636-0006-00L  Computational Systems Biology: Deterministic Approaches

SemesterFrühjahrssemester 2019
DozierendeJ. Stelling, D. Iber
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
636-0006-00 GComputational Systems Biology: Deterministic Approaches Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig.
Students are expected to have completed the courses Computational systems biology’ and ‘Spatio-temporal modeling in biology’ (MSc Computational biology and bioinformatics), which provide the foundational knowledge for the course.
3 Std.
Di13:15-16:00BSB E 4 »
J. Stelling, D. Iber

Katalogdaten

KurzbeschreibungThe course introduces computat. methods for systems biology under ‘real-world’ conditions of limiting biological knowledge, uncertain model scopes and predictions, and spatial effects. Focus is on systems identification for mechanistic, deterministic models and the corresponding numerical approaches. Topics include uncertainty evaluation, experim. design, and numerical methods for spatial models
LernzielThe aim of the course is to provide students with mathematical and computational methods for the analysis of biological systems in a ‘real world’ setting. This implies (i) incomplete knowledge of components, interactions, and their quantitative features in cellular networks, (ii) resulting uncertainties in model predictions and iterations between models and experiments, and (iii) spatial effects. All these factors make direct representations of biological mechanisms in mechanistic, deterministic mathematical models challenging. Based on general concepts of systems identification and on corresponding numerical methods, the course aims at providing an in-depth understanding of computational approaches that enable the analysis of mechanisms of biological network operation in detail, using iterations between experimental and theoretical systems analysis.
InhaltLecture topics: (1) Mechanistic mathematical models and systems identification challenges; (2-4) Structural models and data integration; (5-8) Identification and experimental design for ODE models; (9-10) Uncertainty quantification; (11-13) Numerical methods for partial differential equation (PDE) models to describe spatial effects.
SkriptCourse material will be made available at: Link
LiteraturBackground literature will be available on-line at the start of the course.
Voraussetzungen / BesonderesFor this advanced course, participants are expected to have a solid background in the mathematical modelling of biological systems, as conveyed by the combination of the following two courses in the MSc Computational Biology and Bioinformatics: ‘Computational systems biology’ and ‘Spatio-temporal modeling in biology’.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeJ. Stelling, D. Iber
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodusmündlich 20 Minuten
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Allgemein : Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Biotechnologie MasterWahlfächerWInformation
Computational Biology and Bioinformatics MasterBiosystemsWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften BachelorWahlfächerWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterWahlfächerWInformation