Veranstaltung
| Titel | Basics bioinformatischer OMICs-Daten II - Systemneurobiologie psychischer Erkrankungen |
| Title | Basics of bioinformatic OMICs data II - systems neurobiology of mental illness |
| Schwerpunkt/Focus | |
| Sprache/Language | deutsch |
| VV-Nr./Course No. | 132282 |
| 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 | 150 h |
| KP/Credit points | 5 |
| Zuordnung/Classification | Fortgeschrittenen-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, A9, 48149 Münster |
| Beginn/Start | nach Vereinbarung |
| Vorbesprechung/Obligatory pre-meeting | keine |
| Voraussetzung/Prerequisite | Basics bioinformatischer OMICs-Daten I - Systemneurobiologie psychischer Erkrankungen |
| 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 | Vertiefender Umgang mit großen biologischen Datensätzen (OMICs und multi-OMICs Daten) und Anwendung bioinformatischer Tools. Erlernen der Darstellung und Diskussion wissenschaftlicher Ergebnisse (mündlich, schriftlich). |
| Inhalte/Content | Aktuelle Fragestellungen in der Systemneurobiologie 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) • evtl. Einführung in die Basics einer Programmiersprache wie R, Python etc. • evtl. weiterführende Analysen (differentielle Genexpressions-, Methylierungs-, Proteom- und Metabolom-Analysen z.B. mittels DESeq2, Limma, Perseus) • evtl. Genom-Analysen (z.B. UCSC-Gensequenzen- und strukturen, HaploView, PHASE) • 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 |
Modulelemente:
Elemente of the module:
| Titel/Title | Zeit (von...bis)/Time (from...to) | Ort(Raum)/Location | |
|---|---|---|---|
| Übungen/Practical exercises | |||
| Vorlesung/Lecture | |||
| Seminare/Semeinars | |||
| Exkursionen/Excursions |
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