Vorlesung: Statistical genetics, breeding informatics and experimental design - Details

Vorlesung: Statistical genetics, breeding informatics and experimental design - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung: Statistical genetics, breeding informatics and experimental design
Untertitel
Veranstaltungsnummer 740823
Semester WiSe 2024/25
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 55
erwartete Teilnehmendenanzahl 20
Heimat-Einrichtung Züchtungsinformatik
Veranstaltungstyp Vorlesung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Dienstag, 22.10.2024 16:15 - 17:45, Ort: (L05 (Tierzucht-Institutsgebäude))
Art/Form
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Prüfungsleistung(en) je Modul / Exam details per module:

* [(M.iPAB.0003.Mp) Statistical genetics, breeding informatics and experimental design][1]
* Klausur: Do, 06.02.2025, von 15:30:00 bis 17:00:00
* Klausur: Mi, 16.04.2025, von 10:00:00 bis 12:00:00 ([E-Prüfungsraum MZG 1.116 (MZG/Blauer Turm)][2])

[1]: https://ecampus.uni-goettingen.de/h1/pages/startFlow.xhtml?_flowId=detailView-flow&unitId=23490&periodId=277
[2]: https://www.geodata.uni-goettingen.de/lageplan/?ident=5237_1_1.OG_1.116

Räume und Zeiten

(L05 (Tierzucht-Institutsgebäude))
Dienstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (14x)
(L06 (Tierzucht-Institutsgebäude))
Donnerstag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (13x)

Studienbereiche

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Contents:
• Gene Expression Analysis
• Genome-wide association analysis
• QTL mapping
• Statistical hypothesis testing
• Regression methods
• Analysis of variance
• Multiple testing
• Experimental designs (block designs, randomized designs, Latin squares)
• Sample size estimation
• Introduction to programming
• Fundamentals of databases

Novel biotechnological methods allow the production of very large data sets (gene
sequences, genotypes, transcriptomes) at decreasing costs. Students learn about
statistical and computational methods to use these records for breeding issues.
Furthermore, the main experimental designs to plan, implement, and evaluate targeted
and efficient experiments for data generation will be treated.

Examination requirements:
Profound knowledge of statistics and informatics methods to use them for breeding
issues.