Master

Bioinformatik

berufsbegleitend

 
 

Bioinformatik

Die Bioinformatik entwickelt Algorithmen und Programme, mit denen biochemische Prozesse simuliert und molekularbiologische Daten analysiert werden. Sie verknüpft Wissen über biochemische und molekularbiologische Abläufe in Organismen mit Angewandter Informatik und Datenmanagement sowie -auswertung. Als Teil der Systembiologie unterstützt die Bioinformatik sowohl die Forschung als auch die industrielle Entwicklung und Produktion. Damit erwarten Sie ausgezeichnete Perspektiven an der Schnittstelle von Grundlagenforschung und Entwicklung.

Department
Applied Life Sciences
Thema
Technologien

Highlights

  • Fokus auf medizinische Biotechnologie

  • Schwerpunkt: Zusammenhänge zwischen Gensequenzen und deren Produkten herstellen

  • Zugang zu Top-Netzwerk mit Universitäten, insbesondere der BOKU sowie namhaften Biotech-Unternehmen

     

    Facts

    Abschluss

    Master of Science in Engineering (MSc)

    Studiendauer
    4 Semester
    Organisationsform
    berufsbegleitend

    Studienbeitrag pro Semester

    € 363,361

    + ÖH Beitrag + Kostenbeitrag2

    ECTS
    120 ECTS
    Unterrichtssprache
    Deutsch

    Bewerbung WiSe 2023/24

    1. Jänner bis 31. Mai 2023

    Studienplätze

    22

    1 Studienbeitrag für Studierende aus Drittstaaten € 727,- pro Semester

    2 für zusätzliche Aufwendungen rund ums Studium (derzeit bis zu € 83,- je nach Studiengang bzw. Jahrgang)

    Neuer Studienstandort ab WS 2022/23: Das Department Applied Life Sciences übersiedelt im Sommer 2022 in das neu errichtete Gebäude in der Favoritenstraße 222, 1100.

    Perspektiven

    Alle Videos
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    Whatchado mit Michael Lehrach

    Das Coolste an Michaels Studium ist: ”Das Projekt, an dem ich momentan arbeite. Es beschäftigt sich mit Phylogenie. Das sind Stammbäume, an denen die DNA - also das, was den Menschen ausmacht - vorwärts und rückwärts in der Zeit simuliert und berechnet werden kann.

    03:12

    Vor dem Studium

    Sie kommen aus den Naturwissenschaften, begeistern sich für IT und bringen hier grundlegendes Wissen mit. Ihre Chance sehen Sie darin, beides zu kombinieren und IT dafür einzusetzen, die Datenflut der Life Sciences optimal darzustellen und zu verstehen. Sie zeichnen sich durch analytisches und prozessorientiertes Denken aus. Sie arbeiten gerne lösungsorientiert an der Schnittstelle verschiedener Disziplinen. Sie möchten berufliche Erfolge im Team und im Rahmen von Projekten erzielen und sind offen für Leitungsverantwortung. Sie können sich auch gut vorstellen, selbstständig Dienstleistungen zu erbringen. Durchschnittliche Englischkenntnisse werden erwartet.

    Das spricht für Ihr Studium bei uns

    Studienplatz = Laborplatz

    Teilen ist gut, aber bitte nicht den Laborplatz. Wir garantieren Ihnen Ihren eigenen.

    Gefragtes Wissen

    Was Sie hier lernen ist ausschlaggebend, um globale Probleme lösen zu können.

    International vernetzt

    Für ein Praktikum oder einen Job ins Ausland: mit Ihrem Studium bei uns der nächste logische Schritt.

    Es sind noch Fragen zum Studium offen geblieben?

    Dann vereinbaren Sie einen Termin mit Elisabeth Holzmann (Sekretariat) für eine persönliche Beratung via Zoom:

    elisabeth.holzmann@fh-campuswien.ac.at

    • Naturwissenschaftlich-technischer Bachelor oder vergleichbarer Abschluss an einer Hochschule mit in Summe 180 ECTS
      Und davon zumindest:
      13 ECTS-Leistungspunkte aus Naturwissenschaften wie Chemie, Biochemie, Molekularbiologie/Genetik und Mathematik/Statistik.
      13 ECTS-Leistungspunkte aus technischen Fächern wie Bioinformatik, Datenbanken, Betriebssysteme und Programmieren.
      Nähere Informationen erhalten Sie auf Anfrage.
    • Gleichwertiges ausländisches Zeugnis
      Gleichwertig ist es, wenn es völkerrechtlich vereinbart ist oder nostrifiziert wurde. Die Studiengangsleitung kann das Zeugnis auch im Einzelfall anerkennen.

