Technologische Innovationen in der Genomanalyse (Genomik) und Identifikation von Proteinen (Proteomik) ermöglichen die Untersuchung biologischer und biomedizinischer Fragestellungen mit Hilfe von so genannten Hochdurchsatz-Daten, die aus genomischen und proteomischen Experimenten resultieren. Die adäquate Analyse solcher Daten führt zu neuen Methodiken in Biostatistik und Bioinformatik. Das Modul gibt eine Einführung und einen Überblick zu Problemen und Konzepten der stochastischen Modellierung und statistischen Inferenz von hochdimensionalen Daten, die sich aus substantiellen Fragestellungen in molekularer Biologie und Biomedizin ergeben. Nach einer Einführung in die datengenerierenden Technologien, etwa Microarray- und Massenspektrometrie-Techniken, liegt der Schwerpunkt auf der Planung, der statistischen Inferenz und der Analyse von Daten, die aus den entsprechenden Experimenten resultieren. Das Modul vermittelt das Verständnis und die Kenntnis moderner statistischer Verfahren zur Analyse von Hochdurchsatz- Daten aus Genomik und Proteomik. Sie befähigt die Studierenden zur eigenständigen Analyse solcher Daten und zur Beurteilung neuer Entwicklungen in diesem rasch wachsenden Gebiet.
| Datum | Kapitel | Titel | Link zur Übung |
| 13.10.2008 | 0, A.1 | Einführung | |
| 17.10.2008 | A.2 | SNP Daten und kurze Einführung in die genetische Epidemiologie | Übung A.2 |
| 20.10.2008 | A.3 | Genexpressionsdaten (inkl. Normalisierung) | Übung A.3-4 |
| 24.10.2008 | A.4 | Proteomische Daten | Übung A.3-4 |
| 27.10.2008 31.10.2008 | B.1 | Univariate Analysen | Übung B.1 |
| 3.11.2008 7.11.2008 | B.2 | Multiples Testen | Übung B.2 |
| 10.11.2008 | C.1 | Prädiktion mit hochdimensionalen Daten - Einführung | |
| 14.11.2008 | C.2 | Klassifikation | |
| 17.11.2008 | C.3 | Schätzung der Fehlerrate | |
| 21.11.2008 | C.4 | ''Good Practice'' |
durch Bestehen der Klausur (120 Minuten) am Ende des Semesters.
