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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-Projekt

Geschrieben am 24.11.23 von Sven Rahmann

Pünktlich zum verregneten Wochenende sind Übungsblatt 5 und das Midterm-Projekt (unter Administratives) online.
Im Projekt geht es um die Analyses eines Kinderspiels. Abgabe ist bis 22.12.; Ergebnisse gibt es Anfang 2024 nach den Ferien.
Viel Spaß damit!

Es stehen ebenfalls die Folien zu… Weiterlesen

Pünktlich zum verregneten Wochenende sind Übungsblatt 5 und das Midterm-Projekt (unter Administratives) online.
Im Projekt geht es um die Analyses eines Kinderspiels. Abgabe ist bis 22.12.; Ergebnisse gibt es Anfang 2024 nach den Ferien.
Viel Spaß damit!

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 Hours

Geschrieben 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 Tutorium

Geschrieben 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 BioStatsLab

Geschrieben 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
Tutorials: Tuesday, 10:15 + possibly another time
Office Hours: Wednesday 10:15 - 11:45

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
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