Das Praktikum, das starke Eigeninitiative der Teilnehmer erfordert, soll mathematisch interessierten Studenten der Molekularen Biotechnologie helfen, die Chancen auszuloten, die sich an der Schnittstelle zwischen Mathematik und molekularer Biotechnologie ergeben. Um eine intensive Betreuung zu gewährleisten, ist die Teilnehmerzahl auf maximal 6 begrenzt.

Ziel ist, dass die Teilnehmer einzeln oder in Zweiergruppen intensiv betreute "Mini-Forschungs"-Projekte bearbeiten, die ein selbstgewähltes Problem aus der molekularen Biotechnologie mit mathematischen Methoden und am Computer behandeln. Mögliche Themengebiete: Proteinfaltung, Molecular dynamics, Zelldynamik, Bildverarbeitung in der Mikroskopie, Metabolische Netzwerke, Modellierung von Bioreaktoren,... Es ist ausdrücklich erwünscht, eigene Problemstellungen aus Berufspraktika oder anderen Lehrveranstaltungen mitzubringen!

Dabei werden je nach Problemstellung verschiedene mathematische Methoden und/oder Softwarepakete von den Teilnehmern erlernt werden müssen. Die Betreuung dient in erster Linie dazu

• aus der Problemstellung ein bewältigbares mathematisches Projekt zu formen
• geeignete Literatur zu finden und zu diskutieren
• geeignete Experten-Ansprechpartner zu vermitteln
• sowie die (Zwischen-)ergebnisse der Teilnehmer in wöchentlichen Treffen kurz zu diskutieren. Dafür werden jeweils informelle Kurzvorträge gehalten.

Ziel ist neben dem Einarbeiten in die benötigten mathematischen Methoden auch das Schreiben eines kleinen Projektberichts, nach Möglichkeit auf English.

Ein gleichzeitiger Besuch der Vorlesungen "Modellierung und Simulation in der Systembiologie und Biochemie" oder "Bioinformatik" (oder auch der sich leider mit anderen Vorlesungen überschneidenden Vorlesung "Simulationswerkzeuge") im Wintersemester ist je nach Problemstellung evtl. hilfreich.

Die Veranstaltung wird als vorgezogenes Bioinformatik-Praktikum des 6. Fachsemesters anerkannt. Der Gesamtarbeitsaufwand soll bei etwa 70 Stunden pro Teilnehmer liegen.

• Basic Principles in Molecular Modelling von Filipp Frank und Barmak Mostofian.
• Modelling Hodgin-Huxley von Kristian Wadel
• Predicting Crosshybridization in Micorarrays von Lorenz Steinbock (mit Harald Simmler)
• Comparing tree-based classifiers for diagnosing metastasis riskvon Peter Kaiser (mit Benedikt Brors und Patrick Warnat)