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Mathematical Modelling of Biological Systems

Mathematical Modelling of Biological Systems

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Lehre

Mathematische Modellierung und Statistische Analyse Biologischer Systeme

(Die Vorlesung behandelt grundlegende Techniken des maschinellen Lernens und der Statistischen Datenanalyse)

Aus dem Inhalt:

  • Regression 
  • Regularisierung (Bayessche Regression)
  • Methoden der Klassifizierung
  • Neuronale Netzwerke
  • Hauptkomponentenanalyse
  • Parametrische und nicht-parametrische Tests
  • Maximum Likelihood
  • Bootstrapping

 

Vorlesung: Statistische Datenanalyse

(Richtet sich an Biologen -- es werden keine besonderen Vorkenntnisse einer Programmiersprache verlangt)

Aus dem Inhalt:

  • Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechung
  • Statistische Verteilungen (z.B. Binomialverteilung, Normalverteilung)
  • Hypothesen testen
  • Parametrische Tests  (z.B. Student t-test)
  • Permutationstest
  • Bootstrap Methode
Vorlesung: Biologische Netzwerke

Aus dem Inhalt:

Wochen 1-3:
  • Metabolische Netzwerke, Prof. Dr. Martin Lercher

Woche 4

  • Einfuehrung in gewoehnliche Differenzialgleichungen
  • Einfuehrung in die Dynamik nichtlinearer Systeme
  • Reaktionskinetiken

Woche 5

  • Eigenschaften genregulativer Netzwerke
  • Regulation des Metabolismus in Mikroben (Katabolitrepression)
  • Bistabiles Verhalten in der Genexpression (Lac operon/GAL Netzwerk)

Woche 6

  • Eigenschaften von Signaltransduktionsnetzwerken
  • Der bakterielle Chemotaxis Signalweg
  • Pheromon Signalweg in Hefe
  • Netzwerk Inferenz (Bayes'sche Netze)
Literatur:
  • Uri Alon, An Introduction to Systems Biology (Buch)
  • Bernhard Palsson, Systems Biology (Buch)
  • Ptashne, Genes & Signals
  • Tyson, Sniffers, buzzers, toggles and blinkers: dynamics of regulatory and signaling pathways in the cell
Verantwortlichkeit: