Altklausur
Patienten mit Mutationen anderer (höher/niedriger?) Blutdruck als ohne? (Fragestellung nicht genau sichtbar)
250 Teilnehmer
mit Mutation: 145 (50)
ohne Mutation: 125 (60)
level 0.001
—> two sample t-test: t = 4.1903 p-value = 0.00008536
a) Welche Hypothese wird verworfen und warum?
H0 wird verworfen, da p-Wert < 0.001 und damit signifikant unterschiedlich
b) Welcher Testtyp ist es?
left-side, right-side oder two-side?
kommt auf die genaue Fragestellung an:
Beispiel 1: Right-sided
"Haben Patienten mit Mutation einen höheren Blutdruck?" → H₁: μ₁ > μ₂
Beispiel 2: Left-sided
"Haben Patienten mit Mutation einen niedrigeren Blutdruck?" → H₁: μ₁ < μ₂
Beispiel 3: two-sided
keine Richtung festgelegt
c) Welche Hypothese wird in Bezug auf die Verteilung explizit getestet? Nullhypothese, Alternativhypothese oder beide?
Nullhypothese?
c) Was sind die Werte für die folgenden Parameter: x̄1, x̄2, s1, s2
x̄1 = 145
x̄2 = 50
s1 = 125
s2 = 60
Warum wird einzelsträngige DNA (ssDNA) viel häufiger in Biokondensatoren rekrutiert als doppelsträngige (dsDNA)? Überlegen Sie, inwiefern sich die beiden chemisch unterscheiden und denken Sie über die 5 wesentlichen chemischen Wechselwirkungen nach, die zur Phasenseparation führen. Welche Gemeinsamkeiten gibt es mit RNA, welche am häufigsten in Biokondensatoren auftauchen?
ssDNA: Nukleobasen teilweise frei zugänglich (nicht im Inneren der Helix), flexibler, mehr Interaktionsmöglichkeiten, negatives Rückgrat (wie RNA)
dsDNA: stabil, die Basen sind gepaart —> für viele nicht-kovalente Wechselwirkungen blockiert
Instrinisch ungeordnete Proteine/Regionen (IDPs, IDRs) sind trotz ihrer ungefalteten und ungeordneten Beschaffenheit wichtig für die Ausübung mehrerer biologischer Funktionen. Beschreiben Sie mindestens 2 dieser Funktionen und 2 Gründe, warum es wichtig ist sie zu untersuchen.
Flexibilität: Fähigkeit an versch. Bindungen teilzunehmen —> Beeinflussung von Signaltransduktionswegen
leicht zugänglich: kann zu falschen Interaktionen oder Aggregatbildung führen—> häufige Ursache für Krebs oder neurodegenerative Erkrankungen
2 Gründe: —> Krankheitsmechanismen verstehen und Therapien entwickeln
Marini Altklausur 20, 22
Die Visualisierung ist ein wesentlicher Bestandteil der Analyse von RNA-Seq-Datensätzen in jedem Schritt des gesamten Arbeitsablaufs.
Können Sie vier Beispiele für diese Visualisierungen und Diagrammtypen nennen, die Sie in der Vorlesung oder im Praktikum gesehen haben (exploratory data analysis and differential expression analysis), und auch angeben, in welchem Schritt diese übernommen werden, was sie anzeigen oder wofür sie nützlich sind?
Genome Browser Visualisierung (z. B. IGV)
Schritt: vor Quantifizierung
Was es zeigt: Mapping gegen Referenzgenom/-transkriptom
Zweck: visuelle Überprüfung des Alignments
PCA-Plot (Principal Component Analysis)
Schritt: nach Quantifizierung
Was es zeigt: Varianz in den Daten
Zweck: z.B. Identifizierung von Mustern, Batch-Effekten oder Ausreißern
Volcano-Plot
Schritt: nach DE
Was es zeigt: Visualisierung von DEG´s
Zweck: z.B. Vergleich Tumor vs. Normal
Heatmap
Was sie zeigt: Visualisierung von DEG´s
Zweck: Expressionsprofile
Was machen die folgenden Programme
UniProt
SwissProt
Trembl
Ensembl
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BLAST
Taxonomy
TCoffee
Dotlet
Timetree
Cytoscape
STRING
Chimera
Jalview
PDB
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MobiDB u. SwissProt
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Welche 4 Arten von biomedizinischen Daten unterscheidet man?
Genomik
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Klinische Daten
Was ist MeSH
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= standardisierte Schlüsselwörter in PubMed zur Beschreibung der Themen im Paper
Welche Herausforderungen begegnen uns im Data Mining?
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Wo wird 3D Bioprinting genutzt?
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Was ist der Unterschied zwischen Biotinte und Biomaterialtinte?
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In welchem Format müssen die Prints abgespeichert werden?
.STL
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