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

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)

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!

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

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 Prot@gen Zwischen- und Endbericht

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)

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: www.biojava.org

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

Kontakt nicola.beume@udo.edu thomas.bartz-beielstein@udo.edu boris.naujoks@udo.edu Neubau OH14, 2. Stock, Z. 214 Tel.: 755 – 77 13