche
Abschluss des Moduls Algorithmen und Datenstrukturen
Voraussetzung für die Teilnahme an der Klausur.
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Weitere Voraussetzung für die Teilnahme an der Klausur ist das erfolgreiche Bearbeiten der Übungszettel (mindestens 50% der zu erreichenden Punkte).
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Author: wgerlach
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