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PG 487 Methoden der Computational Intelligence in der Bioinformatik

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Präsentation zum Thema: "PG 487 Methoden der Computational Intelligence in der Bioinformatik"—  Präsentation transkript:

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

2 Infoveranstaltung Hier und jetzt Ablauf
Kurzvorstellung der Veranstalter Präsentation (Inhalt, Ablauf, etc. der PG) Demo: Benutzung des BioJAVA Pakets Demo: Visualisierungstools in der Bioinformatik Protagen: Kurzvorstellung Ehemalige PG-Teilnehmer berichten Fragen Ausgabe von GÖBIX GÖttinger BIoinformatik knoppiX (DVD)

3 Bioinformatik Anwendung Medizin
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!

4 Computational Intelligence (CI)
Natur-inspirierte Verfahren Evolutionäre Algorithmen Fuzzy Systeme Künstliche Neuronale Netze Schwarm Intelligenz (Ameisen Kolonien, PSO)

5 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 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 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 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 Kontakt nicola.beume@udo.edu thomas.bartz-beielstein@udo.edu
Neubau OH14, 2. Stock, Z Tel.: 755 – 77 13


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