    Regelung für Studierende aus Drittstaaten (PDF 294 KB)

    Informationen zur Beglaubigung von ausländischen Dokumenten (PDF 145 KB)

    Für Ihre Bewerbung brauchen Sie folgende Dokumente:

    • Identitätsnachweis (Kopie Reisepass oder Kopie Personalausweis)
    • Bachelorzeugnis oder Diplomstudienzeugnis oder gleichwertiges ausländisches Zeugnis
    • Legen Sie ausländische Zeugnisse sowie eine Beschreibung der Unterrichtsgegenstände und beispielhafte Unterlagen als beglaubigte Übersetzungen vor. Empfehlungsschreiben von Lektor*innen des ausländischen Institutes unterstützen die Studiengangsleitung dabei, die Erfüllung der Zugangsvoraussetzungen zu beurteilen
    • Liste der absolvierten Lehrveranstaltungen bzw. Sammelzeugnis
    • Motivationsschreiben
    • tabellarischer Lebenslauf

    Bitte beachten Sie:
    Ein Zwischenspeichern der Online-Bewerbung ist nicht möglich. Sie müssen Ihre Bewerbung in einem Durchgang abschließen. Ihre Bewerbung ist gültig, sobald alle verlangten Dokumente und Unterlagen bei uns eingelangt sind (bevorzugt per E-Mail, aber auch per Post oder persönlich im Sekretariat). Sollten zum Zeitpunkt Ihrer Bewerbung noch Dokumente fehlen (z.B. Zeugnisse), so können Sie diese auch später nachreichen.

    Das Aufnahmeverfahren umfasst einen schriftlichen Test und ein Gespräch mit der Aufnahmekommission.

    • Ziel
      Ziel des Aufnahmeverfahrens ist es, jenen Personen einen Studienplatz anzubieten, die das mehrstufige Aufnahmeverfahren mit den besten Ergebnissen abschließen. Die Testverfahren orientieren sich an den Fähigkeiten, die für den angestrebten Beruf erforderlich sind.
    • Ablauf
      Der schriftliche Aufnahmetest überprüft Ihr Wissen aus Programmieren, Bioinformatik, Statistik, Molekularbiologie und Genetik. Mit einem positiven Testergebnis werden Sie zu einem weiteren Termin eingeladen und führen ein Bewerbungsgespräch, das einen ersten Eindruck von der persönlichen Eignung vermittelt. Dazu gehören Berufsmotivation, Berufsverständnis, Leistungsverhalten und zeitliche Kapazität. Jeder Testteil wird mit Punkten bewertet.
    • Kriterien
      Die Kriterien, die zur Aufnahme führen, sind ausschließlich leistungsbezogen. Geographische Zuordnungen der Bewerber*innen haben keinen Einfluss auf die Aufnahme. Die Zugangsvoraussetzungen müssen erfüllt sein. Die abschließende Reihung der Bewerber*innen ergibt sich aus folgender Gewichtung:
      > Schriftlicher Aufnahmetest (60%)
      > Bewerbungsgespräch (40%)

      Die Studienplätze werden nach dieser Reihung spätestens Mitte Juli vergeben. Der Gesamtprozess sowie alle Testergebnisse und Bewertungen des Aufnahmeverfahrens werden transparent und nachvollziehbar dokumentiert.

