Prof. Dr. Hans A. Kestler, Dr. Ludwig Lausser
Die Studierenden sollen anhand von Beispielen aus der Bioinformatik und Systembiologie das selbstständige Arbeiten in einem wissenschaftlichen Themengebiet erlernen. Sie sollen die grundlegenden Zusammenhänge und Herausforderungen des Themengebietes erfassen und in Form von wissenschaftlichen Vorträgen und Ausarbeitungen wiedergeben können.
High Throughput Technologien (Big Data)
Data Science für hochdimensionale Daten
Modellierung biologischer Netzwerke
Im Rahmen des Proseminars wird eine Besichtung der Genomics-Facility der Universität Ulm angeboten. Für diese ist eine Anmeldung erforderlich.
Zur Erlangung des Proseminarscheins wird von den Studierenden folgendes erwartet:
1. Schriftliche Ausarbeitung
2. Wissenschaftlicher Vortrag
3. Die Anwesenheit bei allen vorgegebenen Terminen.
4. Die Einhaltung aller vorgegebenen Fristen.
The position paper "Is there a role for statistics in artificial intelligence" has been published online first in Advances in Data Analysis and Classification.
Our paper "Corona Health - A Study- and Sensor-Based Mobile App Platform Exploring Aspects of the COVID-19 Pandemic" has been published in the International Journal of Environmental Research and Public Health.
Our paper "Patient empowerment during the COVID-19 pandemic: Ensuring safe and fast communication of test results" has been published in the Journal of Medical Internet Research.
Our paper "Perspective on mHealth Concepts to Ensure Users’ Empowerment–From Adverse Event Tracking for COVID-19 Vaccinations to Oncological Treatment" has been published in IEEE Access.
Our paper "Capturing dynamic relevance in Boolean networks using graph theoretical measures" has been published online first in Bioinformatics.
Our report protocol "Digitalization of adverse event management in oncology to improve treatment outcome—A prospective study protocol" has been published in PLoS One.
We are happy we could contribute to Beutel et al (2021) "A prospective Feasibility Trial to Challenge Patient-Derived Pancreatic Cancer Organoids in Predicting Treatment Response" published in MDPI Cancers.