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Keine Vorlesug am Mittwoch!Geschrieben am 27.11.23 von Sven Rahmann Guten Morgen, am Mittwoch (29.11.) muss die Vorlesung mangels Vorlesendem leider ausfallen. Die Zeit kann gut für das Midterm-Projekt genutzt werden, oder, wer Lust hat, kann sich 19 Methoden anschauen, wie man (eventuell nicht) die Matrixexponentialfunktion berechnet: Cliver Moler and Charles… Weiterlesen Guten Morgen, am Mittwoch (29.11.) muss die Vorlesung mangels Vorlesendem leider ausfallen. Die Zeit kann gut für das Midterm-Projekt genutzt werden, oder, wer Lust hat, kann sich 19 Methoden anschauen, wie man (eventuell nicht) die Matrixexponentialfunktion berechnet: Cliver Moler and Charles van Load: "Nineteen dubious ways to computer the exponential of a matrix". SIAM Review 20(4):801-836 (1978). Die Vorlesung am Freitag findet planmässig statt. |
Midterm-ProjektGeschrieben am 24.11.23 von Sven Rahmann Pünktlich zum verregneten Wochenende sind Übungsblatt 5 und das Midterm-Projekt (unter Administratives) online. Es stehen ebenfalls die Folien zu… Weiterlesen Pünktlich zum verregneten Wochenende sind Übungsblatt 5 und das Midterm-Projekt (unter Administratives) online. Es stehen ebenfalls die Folien zu Markovketten und Python-Code für die Analyse des Beispiels zur Vefügung. Die folgenden Blätter werden zunächst eine Theorie-Aufgabe oder eine Programmier-Aufgabe weniger enthalten, um Zeit für das Midterm-Projekt freizuhalten. Schönes Wochenende! |
Zusätzliche Office HoursGeschrieben am 13.11.23 von Johanna Schmitz Ab dieser Woche bieten wir jeden Mittwoch von 10:15 - 11:45 zusätzliche Office Hours an (in Raum E2.1, 106), in denen ihr Fragen zu der Vorlesung oder den Übungsblättern stellen könnt. Bei Fragen vorher bitte kurz per Mail Bescheid sagen (jschmitz@cs.uni-saarland.de) oder bei mir im Büro vorbei… Weiterlesen Ab dieser Woche bieten wir jeden Mittwoch von 10:15 - 11:45 zusätzliche Office Hours an (in Raum E2.1, 106), in denen ihr Fragen zu der Vorlesung oder den Übungsblättern stellen könnt. Bei Fragen vorher bitte kurz per Mail Bescheid sagen (jschmitz@cs.uni-saarland.de) oder bei mir im Büro vorbei kommen (Raum E2.1, 1.13). |
Erstes TutoriumGeschrieben am 27.10.23 von Johanna Schmitz Nächste Woche Dienstag, den 31.10, 10:15 Uhr findet das erste Tutorium in E2.1 Raum 007 statt, in dem Fragen zum aktuellen Übungsblatt / zur Vorlesungsorganisation gestellt werden können. Für alle die sich noch nicht im Doodle eingetragen haben: der Link zum Doodle findet ihr unter… Weiterlesen Nächste Woche Dienstag, den 31.10, 10:15 Uhr findet das erste Tutorium in E2.1 Raum 007 statt, in dem Fragen zum aktuellen Übungsblatt / zur Vorlesungsorganisation gestellt werden können. Für alle die sich noch nicht im Doodle eingetragen haben: der Link zum Doodle findet ihr unter Kursmaterialien und ist noch bis Sonntag offen. Je nach Präferenz, werden wir den wöchentlichen Zeitslot für die zweite Übungsgruppe festlegen. |
Teilnahme am BioStatsLabGeschrieben am 24.10.23 von Sven Rahmann Die Vorlesung BioStatsLab beginnt morgen (Mittwoch 25.10.) um 08:30 in E2.1, 0.01. Die Vorlesung wird auf Deutsch gehalten; das Material ist weitgehen auf Englisch. Teilnahmeberechtigt sind Studierende des BSc Bioinformatik; die Vorlesung ersetzt MInf3. Studierende anderer Studiengänge sollten mit… Weiterlesen Die Vorlesung BioStatsLab beginnt morgen (Mittwoch 25.10.) um 08:30 in E2.1, 0.01. Die Vorlesung wird auf Deutsch gehalten; das Material ist weitgehen auf Englisch. Teilnahmeberechtigt sind Studierende des BSc Bioinformatik; die Vorlesung ersetzt MInf3. Studierende anderer Studiengänge sollten mit ihrem Prüfungsausschuss klären, ob dies auch möglich ist (vermutlich nicht!). |
BioStatsLab (a BSc Bioinformatics Replacement for MInf3)
Basic mandatory course, B.Sc. Bioinformatics, Saarland University.
| Prerequisites | Mathematics (MInf1+Minf2, especially some analysis and linear algebra); some programming skills |
| Credits | 9 ECTS credits |
| Required time | 4V+2Ü (4 hours of lectures, 2 hours of tutorials per week) |
| Language | German (Materials in English; course language is German) |
| Registration | click on Registration in the menu header |
| Details | available after registration in the Course Management system |
| Times |
Lecture: Wednesday 08:30 - 10:00 (starts on Wed Oct 25) and Friday 12:15 - 13:45 |
| Mode | lecture in presence in E2.1, room 0.01 |
| Link | https://cms.sic.saarland/biostatslab23 |
| Instructor | Prof. Dr. Sven Rahmann |
| Tutorials | M. Sc. Johanna Schmitz |
Target audience
This course is offered as a basic lecture in the B.Sc. Bioinformatics program as a replacement for Mathematics for Informaticians 3 (MInf3).
Thus it should be taken in the 3rd semester, after completing MInf1 and MInf2, as well as Programming 1 & 2.
You will need some programming skills to qualify for the exam. Best would be Python, but you can use a language of your choice.
Please do not waste your time by attempting this course without a solid basis in programming.
Topics
The following topics will be covered in the course; additional topics may be included, depending on time and current events.
Probability
- randomness
- uniform distributions on finite sets (Laplace spaces)
- elementary and advanced combinatorics
- finite, discrete and continuous probability spaces
- random variables
- discrete probability distributions and where they come from
- probability distributions and OOP, scipy.stats
- conditional probabilities
- Bayes’ Theorem, simple version
- continuous probability distributions
- a glimpse at measure theory
- posterior distributions
Statistics
- descriptive statistics
- moments of random variables (expectation, variance, …)
- parametric models
- statistical testing (frequentist view)
- statistical testing (Bayesian view)
- parameter estimation: moments, maximum likelihood
- parameter estimation in mixture models: EM algorithm
- regression (simple linear, logistic, robust, multiple)
- regularization and Bayesian view on estimation
- robust regression
- multiple regression
- logistic regression
Stochastic Processes
- stochastic processes
- models for random sequences
- Markov chains
- Markov processes: models of sequence evolution
- Hidden Markov Models and applications
- Probabilistic Arthimetic Automata (PAAs) and applications
- the Poisson process
- distribution of DNA Motif Occurrences: compound Poisson
- significance of pairwise sequence alignment
Applications in Bioinformatics
- tests for differential gene expression
- Bayesian view on differential gene expression
- high-dimensionality low-sample problem
- multiple testing