Life Science Informatics, M.Sc. (M.Sc., Vollzeit)

Der heilige Gral der Genetik

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Die Next Generation Sequencing (NGS) Technologie produziert in kürzester Zeit große Datenmengen. Das humane Genom, Epigenom und das damit verbundene Transkriptom zu analysieren und zu verstehen stellt eine immer größer werdende Herausforderung dar. Daher ist es von Bedeutung, eine funktionierende und belastbare Schnittstelle zwischen Biologen, Chemikern, Medizinern und Pharmazeuten zu generieren, da Forschung im Bereich der Lebenswissenschaften längst nicht nur im Labor stattfindet. Die Datenmengen, die etwa beim Entschlüsseln von menschlichem, tierischem oder pflanzlichem Erbgut entstehen, müssen verarbeitet und miteinander in Beziehung gesetzt werden, um sie nutzbar zu machen: Das ist Aufgabe der Life Science Informatik.

Die biomedizinische Forschung bedient sich aktuell verschiedenster computerbasierten Analysen, um Gene zu identifizieren und zu analysieren, die für die Prognose oder das Therapieansprechen einer Erkrankung (Personalisierte Medizin und Molekulare Diagnostik) prädiktiv sind. Die Analyse und Auswertung dieser Datensätze bedarf eines fundierten Wissens um medizinische und naturwissenschaftliche Grundlagen in Kombination mit anwendungsbezogenen Informatik-Kenntnissen. Eben diese Kernkompetenzen werden im Masterstudiengang Life Science Informatics intensiv und anwendungsorientiert vermittelt.

Die Herausforderung der Auswertung der NGS Daten ist nicht das Auslesen der „Buchstabenabfolge” unseres genetischen Materials (DNA und RNA), sondern vielmehr die Funktion, Regulation und das Zusammenwirkung von Genen, den „heiligen Gral” der Genetik, zu verstehen.

Voraussetzungen

• Abgeschlossenes Studium in naturwissenschaftlicher, biomedizinischer oder informatischer Richtung mit dem Abschluss B.Sc.
• Ein erfolgreich absolvierter Einstellungstest, Details werden in Kürze bekannt gegeben
• Sprachanforderungen.

Bioinformatik Informatik Data Mining Biomedizin Life Science Biostatistik Datenmanagement und Datenanalyse Datenstrukturen Algorithmen Datenvisualisierung

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