    Schriftlicher Aufnahmetest und Bewerbungsgespräche
    Mai und Juni

    Voraussichtlicher Semesterstart für das 1. Semester
    Mitte August


    Im Studium

    In Lehre und Forschung profitieren Sie von unserer engen Kooperation mit der Universität für Bodenkultur Wien (BOKU) und dem Vienna Institute of Biotechnology (VIBT), die mit uns den Standort teilen sowie von unserem starken Netzwerk mit der Industrie. Neben Expert*innen aus der Praxis lehren Forscher*innen der BOKU in unserem Studiengang und bringen ihr anwendungsorientiertes Know-how ein. Aktuell bauen wir eine IT-Infrastruktur auf, die als Internetdienst öffentlich Forscher*innen, aber auch Studierenden zur Verfügung stehen soll. Zahlreiche F&E-Projekte am Studiengang bieten Ihnen die Möglichkeit, sich mit topaktuellen Anwendungen auseinanderzusetzen und wertvolle Kontakte für Ihre berufliche Zukunft zu knüpfen. Praxisnähe ist auch garantiert, wenn wir mit hochkarätigen Expert*innen einen unserer frei zugänglichen Vortragsabende im Rahmen der Campus Lectures veranstalten.

    Das Studium hat einen molekularbiologischen Schwerpunkt und ist speziell auf die Anforderungen der pharmazeutischen Produktion zugeschnitten. In der Forschung gehört die Bioinformatik bereits jetzt zum unverzichtbaren Bestandteil biotechnologischer Methoden, um die Datenflut der Life Sciences zu bewältigen. Das Entziffern des menschlichen Erbguts in der Genomforschung ist nur eine mögliche Anwendung. Es geht vor allem darum, auf Basis der Analyse menschlicher Gene neue Medikamente zu entwickeln. In großen Wirkstoff-Datenbanken wird nach geeigneten Kandidaten gesucht.
    Verfahren der Bioinformatik machen es auch möglich, Therapien zu optimieren und durch den Vergleich ganzer Genome zu individualisieren. Diese Aufgaben sind noch um ein Vielfaches komplexer als das Zusammensetzen der DNA-Sequenz und nur mit Hilfe der Bioinformatik zu lösen. In der Biotech-Industrie nimmt der Bedarf an Bioinformatiker*innen rasant zu. Mit unserer produktionsnahen Ausbildung sind Sie gefragt.

    Als interdisziplinäre Wissenschaft beantwortet die Bioinformatik biologische Fragestellungen mit Methoden der Informatik. Sie kombinieren daher im Studium Angewandte Informatik, Datenmanagement und Datenauswertung mit Molekularbiologie, Biochemie und Bioinformatik.

    • Bei Angewandter Informatik setzen Sie sich mit Programmieren, Betriebssystemen, Netzwerken und Datenbanksystemen auseinander. Zum Datenmanagement und zur Datenauswertung eignen Sie sich Wissen über Mathematik, Statistik, Algorithmen und Softwareentwicklung an.
    • Im Bereich Molekularbiologie und Biochemie lernen Sie Sequenzvergleiche durchzuführen, Struktur- und Funktionsvorhersagen zu treffen und wie High-Throughput-Technologien funktionieren.
    • Kompetenzen in Projektmanagement und Unternehmensführung ergänzen Ihre Ausbildung.
    • Die Methoden wissenschaftlicher Arbeit wenden Sie im Rahmen der Masterthesis an.

    Lehrveranstaltungsübersicht

    Ausgewählte Kapitel der Mathematik VO
    1 SWS
    2 ECTS

    Ausgewählte Kapitel der Mathematik VO

    Vortragende: Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Werner Timischl

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    1 Diskrete Mathematik: Permutationen und Kombinationen; Zeitkomplexität von Algorithmen, Rekursionen.
    2 Matrizen: Merkmalsraum, Objektraum; Rechenoperationen mit Vektoren und Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Eigenwerte und Eigenvektoren.
    3 Ausgewählte Methoden der multivariaten Statistik: Numerische Klassifikation; Hauptkomponentenanalyse.
    4 Markov-Modelle: Markov-Ketten; Hidden-Markov-Modelle.

    Prüfungsmodus

    Schriftliche Prüfung

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag in Verbindung mit Übungen.

