Wichtig! Die Themenvergabe am 03.07.2020 wird per Zoom-Meeting abgehalten. Bei Interesse an dem Proseminar, schreiben Sie uns bitte eine Mail, damit wir ihnen den Link zum Zoom-Meeting senden können.

Inhalt

Komplexe Krankheiten wie beispielsweise Krebs oder kardiovaskuläre Erkrankungen stellen bereits heute die häufigste Todesursache der industrialisierten Länder dar (DeStatis, 2017).

Zur Untersuchung dieser Erkrankungen werden Hochdurchsatzmethoden eingesetzt mit Hilfe derer man Informationen über den (epi-)genetischen Zustand von Zellen erlangt. Dies ermöglicht eine detaillierte Analyse der verschiedensten komplexen Krankheiten wie beispielsweise Krebs, Alzheimer, Parkinson und Diabetes. Allerdings sind die generierten Hochdurchsatzdaten oft hochdimensional und nur schwer manuell untersuchbar.

Mit Hilfe unterschiedlicher Techniken im Bereich der Bioinformatik (maschinelles Lernen, Graphtheorie, etc.) kann man die große Datenmenge verarbeiten. Dadurch kann man wichtige Hinweise darauf erhalten, welche Komponenten des komplexen biologischen Systems einen entscheidenden Beitrag zu der untersuchten Erkrankung leisten und welche sich dementsprechend als Biomarker (Komponenten des biologischen Systems mit prognostischer oder diagnostischer Relevanz) eignen.

Das Ziel der personalisierten Medizin besteht dann darin, basierend auf dem Vorhandensein von Biomarkern eine optimale Therapie für jeden einzelnen Patienten zu ermitteln.

In diesem Seminar werden interessante Arbeiten und Algorithmen der Bioinformatik behandelt, die im Bereich der Biomarker-Detektion und der personalisierten Medizin Anwendung finden. Das Seminar wird als Block-Seminar in der Woche vor Vorlesungsbeginn des Wintersemesters 2020/2021 gehalten.

Dozent

Prof. Dr. Hans-Peter Lenhof

Betreuer

Voraussetzungen

Bedingungen zum Scheinerhalt

Anmeldung

Um am Seminar teilnehmen zu können, muss man beim Themenvergabe-Treffen persönlich anwesend sein. Dabei werden die Themen, ggf. per Losverfahren, verteilt.
Vorherige Anmeldung oder Themenreservierung ist nicht möglich.
Bitte bestätigen Sie Ihre Seminarteilnahme bis zum 10.07.2020 per Mail an teaching@bioinf.uni-sb.de.
Außerdem müssen Sie sich bis zum 24.07.2020 verbindlich im HISPOS anmelden.

# Paper Autoren
1 Heterogeneity aware random forest for drug sensitivity prediction Rahman et al.
2 Logic models to predict continuous outputs based on binary inputs with an application to personalized cancer therapy Knijnenburg et al.
3 Inferring pathway activity toward precise disease classification Lee et al.
4 Accurate and reliable cancer classification based on probabilistic inference Su al. et al.
5 Automated network analysis identifies core pathways in glioblastoma Cerami et al.
6 Mutual exclusivity analysis identifies oncogenic network modules Ciriello et al. .
7 Predicting anticancer drug responses using a dual-layer integrated cell line-drug network model Zhang et al.
8 Discovering personalized driver mutation profiles of single samples in cancer by network control strategy Guo et al.
9 DeepCC: a novel deep learning-based framework for cancer molecular subtype classification Gao et al.
10 A computational method of defining potential biomarkers based on differential sub-networks Huang et al.
Themenvergabe
Freitag, 03.07.2020, 16:00 Uhr, Gebäude E2.1, Raum 406
Deadline Ausarbeitung
Freitag, 21.08.2020, 23:59 Uhr
Deadline Folien
Freitag, 05.10.2020, 23:59 Uhr
Vorträge
Montag 26.10.2020, ab 9 Uhr

Checkliste für Folien

Checkliste für Bericht

Zusatzmaterial

  1. Designing effective scientific presentations (Susan McConnell - Stanford)
  2. How to give a great scientific talk (Nature)
  3. How to give a dynamic scientific presentation (Elsevier)
  4. The Craft of Scientific Presentations (Michael Alley)