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Exercise Machine Learning for Regulatory Genomics (IN2393)

Lehrveranstaltung 0000003251 im SS 2021

Basisdaten

LV-Art Übung
Umfang 2 SWS
betreuende Organisation Informatik 29 - Lehrstuhl für Computational Molecular Medicine (Prof. Gagneur)
Dozent(inn)en Julien Gagneur
Matthias Heinig
Termine Di, 15:30–17:00, virtuell

Zuordnung zu Modulen

weitere Informationen

Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).

ergänzende Hinweise This is a two-part module: (1) Six lectures introduce biological mechanisms, experimental assays, and computational models for regulatory genomics. The six lectures are supported with modeling exercises in python. This is followed by (2) an eight-week hands-on project. The lectures are organized around steps of gene expression: ● Introduction to gene regulation and sequence-based computational models of gene regulation ● Transcriptional regulation ● Chromatin-mediated regulation ● RNA splicing ● RNA modification and degradation ● Translation Over these lectures, computational methods are introduced including: ● Fitting procedures of deep neural network ● Convolutional Neural Networks ● LSTM and transformers ● Embeddings for sequence data ● Multi-task learning and transfer learning ● End-to-end learning ● Analytical and visualisation techniques for model interpretation
Links TUMonline-Eintrag

Gleiche Lehrveranstaltungen (z. B. in anderen Semestern)

SemesterTitelDozent(en)Termine
SS 2024 Exercise Machine Learning for Regulatory Genomics (IN2393) Gagneur, J. Heinig, M. Di, 15:30–17:00, MI 00.08.038
SS 2023 Exercise Machine Learning for Regulatory Genomics (IN2393) Gagneur, J. Heinig, M. Di, 15:30–17:00, MI 00.08.038
SS 2022 Exercise Machine Learning for Regulatory Genomics (IN2393) Gagneur, J. Heinig, M. Di, 15:30–17:00, MI 00.08.038
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