    Proteomics ILV
    1.5 SWS
    3 ECTS

    Proteomics ILV

    Vortragende: Dr. Gerhard Dürnberger

    1.5 SWS   3 ECTS

    Lehrinhalte

    Proteomics: Möglichkeiten und Ziele
    Methoden, insbesondere Massenspektrometrie
    Statistische Verfahren zur Qualitätskontrolle, Sinn und Struktur von public repositories
    Datenbanken/Ontologies
    Bioinformatische Anwendungen basierend auf großen Datensätzen

    Prüfungsmodus

    schriftliche Prüfung

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag, Übungen am Computer

    Statistik ILV
    1.5 SWS
    3 ECTS

    Statistik ILV

    Vortragende: Eva Valerie Lehner, BSc, Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany

    1.5 SWS   3 ECTS

    Lehrinhalte

    Eine grundsätzliche Einführung in die Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung mithilfe der Open Source Statistik-Software R: explorative Datenanalyse, Schätzstatistiken, graphische Darstellungen, Bayes Theorem, wichtige Verteilungen, Hypothesentesten, ANOVA und lineare Regression.

    Prüfungsmodus

    Übungsbeispiele, Mitarbeit, schriftliche Prüfung

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung, Beamerpräsentation, Arbeit am PC, Gruppenarbeit, Übungsbeispiele

    Aufbau von Datenbanken VO
    2 SWS
    4 ECTS

    Aufbau von Datenbanken VO

    Vortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, FH-Prof. FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka

    2 SWS   4 ECTS

    Lehrinhalte

    • Grundlagen und Architekturen von Datenbanksystemen
    • Transaktionskonzept und SQL-Kern
    • Entity Relationship (ER) Modell
    • Relationales Modell
    • Relationaler Datenbankentwurf
    • Datenbankimplementierung mit SQL-DDL
    • Praktische Entwurfsaufgabe in der Kleingruppe

    Prüfungsmodus

    LV-immanenter Prüfungscharakter (Beurteilung der Präsentationen)
    Schriftlicher Test
    Abgabe der praktischen Projektaufgabe

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung
    Präsentationen durch Studenten und Diskussion
    Praktische Arbeit in der Kleingruppe
    Fernlehre

    Sprache

    Deutsch

    Data Mining und Visualisierung ILV
    1 SWS
    2 ECTS

    Data Mining und Visualisierung ILV

    Vortragende: Dipl.-Ing. Barbara Lederer

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Grundprinzipien des Data Minings
    Einblick in Visualisierungsmöglichkeiten
    Vor- und Nachteile der Darstellungen
    Praktische Übungen

    Prüfungsmodus

    Die Prüfung setzt sich zusammen aus Anwesenheit und aktiver Mitarbeit sowie Beurteilung der Übungsarbeiten und Präsentationen.

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung mit Übung

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Einführung in das Programmieren ILV
    2.5 SWS
    5 ECTS

    Einführung in das Programmieren ILV

    Vortragende: DI Dr. Gerhard Gaube

    2.5 SWS   5 ECTS

    Lehrinhalte

    Grundlagen und Vertiefung von Programmiertechniken mit Python im Kontext realer biologischer Problemstellungen:

    * Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen
    * Datenstrukturen und Container mit Vertiefung Sequenz-Objekte
    * Konzepte der Objektorientierte Programmierung und Modularisierung
    * IO Funktionalitäten lokal und netzwerkbasiert
    * Spezielle Module und Libaries wie z.B. Biopython

    Prüfungsmodus

    Schriftliche Prüfung nach Abschluss der Lehrveranstaltung und Beurteilung der Hausübungen

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung
    Hausübungen
    Übungen

    Sprache

    Deutsch

    Einführung in Linux und Shellscripting ILV
    1 SWS
    2 ECTS

    Einführung in Linux und Shellscripting ILV

    Vortragende: Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Das Betriebssystem Linux ist in der Bioinformatik essentiell.

    Eine gewisse Grundkenntnis im Umgang mit Linux (Ubuntu) wird vorausgesetzt (entsprechend der VO+UE Linuxbasierte Systeme + Datenbanke aus dem Bachelorstudiengang).

    Diese Vorlesung und Übung wird vermehrt auf Shell-Scripting und die Verwendung von sed und awk eingehen. Die genannten Tools werden für die Verarbeitung von typischen Fileformaten der Bioinformatik verwendet.

    Prüfungsmodus

    Schriftliche Prüfung, pünktliche und vollständige Abgabe von Übungsaufgaben als Sammelprotokoll (Voraussetzung für Prüfungsteilnahme).

