VL Bioinformatik für Nebenfächler SS2018 Woche 1. Tim Conrad AG Medical Bioinformatics Institut für Mathematik & Informatik, Freie Universität Berlin

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1 VL Bioinformatik für Nebenfächler SS2018 Woche 1 Tim Conrad AG Medical Bioinformatics Institut für Mathematik & Informatik, Freie Universität Berlin

2 Die Themen heute 1. Team 2. Tutorien 3. Prüfungsleistungen 4. Vorlesung 5. Geplanter Inhalt

3 Vorlesung ABER: VL kann auch anderes Material enthalten (z.b. heute). Folien werden zeitnah online verfügbar gemacht. Eine Mitschrift des Folieninhaltes ist nicht nötig. Die Folien sind KEIN Skript. Hinzu kommen Erklärungen, Tafelanschrieb, Beispiele, Hinweise, Anekdoten, Overheadfolien, Gehen Sie in die Vorlesung und machen Sie sich Notizen. VL Homepage(s): Seite/Gruppe im KVV

4 Soweit zum Administrativen Fragen zur Verwaltung?

5 Was ist Bioinformatik? Bioinformatics, n. The science of information and information flow in biological systems, esp. of the use of computational methods in genetics and genomics. (Oxford English Dictionary) Research, development, or application of computational tools and approaches for expanding the use of biological, medical, behavioral or health data, including those to acquire, store, organize, archive, analyze, or visualize such data. (NIH) "The mathematical, statistical and computing methods that aim to solve biological problems using DNA and amino acid sequences and related information. (Fredj Tekaia, Institut Pasteur) "I do not think all biological computing is bioinformatics, e.g. mathematical modeling is not bioinformatics, even when connected with biology-related problems. In my opinion, bioinformatics has to do with management and the subsequent use of biological information, particular genetic information. (Richard Durbin, Sanger Center)

6 Was ist Bioinformatik nicht? Biologisch-inspirierte (Be)-Rechnungen oder Algorithmen, wie z.b. Genetische Algorithmen (GA) oder Neuronale Netzwerke (NN) Allerdings: Anwendung von GAs oder NNs, um biologische Probleme zu lösen, kann wieder Bioinformatik sein.

7 Verwandte Gebiete Computational Biology Systems Biology Mathematical Biology Computational Chemistry Biophysics (Computational) Genomics Comparative genomics Functional genomics (Computational) Proteomics Pharmacogenomics, Pharmacogenetics, Pharmacokinetics Pharmacoinformatics Chemoinformatics Biomedical Informatics / Medical Informatics Agroinformatics / Agricultural informatics

8 Mathematical Biology Mathematical biology tackles biological problems, but the methods it uses to tackle them need not be numerical and need not be implemented in software or hardware. Alan Turing

9 Turing über biologische Komplexität It must be admitted that the biological examples which it has been possible to give in the present paper are very limited. This can be ascribed quite simply to the fact that biological phenomena are usually very complicated. Taking this in combination with the relatively elementary mathematics used in this paper one could hardly expect to find that many observed biological phenomena would be covered. It is thought, however, that the imaginary biological systems which have been treated, and the principles which have been discussed, should be of some help in interpreting real biological forms. Alan Turing, The Chemical Basis of Morphogenesis, 1952

10 Systembiology Biologie von Netzwerken Integration verschiedener Ebenen von Informationen um zu verstehen, wie biologische Systeme funktionieren Overview of metabolic pathways, KEGG database,

11 Warum ist Bioinformatik wichtig? Neue Messmethoden produzieren riesige Mengen an biologischen Daten Es werden neue Techniken zur Datenanalyse gebraucht, um daraus sinnvolle Informationen zu gewinnen. Die typischen Messmethoden produzieren verrauschte Daten, wobei auch noch viele Werte fehlen. Paradigmenwechsel in der Biologie Anwendung von Bioinformatik in der Forschung

12 Typische Fähigkeiten eines Bioinformatikers Statistische Methoden der Datenanalyse Große Datenmengen Viel Rauschen Fehlende Werte # Attribute >> # Daten Punkte Programmiersprachen Imperative Sprachen: Java, C/C++ Skriptsprachen: Python, Perl, Ruby Viele Daten-/Textformate: Notwendigkeit für Parser Integration von Daten und Tools Kenntnis von wissenschaftlichen Programmier-Paketen, -Bibliotheken Datenstrukturen, Datenbanken Modellierung Kommunikationsfähigkeit Notwendiges Hintergrundwissen in den notwendigen Disziplinen (Bio, Chemie, Informatik, )

13 Mehr Informationen im Internet unter medicalbioinformatics.de/teaching Vielen Dank! Tim Conrad AG Medical Bioinformatics Weitere Fragen