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Modulhandbuch bis 2016

Modul MA3200-KP04, MA3200

Genetische Epidemiologie 1 (GenEpi1)

Dauer:
1 Semester
Angebotsturnus:
Alle zwei Jahre
Leistungspunkte:
4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Medizinische Informatik 2019 (Wahlpflicht), Medical Data Science / Künstliche Intelligenz, 1. oder 2. Fachsemester
  • Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Pflicht), Mathematik, 3. oder 5. Fachsemester
  • Master Medizinische Informatik 2014 (Wahlpflicht), eHealth / Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Informatik 2012 (Wahlpflicht), Anwendungsfach Medizinische Informatik, 3. Fachsemester
  • Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010 (Pflicht), Mathematik, 3. oder 5. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • MA3200-V: Genetische Epidemiologie 1 (Vorlesung, 2 SWS)
  • MA3200-Ü: Genetische Epidemiologie 1 (Übung, 1 SWS)
Workload:
  • 45 Stunden Präsenzstudium
  • 15 Stunden Prüfungsvorbereitung
  • 60 Stunden Selbststudium
Lehrinhalte:
  • Grundlagen der Molekulargenetik: Genetische Information, Transmission und Variation der genetischen Information, Labortechniken
  • Grundlagen der Formalgenetik: Mendel’sche Gesetze, Segregationsmuster, Hardy-Weinberg-Gleichgewicht
  • Genetische Marker
  • Datenqualität: Mögliche Fehler in den Daten, Methoden der Fehlerentdeckung
  • Assoziationsstudien: Studiendesigns, Tests, Schätzer, Kopplungsungleichgewicht, mögliche Verzerrungen in den Daten
  • Haplotypbasierte Assoziation: Schätzung von Haplotypen, Tests, Haplotypblöcke
  • Genomweite Assoziation: Studiendesigns, praktische Durchführung, spezielle Probleme
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Die Studierenden können die Generation genetischer Daten, deren Fehlerquellen und Methoden zur Entdeckung und Aufklärung von Fehlern beschreiben.
  • Sie können die wichtigsten Verfahren für genetisch-epidemiologische Assoziationsstudien auf der Ebene einzelner Marker und von Haplotypen auswählen und inhaltlich beschreiben.
  • Sie können die dazugehörigen Teststatistiken von Hand bzw. bei komplexeren Testverfahren computergestützt eigenständig berechnen und die Ergebnisse interpretieren.
  • Sie haben die Methodenkompetenz, grössere Aufgaben mit den Mitteln der MML zeit- und kostengerecht zu lösen.
  • Sie haben die Managementkompetenz, die eigene Arbeit und die anderer beteiligter Personen gut zu organisieren.
  • Sie haben die Methodenkompetenz, bei begrenzten Ressourcen (Zeit, Personal, etc.) Lösungen zu erarbeiten, die allgemein anerkannten Qualitätsstandards genügen.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Klausur
Voraussetzung für:
Setzt voraus:
Modulverantwortlicher:
  • Prof. Dr. rer. biol. hum. Inke König
Lehrende:
  • Prof. Dr. rer. biol. hum. Inke König
  • MitarbeiterInnen des Instituts
Literatur:
  • Ziegler A, König IR.: A statistical approach to genetic epidemiology. Concepts and applications. - 2010. ISBN: 978-3-527-32389-0
Sprache:
  • Englisch, außer bei nur deutschsprachigen Teilnehmern
Bemerkungen:

Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.

Letzte Änderung:
17.7.2019