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PG 487 Methoden der Computational Intelligence in der Bioinformatik Thomas Bartz-Beielstein, Nicola Beume und Boris Naujoks Thomas Bartz-Beielstein, Nicola.

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Präsentation zum Thema: "PG 487 Methoden der Computational Intelligence in der Bioinformatik Thomas Bartz-Beielstein, Nicola Beume und Boris Naujoks Thomas Bartz-Beielstein, Nicola."—  Präsentation transkript:

1 PG 487 Methoden der Computational Intelligence in der Bioinformatik Thomas Bartz-Beielstein, Nicola Beume und Boris Naujoks Thomas Bartz-Beielstein, Nicola Beume und Boris Naujoks Lehrstuhl für Algorithm Engineering und Systemanalyse (LS11) Fachbereich Informatik Universität Dortmund

2 Lehrstuhl für Algorithm Engineering und Systemanalyse (Ls11) ( 2 / 9 ) Infoveranstaltung Hier und jetzt Ablauf 1.Kurzvorstellung der Veranstalter 2.Präsentation (Inhalt, Ablauf, etc. der PG) 3.Demo: Benutzung des BioJAVA Pakets 4.Demo: Visualisierungstools in der Bioinformatik 5.Protagen: Kurzvorstellung 6.Ehemalige PG-Teilnehmer berichten 7.Fragen Ausgabe von GÖBIX GÖttinger BIoinformatik knoppiX (DVD)

3 Lehrstuhl für Algorithm Engineering und Systemanalyse (Ls11) ( 3 / 9 ) Biologie & Informatik & Mathematik & Statistik Erkenntnisse aus biologischen Daten gewinnen Riesige Datenmengen verwalten, strukturieren Analyse, Interpretation von Proteinen, Aminosäuren Neu Algorithmen und Datenstrukturen benötigt Anwendung Medizin Erforschung der Ursachen von Krankheiten Entwicklung von Medikamenten Entschlüsselung der Wirkungsweisen von Medikamenten Proteine! Biologie & Informatik & Mathematik & Statistik Erkenntnisse aus biologischen Daten gewinnen Riesige Datenmengen verwalten, strukturieren Analyse, Interpretation von Proteinen, Aminosäuren Neu Algorithmen und Datenstrukturen benötigt Anwendung Medizin Erforschung der Ursachen von Krankheiten Entwicklung von Medikamenten Entschlüsselung der Wirkungsweisen von Medikamenten Proteine! Bioinformatik

4 Lehrstuhl für Algorithm Engineering und Systemanalyse (Ls11) ( 4 / 9 ) Natur-inspirierte Verfahren Evolutionäre Algorithmen Fuzzy Systeme Künstliche Neuronale Netze Schwarm Intelligenz (Ameisen Kolonien, PSO) Natur-inspirierte Verfahren Evolutionäre Algorithmen Fuzzy Systeme Künstliche Neuronale Netze Schwarm Intelligenz (Ameisen Kolonien, PSO) Computational Intelligence (CI)

5 Lehrstuhl für Algorithm Engineering und Systemanalyse (Ls11) ( 5 / 9 ) Ablauf der PG Seminarphase (Haus Bommerholz?) Seminararbeit pro Teilnehmer Tutorien Einarbeitung in die Bioinformatik: Sequenzanalyse Hidden Markov Modelle Ursprung in der Statistik Topologieoptimierung mit Methoden der CI Anwendungsgebiet Bioinformatik u.a. Freie Themenwahl Ameisenalgorithmen Reale Anwendung von Zwischen- und Endbericht

6 Lehrstuhl für Algorithm Engineering und Systemanalyse (Ls11) ( 6 / 9 ) Unfairer Würfel im Casino Ergebnissequenz: 1,6,3,6,5,3,5,3,5,6,2, Vermutung: fairer und unfairer Würfel im Gebrauch 2 Zustände (A, B) modelliert mit Hidden Markov Modellen (HMM)

7 Lehrstuhl für Algorithm Engineering und Systemanalyse (Ls11) ( 7 / 9 ) Bioinformatik Proteinsequenz: P,I,R,T,V,S,Q,L,T,R,E,I,Y,T,N,P,V,L,E,N,F,D,G,S,F Vermutung: 8 verschiedene Bereiche (Konfigurationen) 8 Zustände (A, B, …) modelliert mit Hidden Markov Modellen (HMM) Software:

8 Lehrstuhl für Algorithm Engineering und Systemanalyse (Ls11) ( 8 / 9 ) Anforderungen an Teilnehmer Interesse und Motivation(gewünscht) Objekt-orientierte Programmierung(gefordert) CI-Methoden(L.U.S.T. Forderung) Bioinformatik(L.U.S.T. Forderung) Grundlegende Statistikkenntnisse(L.U.S.T. Forderung) Sotfwaretechnologie(L.U.S.T. Forderung) Forderungen der L.U.S.T.: ODER-verknüpft Wir bieten... Interdisziplinäre Arbeit an realen Problemen Verschiedene Aufgabengebiete Möglichkeit für Diplomarbeiten Kooperation mit der BioIndustry

9 Lehrstuhl für Algorithm Engineering und Systemanalyse (Ls11) ( 9 / 9 ) Kontakt Neubau OH14, 2. Stock, Z. 214Tel.: 755 – 77 13


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