Lecture Machine Learning for Regulatory Genomics (IN2393)
Lehrveranstaltung 0000003239 im SS 2021
Basisdaten
| LV-Art | Vorlesung |
|---|---|
| Umfang | 2 SWS |
| betreuende Organisation | Informatik 29 - Lehrstuhl für Computational Molecular Medicine (Prof. Gagneur) |
| Dozent(inn)en |
Julien Gagneur Matthias Heinig |
| Termine |
Di, 14:00–15:30, virtuell |
Zuordnung zu Modulen
-
IN2393: Machine Learning for Regulatory Genomics / Machine Learning for Regulatory Genomics
Dieses Modul ist in den folgenden Katalogen enthalten:- Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
weitere Informationen
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| ergänzende Hinweise | Gene expression refers to how cells read the information encoded in genomes. At the end of the module students are able to: 1. Describe major steps of gene expression from accessing DNA to determining protein abundance. 2. Describe genome-wide assays employed to assess various steps of gene expression 3. Describe the concept of massively parallel reporter assays 4. Describe and apply deep learning methods to perform sequence-based predictions 5. Describe and apply the concept of model interpretation 6. Describe and apply the concept of convolutional neural network 7. Describe and apply the concept of transformers 8. Apply deep learning for sequence-based modeling of a genome-wide assay. Evaluate model performance and provide biological interpretation of its application to real data. |
|---|---|
| Links |
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| Semester | Titel | Dozent(en) | Termine |
|---|---|---|---|
| SS 2024 | Lecture Machine Learning for Regulatory Genomics (IN2393) | Gagneur, J. Heinig, M. |
Di, 14:00–15:30, MI 00.08.038 |
| SS 2023 | Lecture Machine Learning for Regulatory Genomics (IN2393) | Gagneur, J. Heinig, M. |
Di, 14:00–15:30, MI 00.08.038 |
| SS 2022 | Lecture Machine Learning for Regulatory Genomics (IN2393) | Gagneur, J. Heinig, M. |
Di, 14:00–15:30, MI 00.08.038 |