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Schulungsübersicht

Grundlegende Konzepte & Architektur biologischer Daten

  • Kernbereiche der Bioinformatik: Genomik, Transkriptomik, Proteomik und Strukturbiologie
  • Dateiformate und Standards: FASTA, GenBank, EMBL, PDB, FASTQ und tabellarische Metadaten
  • Datenbank-Ökosysteme: zentrale Repositorys, API-Zugriff und Datenintegrationsstrategien
  • Algorithmisches Denken in der Biologie: Wie computergestützte Modelle biologische Moleküle und Interaktionen abbilden
  • Praktisches Labor: Übungen zur Datenbanknavigation, Formatkonvertierung und Metadatenerfassung mit Live-Quizzes

Sequenzalginierungen & Homologiezuordnung

  • Prinzipien der Sequenzalginierung: global vs. lokal, Substitutionsmatrizen (BLOSUM, PAM) und Gap-Strafen
  • Mehrere Sequenzalginierungs-Workflows: Clustal Omega, MUSCLE und progressive Ausrichtungsstrategien
  • Ausrichtung und Visualisierung der Ergebnisse: Jalview, Alginierungsbewertung, Konservierungsanalyse und Motiverkennung
  • Praktisches Labor: Alginierung codierender und nicht-codierender Sequenzen, Interpretation von Konservierungsmustern und Validierung der Alginierungsqualität

BLAST & seine Anwendungen

  • BLAST-Algorithmenmechanik: Seed-and-Extend, heuristische Suche und statistische Signifikanz (E-Wert, Bit-Score)
  • BLAST-Varianten: Nukleotid, Protein, tblastn, megablast und PSI-BLAST für die iterative Entdeckung
  • Interpretation von BLAST-Ergebnissen: Identifizierung von Homologen, Funktionsableitung und Zuordnung zu funktionellen Domänen
  • Praktisches Labor: Durchführung gezielter BLAST-Suchen, Filterung der Ergebnisse, Extraktion funktionaler Annotationen und Quizzes zur Konzeptvalidierung

Translationswerkzeuge & Codon-Analyse

  • Übersetzung des genetischen Codes: ORF-Erkennung, Start-/Stop-Codon-Erkennung und Rahmenerkennung
  • Codon-Nutzungs-Bias, GC-Gehalt und Auswirkungen auf die mRNA-Stabilität für Expressionssysteme
  • Optimierung der Translation: Codon-Adaptionsindizes, Vermeidung von Restriktionsschnittstellen und Prinzipien des synthetischen Gendesigns
  • Praktisches Labor: ORF-Vorhersage, Analyse des Codon-Bias und Übungen zur Translationsoptimierung mit Alginierungsvvalidierung

Primerdesign & experimentelle Planung

  • Grundlagen des Primerdesigns: Länge, Tm, GC-Klammer, Vermeidung von Dimeren/Haarnadeln und Einschränkungen der Amplikongröße
  • Bewertungsmaße für Primer: Spezifitäts-Score, Kreuzreaktivitäts-Screening und Vorhersage der Sekundärstruktur
  • Software-Workflows: Primer3, OligoAnalyzer und in-silico-PCR-Validierung gegen Referenzgenome
  • Praktisches Labor: Entwerfen gezielter Primer für ein gegebenes Gen, Bewerten der Leistungsmerkmale und Behebung häufiger Konstruktionsfehler

Epitopvorhersage & Immunoinformatik-Workflows

  • Arten von Epitopen: linear vs. konformativ, B-Zell- vs. T-Zell-Epitope und Vorhersage der MHC-Bindung
  • Vorhersagealgorithmen: NetMHC, BepiPred, Integration der IEDB-Tools und Interpretationsschwellenwerte für die Bewertung
  • Übertragung von Vorhersagen in die experimentelle Validierung: Peptidsynthese, Bindungsassays und Entwicklungspipelines für Antikörper
  • Praktisches Labor: Übermitteln von Sequenzen an Epitopvorhersage-Servern, Filtern von hochkonfidenten Treffern und Zuordnen von Epitop-Clustern zu Protein-Domänen

Vorhersage der Sekundärstruktur & Faltungsdynamik

  • Strukturebenen von Proteinen und Faltungsprinzipien: Wasserstoffbrückenbindungen, hydrophober Kollaps und Bildung von β-Faltblättern/α-Helices
  • Vorhersagemethoden: Chou-Fasman, GOR, neuronalen Netze basierte Prädiktoren und template-freie Modellierung
  • Interpretation der Ausgaben: Konfidenz-Scores, Region-spezifische Flexibilität und Zuordnung funktioneller Domänen
  • Praktisches Labor: Ausführen von Strukturprädiktoren für Zielproteine, Visualisierung von Elementen der Sekundärstruktur und Korrelation der Vorhersagen mit experimentellen Daten

Phylogenetische Analyse & evolutionäre Einblicke

  • Prinzipien der Baumerstellung: distanzbasierte, maximale Parsimonie, maximale Likelihood und bayesianische Methoden
  • Alignment-to-Tree-Pipelines: Maskierung, Trimmen, Substitutionsmodelle und Bootstrapping zur Konfidenzschätzung
  • Visualisierung und Annotierung von Bäumen: Wurzeln, Interpretation von Claden, Auswahl von Außengruppen und Zuordnung funktioneller Merkmale
  • Praktisches Labor: Erstellen eines phylogenetischen Baums aus alginerten Sequenzen, Beurteilen der Bootstrap-Unterstützung und Annotieren von Claden mit biologischen Metadaten

Integrierte Workflows, Fehlersuche & Kapstone-Anwendung

  • Pipelinedesign: Verknüpfung von Tools, Verwaltung von Abhängigkeiten und Automatisierung wiederkehrender bioinformatischer Aufgaben
  • Häufige Fallstricke: Version-Drift von Datenbanken, Fehlkonfiguration von Parametern, Überanpassung von Vorhersagen und Querverweisfehler
  • Algorithmenbewertung: Erkennen von Tool-Einschränkungen, Zeitpunkt des Wechsels zu anderen Prädiktoren und Validierung computergestützter Ergebnisse gegen Labordaten
  • Kapstone: Die Teilnehmenden wählen eine biologische Fragestellung aus, beziehen Daten, führen eine gezielte Analysepipeline aus, interpretieren die Ergebnisse und präsentieren ihre Erkenntnisse mit Dokumentation der Fehlersuche und der Begründung für die Tool-Auswahl.
  • Offene Überprüfung, Festigung der Konzepte und Ressourcenverteilung für die weitere unabhängige Vertiefung

Voraussetzungen

Grundlegende biowissenschaftliche Kenntnisse über Proteine, RNA und DNA.

 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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