Medical Systems Biology

You are here:  Teaching > SS 2020 > Praktische Algorithmen der Bioinformatik und Computerlinguistik mit Lisp

Praktische Algorithmen der Bioinformatik und Computerlinguistik mit Lisp

 

 

Dozent:    
Dr. Ludwig Lausser
 
Dr. Johann Kraus
Dr. Tilman Becker
Dipl.-Inf. Gunnar Völkel
Prof. Dr. Hans A. Kestler     

Code:

CS8095.000

 

 

 

 

 


Vorlesungszeiten und Ankündigung

Die Vorlesung wird aufgrund der aktuellen Pandemiesituation derzeit nicht durchgeführt
(Stand 16.3.).  

Inhalt und Themen

Die Programmiersprache Lisp (= List processing) ist ein Meilenstein in der symbolischen Datenverarbeitung und prägte weite Bereiche im Forschungsfeld der Künstlichen Intelligenz. Sie findet bis heute Anwendung in diversen Bereichen u.a. bei Hochverfügbarkeitsanwedungen und bei Fragestellungen der Bioinformatik und Computerlinguistik.


In dem angebotenen Kompaktkurs sollen Studierende die Programmiersprache Lisp erlernen. Inhalte sind die imperativen, funktionalen und objektorientierten Aspekte der Sprache sowie die Verwendung von Funktionen höherer Ordnung und Makros. Die Konzepte sollen anhand von praktischen Beispielen aus der Bioinformatik und der Computerlinguistik erarbeitet werden.

  • Vorlesung (20 h):

Inhalte:

- Einführung in LISP
- Was ist LISP
- Funktionales Programmieren
- Variablen
- Imperatives Programmieren
- Typsystem
- Objektorientierte Programmierung (CLOS)
- Projekt: Objektorientierte Programmierung
- Macros
- Weiterführende Themen

  • Übung (8 h):

Die Kompaktkurs beinhaltet eine tägliche Präsenzübung, in der die Studierenden ihre bearbeiteten Übungsblätter mit den Dozenten besprechen.

  • Vor-/Nachbereitung (60 h):

Die Vor- und Nachbereitung des Kompaktkurs wird auf etwa 60 Stunden geschätzt. Dieser Zeitraum beinhaltet das selbstständige bearbeiten der Übungsblätter und Aufarbeitung der Vorlesungsstoffes.

  • Projekt (80 h):
Die Kompaktkurs wird durch ein selbstständig zu bearbeitendes Projekt (mit Vortrag) abgeschlossen, in dem die Studierenden das Erlernte anwenden sollen.

Latest News

 

Congratulations to Dr. Silke Werle for winning the 1st Prize with her pitch at the 1. Science Day held by ProTrainU. 

 

Our paper "Reconstructing Boolean network ensembles from single-cell data for unraveling dynamics in the aging of human hematopoietic stem cells" has been published in the Computational and Structural Biotechnology Journal.

 

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 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.