Bharath Ananthasubramaniam, Humboldt-Universität zu Berlin, Lebenswissenschaftliche Fakultät, Biologie

Physiologische Rhythmen, die nahezu 24 Stunden am Tag ablaufen, sogenannte zirkadiane Rhythmen, sind für die menschliche Gesundheit von wesentlicher Bedeutung und werden bei vielen Krankheiten, einschließlich Krebs, verändert. Da es schwierig ist, wiederholt Proben aus menschlichem Gewebe zu entnehmen, ist nur wenig über In-vivo-Rhythmen in menschlichem Gewebe oder in Tumoren bekannt. In dieser X-Forschungsgruppe werden die Studierenden lernen, einen hochmodernen Algorithmus für maschinelles Lernen auf öffentliche transkriptomische Daten anzuwenden, um einen noch nie dagewesenen ersten Blick auf die Uhrenfunktion in den von ihnen ausgewählten Tumoren zu erhalten. In Vorlesungen werden die notwendigen biologischen und rechnerischen Grundlagen vermittelt. Die Studierenden werden lernen, Daten zu kuratieren, Hypothesen zu testen, Ergebnisse zu visualisieren und Erkenntnisse mit der Literatur zu diesem offenen Forschungsproblem zu vergleichen. Dieser Kurs richtet sich an fortgeschrittene Bachelor-/Masterstudenten mit mindestens einem starken Interesse an Biologie und grundlegenden Programmierkenntnissen in R/Python. Der Kurs wird aus Vorlesungen und anschließender Projektarbeit (als Blockkurs) bestehen. Der genaue Zeitplan wird zu Beginn des Kurses mit den Studierenden abgesprochen.