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Algorithmische Bioinformatik II (WS 2012/13)
This page is available in German only.
Aktuelle Hinweise
Die Ergebnisse
der Wiederholungsklausur sind verfügbar.
Die Version 4.96 (14.02.13) des
Skripts ist verfügbar.
Zur Diskussion besteht u.a. auch im Forum
die-informatiker.net
die Möglichkeit.
Allgemeine Informationen
Dozent:
Volker Heun Umfang und Hörerkreis:
4 SWS Vorlesung + 2 SWS Tutorübung / 9 ECTS-Punkte
Vorlesung für Studierende der Bioinformatik
Vorlesung für Studierende der Informatik
Zeit und Ort:
Di 10ct-12 The B004 Do 10ct-12 The B004
Übungen:
2 SWS Übung zur Vorlesung
Assistenten:Benjamin Albrecht Florian Erhard Konrad Schreiber
G1 Mi 14-16 Amalienstr. 17, SR105
G2 Mi 16-18 Amalienstr. 17, SR105
G3/4 Do 08:30-10:00 Amalienstr. 17, SR105
Voraussetzungen
Stoff des Bioinformatik bzw. Informatik Grundstudiums.
Inhalt der Vorlesung
Die Vorlesung behandelt voraussichtlich die folgende Themen:
Approximierbarkeit
Multiple Sequence Alignment
Probabilistic Modeling
Hidden Markov Models
Im Laufe der Vorlesung wird eine aktualisierte detaillierte
Inhaltsangabe zur Verfügung
gestellt.
Modulprüfung
Die Modulprüfung besteht, wer mindestens 40% der Punkte zu den
Hausaufgaben erreicht und erfolgreich an der Semestralklausur teilnimmt.
Die Semestralklausur findet als schriftliche Prüfung statt.
Wer an der Modulprüfung teilnehmen will, muss sich zur
Vorlesung und den Übungen
bis zum 23. Oktober anmelden .
Die Semestralklausur findet am Freitag, den 8. Februar um 14:00 Uhr
im Hörsaal S003 in der Schellingstr. 3 statt.
Informationsblätter
Übungsblätter
Material
Es wird vorlesungsbegleitend ein Skript ,
zur Verfügung gestellt.
Literatur zur Vorlesung
S. Aluru (Ed.):
Handbook of Computational Molecular Biology ,
Chapman and Hall/CRC, 2006.
G. Ausiello, P. Crescenzi, G. Gambosi, V. Kann, A. Marchetti-Spaccamela,
M. Potasi:
Complexity and Approximation: Combinatorial Optimization Problems and
Their Approximability ,
Springer, 1999.
H.-J. Böckenhauer, D. Bongartz:
Algorithmische Grundlagen der Bioinformatik: Modelle, Methoden und
Komplexität , Teubner, 2003.
P. Clote, R. Backofen:
Computational Molecular Biology - An Introduction , Wiley,
2000.
R.C. Deonier, S. Tavare, M.S. Waterman:
Computational Genome Analysis ,
Springer, 2005.
R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchinson:
Biological Sequence Analysis - Probabilistic Models of Proteins
and Nucleic Acids , Cambridge University Press, 1998.
W.J. Ewens, G.R. Grant:
Statistical Methods in Bioinformatics ,
Springer, 2001.
D. Gusfield:
Algorithms on Strings, Trees, and Sequences: Computer Science and
Computational Biology , Cambridge University Press, 1997.
V. Heun:
Algorithmische Bioinformatik ,
Skriptum ,
2001-2008.
A. Isaev:
Introduction to Mathematical Methods in Bioinformatics ,
Springer, 2004.
N.C. Jones, P.A. Pevzner:
An Introduction to Bioinformatics Algorithms ,
MIT Press, 2004.
T. Koski:
Hidden Markov Models for Bioinformatics ,
Kluwer Acedimics Publishers, 2001.
J.C. Setubal, J. Meidanis:
Introduction to Computational Molecular Biology ,
PWS Publishing Company, 1997.
M.S. Waterman:
Introduction to Computational Biology: Maps, Sequences, and
Genomes , Chapman and Hall, 1995.
I. Wegener:
Komplexitätstheorie - Grenzen der Effizienz von Algorithmen ,
Springer 2003.
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