227-0085-36L Projekte & Seminare: Genome Sequencing on Mobile Devices

Semester	Herbstsemester 2020
Dozierende	O. Mutlu
Periodizität	jedes Semester wiederkehrende Veranstaltung
Lehrsprache	Englisch
Kommentar	Nur für Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc. Die Lerneinheit kann nur einmal belegt werden. Eine wiederholte Belegung in einem späteren Semester ist nicht anrechenbar.

Lehrveranstaltungen

Nummer	Titel	Umfang		Dozierende
227-0085-36 P	Projekte & Seminare: Genome Sequencing on Mobile Devices Gruppeneinteilung erfolgt über myStudies. Für den Zugang zum Angebot und zur Einschreibung loggen Sie sich hier ein (mit Ihrem n.ETHZ account): https://psapp.ee.ethz.ch/ Bitte beachten Sie, dass die Seite jeweils erst zwei Wochen vor Semesterbeginn zugänglich ist und im Verlauf des Semesters wieder abgeschaltet wird. Die Einschreibung ist nur von Freitag vor Semesterbeginn bis zum ersten Freitagmittag im Semester möglich. To access the offer and to enroll for courses log in (with your n.ethz account): https://psapp.ee.ethz.ch/ Please note that the P&S-site is accessible no earlier than two weeks before the start of the semester until four weeks after the start of the semester. Enrollment is only possible from Friday before the start of the semester until noon of the first Friday in the semester. Time: To be arranged with each student Location: various	3 Std.		O. Mutlu

Katalogdaten

Kurzbeschreibung

Der Bereich Praktika, Projekte, Seminare umfasst Lehrveranstaltungen in unterschiedlichen Formaten zum Erwerb von praktischen Kenntnissen und Fertigkeiten. Ausserdem soll selbstständiges Experimentieren und Gestalten gefördert, exploratives Lernen ermöglicht und die Methodik von Projektarbeiten vermittelt werden.

Lernziel

Genome analysis is the foundation of many scientific and medical discoveries, and serves as a key enabler of personalized medicine. This analysis is currently limited by the inability of existing technologies to read an organism’s complete genome. Instead, a dedicated machine (called sequencer) extracts a large number of shorter random fragments of an organism’s DNA sequence, known as reads. Small, handheld sequencers such as ONT MinION and Flongle make it possible to sequence bacterial and viral genomes in the field, thus facilitating disease outbreak analyses such as COVID-19, Ebola, and Zika. However, large, capable computers are still needed to perform genome assembly, which tries to reassemble read fragments back into an entire genome sequence. This limits the benefits of mobile sequencing and may pose problems in rapid diagnosis of infectious diseases, tracking outbreaks, and near-patient testing. The problem is exacerbated in developing countries and during crises where access to the internet network, cloud services, or data centers is even more limited.

In this course, we will cover the basics of genome analysis to understand the speed-accuracy tradeoff in using computationally-lightweight heuristics versus accurate computationally-expensive algorithms. Such heuristic algorithms typically operate on a smaller dataset that can fit in the memory of today’s mobile device. Students will experimentally evaluate different heuristic algorithms and observe their effect on the end results. This evaluation will give the students the chance to carry out a hands-on project to implement one or more of these heuristic algorithms in their smartphones and help the society by enabling on-site analysis of genomic data.

Prerequisites of the course:
- No prior knowledge in bioinformatics or genome analysis is required.
- A good knowledge in C programming language and programming is required.
- Interest in making things efficient and solving problems

The course is conducted in English.

Course website: https://safari.ethz.ch/projects_and_seminars/doku.php?id=genome_seq_mobile

Learning Materials
===============
1. A survey on accelerating genome analysis: https://arxiv.org/pdf/2008.00961

2. A detailed survey on the state-of-the-art algorithms for sequencing data: https://arxiv.org/pdf/2003.00110

3. An example of how to accelerate genomic sequence matching by two orders of magnitude with the help of FPGAs or GPUs: https://arxiv.org/abs/1910.09020

4. An example of how to accelerate read mapping step by an order of magnitude and without using hardware acceleration: https://arxiv.org/pdf/1912.08735

5. An example of using a different computing paradigm for accelerating read mapping step and improving its energy consumption: https://arxiv.org/pdf/1708.04329

6. Two examples on using software/hardware co-design to accelerate genomic sequence matching by two orders of magnitude: https://arxiv.org/abs/1604.01789 https://arxiv.org/abs/1809.07858

7. An example of a purely software method for fast genome sequence analysis: http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1471-2164-14-S1-S13.pdf

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte	3 KP
Prüfende	O. Mutlu
Form	unbenotete Semesterleistung
Prüfungssprache	Englisch
Repetition	Repetition nur nach erneuter Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

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

Gruppen

	227-0085-36 P	Projekte & Seminare: Genome Sequencing on Mobile Devices
Gruppe	G-01

Einschränkungen

Allgemein	: Für Fachstudierende und Hörer/-innen ist eine Spezialbewilligung der Dozierenden notwendig
Plätze	Plätze beschränkt. Spezielles Auswahlverfahren.
Belegungsbeginn	Belegung ab 18.09.2020 möglich
Vorrang	Die Belegung der Lerneinheit ist nur durch die primäre Zielgruppe möglich
Primäre Zielgruppe	Elektrotechnik und Informationstechnologie BSc (228000)
Warteliste	Bis 25.09.2020
Belegungsende	Belegung nur bis 25.09.2020 möglich

Angeboten in

Studiengang	Bereich	Typ
Elektrotechnik und Informationstechnologie Bachelor	Projekte & Seminare (HS 2020)	W