Titel | Analysen bioinformatischer OMICs-Daten - Systemneurobiologie psychischer Erkrankungen |
Title | Analyses of bioinformatic OMICs data - systems neurobiology of mental illness |
Schwerpunkt/Focus | |
Sprache/Language | deutsch |
VV-Nr./Course No. | 138002 |
Modulverantwortlich/Responsible | Prof. Dr. Bernhard T. Baune |
Vertreter/Co-responsible | Dr. Christa Hohoff |
Anbieter/Teachers | Prof. Dr. Bernhard T. Baune; Dr. Christa Hohoff; Dr. Evelien van Assche, M.Sc. Sophia Wissing |
Typ/Type | Praktikum |
SWS/Semerster periods per week | |
Arbeitslast(h)/Work load | 300 h |
KP/Credit points | 10 |
Zuordnung/Classification | Forschungs-Modul |
Semester/Semester | SoSe WiSe |
Studierende/Students | MSc Biowissenschaften MSc Biotechnologie MSc Molekulare Biomedizin |
Corona-Informationen/Corona-Information | |
Zeit/Date | nach Vereinbarung |
Ort/Location | Klinik für Psychische Gesundheit, Labor für Systemneurobiologie, Albert-Schweitzer-Campus 1, Gebäude A9, 48149 Münster |
Beginn/Start | nach Vereinbarung |
Vorbesprechung/Obligatory pre-meeting | nach Vereinbarung, im Labor für Systemneurobiologie, Albert-Schweitzer-Campus 1, A9, 48149 Münster |
Voraussetzung/Prerequisite | keine |
Anmeldung/Registration | über hohoffch@uni-muenster.de oder bernhard.baune@uni-muenster.de |
Leistungskontrollen/Performance assessments | nach Vereinbarung (Mitarbeit/Präsentation/Protokoll) |
Termine f. Leistungskontrollen/Date for performance assessments | nach Vereinbarung |
max. NP/Max. grade points | 200 |
Ziele/Aims | Umgang mit großen biologischen Datensätzen (OMICs und multi-OMICs Daten) und Anwendung bioinformatischer Tools im Rahmen eines aktuellen Forschungsprojektes. Erlernen der Darstellung und Diskussion wissenschaftlicher Ergebnisse (mündlich, schriftlich). |
Inhalte/Content | Aktuelle Fragestellungen in der Systemneurobiologie zur komplexen und multimodalen Entstehung und individualisierten Therapie-Verbesserung psychischer Erkrankungen |
Methoden/Methods | Durchführung grundlegender bioinformatischer Analysen von OMICs-Daten (z.B. genomics, transcriptomics, epigenomics, proteomics, metabolomics, lipidomics) und phänotypischen/klinischen Daten (z.B. Depressionsschwere, Kognition, Therapieresponse) aus verschiedenen klinischen Humanstudien: • Datenexploration und Visualisierung (z.B. Histogramme, Boxplots, Heatmaps) • Daten-Aufbereitung, evtl. -Imputationen und -Transformation • Anwendung geeigneter Tools z.B. R/R-Studio, Genomestudio, PLINK, Perseus etc. • Durchführung von statistischen Analysen (T-/U-Test, Regression, Faktoranalysen, PCA) • Möglichkeit der Einführung in die Basics einer Programmiersprache wie R, Python etc. • weiterführende Analysen, z.B. differentielle Genexpressions-, Methylierungs-, Proteom- und Metabolom-Analysen (mittels DESeq2, Limma, Perseus, o.ä.) oder Genom-Analysen (mittels UCSC-Gensequenzen- und strukturen, HaploView, PHASE o.ä.) • vertiefende Literaturrecherche zu Ergebnissen und Hintergrund Evtl. Prozessoptimierungen bzw. Teilautomatisierungen mittels Excel-VBA, Hyperlink-basierten Dokumentstrukturen im Bereich: • Schnittstelle zwischen Laborproben und Dokumentation • Rohdatenmanagement und Datenanalyse-Tools • Verwaltung prozessierter Daten Je nach Projektstand evtl. Einblick und praktische Unterstützung in Laboranalysen möglich |
Berufsrelevante und interdisziplinäre Komponenten/Occupational and interdisciplinary skills | |
Voraussetzung für/Prerequisite for | |
Präsenzpflicht/Compulsory presence | ja |
Plätze/Number of participants | 2 |
Gruppengröße/Group size | |
Materialien/Materials | |
Literatur/Literature | für aktuelle Fragestellung relevante Literatur wird zu Veranstaltungsbeginn ausgehändigt |
Links | https://web.ukm.de/psychiatrie-uebersicht |
Sonstiges/Further information |
Titel/Title | Zeit (von...bis)/Time (from...to) | Ort(Raum)/Location | |
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Übungen/Practical exercises | |||
Vorlesung/Lecture | |||
Seminare/Semeinars | |||
Exkursionen/Excursions |