Mathematische Modellierung biologischer Systeme (Bioph14)

Mathematische Modellierung biologischer Systeme (Bioph14)

Die Studierenden erlangen spezielle Kenntnisse im Fachgebiet Theoretische Biophysik, insbesondere der Modellanalyse und Computersimulation und verfügen über Kompetenzen zur strukturierten und schriftlichen Darstellung sowie Diskussion wissenschaftlicher Probleme und ihrer Lösung.Fachgebiete der Theoretischen Biophysik, wie z.B. Aufarbeitung und Vorbereitung experimenteller Daten für die Modellerstellung; Erstellung und Berechnung von Modellen für biologische Vorgänge, wie z.B. Transportprozesse, Zellzyklen etc.; Anwendung der Modellierungsergebnisse zur Planung von neuen Experimenten. Modellierung und Computersimulation ausgewählter biologischer Vorgänge.

Theoretische Biophysik I (MBph6)

Theoretische Biophysik I (MBph6)

Vertiefte Kenntnisse der Theoretischen Physik; Fähigkeiten zur Anwendung physikalischer Modelle in der Biophysik; Verständnis der theoretischen Grundlagen biophysikalischer Messverfahren.
Kenntnisse zur Theorie statischer und zeitabhängiger elektrischer u. magnetischer Felder sowie der Maxwellgleichungen und der Wellenausbreitung. Kenntnisse zu Verteilungsfunktionen, insbesondere der Boltzmann-Verteilung, zu mikrokanonischen und kanonischen Ensembles, zu stochastischen Prozessen, der statistischen Physik von Proteinen und DNA, der Entropie und Information. Kenntnisse zu Atommodellen, der Schrödingergleichung, Operatoren im Hilbert-Raum, Spins, harmonischer Oszillator, Wasserstoffatom, Theorie der chemischen Bindung, biophysikalische Messverfahren.

The Molecular Basis of Systems Biology

The Molecular Basis of Systems Biology (AGNES)

The course will cover the molecular cell biology of baker’s yeast, how molecular mechanisms can be formalized as molecular networks, and how these networks can be used to build mathematical models. The practical course and examination will focus on this process of translation: The students will work with a small signalling pathway to define a scope, research mechanistic information, formalize this information in a computer readable language and finally perform basic validation and simulation. The lecture will provide background knowledge and context to the practical problem based learning (PBL) exercise.

Group seminar

Group Seminar tbp

Master/PhD
Thursdays - 13:15
Room 312 - Großer Seminarraum
Prof. Edda Klipp

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