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag und Übungsaufgaben, Aufgaben während der Vorlesung und auch als Hausübungen.

    Grundlagen Algorithmen VO
    1 SWS
    2 ECTS

    Grundlagen Algorithmen VO

    Vortragende: Dr. Christian Steineder

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Einführung Algorithmik, Graphentheorie, grundlegende allgemeine und bioinformatische Algorithmen

    Prüfungsmodus

    Abschlussprojekt

    Lehr- und Lernmethode

    Interaktiver Vortrag mit Unterlagen sowie praktische Beispiele

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Transcriptomics und Genomics ILV
    2 SWS
    4 ECTS

    Transcriptomics und Genomics ILV

    Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf

    2 SWS   4 ECTS

    Lehrinhalte

    1) Erarbeiten ausgewaehlter Kapitel der Bioinformatik (Short/long-read Technologien, spezielle Anwendungen z.B. ChIP-Seq, RNA-Seq) und
    2) Theoretische Grundlagen und Anwendung entsprechender bioinformatischer Programme zur Analyse der Daten

    Prüfungsmodus

    40 % Praktisch: Abgabe von praktischen programmier Beispielen
    20 % Theoretisch:Moodle Zwischenprüfung
    40 % Journal Club: Präsentation eines wissenschaftlichen Artikels in der Gruppe

    Lehr- und Lernmethode

    - Einleitungen und Erklärungen (Vortrag)
    - Gemeinsame Übungen am Computer

    Sprache

    Deutsch

    Transcriptomics und Genomics Übung UE
    1.5 SWS
    3 ECTS

    Transcriptomics und Genomics Übung UE

    Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Monika Waldherr, MSc

    1.5 SWS   3 ECTS

    Lehrinhalte

    Die Übung dient zur Festigung des in der Vorlesung Transcriptomics and Genomics erworbenem Wissen. Es werden Programmierbeispiele in Python und R, und Bash durchgeführt und mit Software zur Sequenzanalyse gearbeitet.

    Prüfungsmodus

    Practical examples, DataCamp courses

    Lehr- und Lernmethode

    DataCamp, Moodle, Linux Server, und Beispielskripte

    Sprache

    Deutsch

    Machine Learning Methoden ILV
    1 SWS
    2 ECTS

    Machine Learning Methoden ILV

    Vortragende: Dipl.-Ing. Dr.techn. David Steyrl

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Nach erfolgreichem Abschluss haben Studierende Wissen in folgenden Bereichen:
    - Geschichte des maschinellen Lernens
    - Wichtige Begriffe (AI, ML, ...)
    - Wichtige Konzepte (bias-variance trade off, cross-validation, ...)
    - Übersicht über wichtige Algorithmen
    - Grundlagen der Programmiersprache Python
    - Anwendung von ML Algorithmen auf echte Daten
    Jede Einheit besteht aus zwei Teilen. Der erste Teil beschäftigt sich mit theoretischen Aspekten und der zweite Teil mit der praktischen Anwendung.

    Prüfungsmodus

    Schriftliche Prüfung (multiple choice online in moodle, 30min). Es dürfen keine Hilfmittel verwendet werden.

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung + Übung:
    - Vorlesung: Hybrid: im Hörsaal, Online, Videos auf moodle
    - Übung: Jupyter notebooks, Lösungen, Online Besprechungen der Übungen

    Sprache

    Englisch

    Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE
    1 SWS
    2 ECTS

    Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE

    Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, DI (FH) Anton Grünberg

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Das Seminar soll den Studierenden einen Überblick über die unterschiedlichen Bereiche der Bioinformatik geben. Es werden Vortragende aus verschiedenen Arbeitsfeldern und Themengebieten eingeladen, die über ihre Erfahrungen und Projekte sprechen.

    Prüfungsmodus

    Schriftliche Prüfung am Ende der Veranstaltung.

    Lehr- und Lernmethode

    Seminarreihe
    Vorträge und Diskussionen

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Datenbanksysteme ILV
    1.5 SWS
    3 ECTS

    Datenbanksysteme ILV

    Vortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, FH-Prof. FH-Hon.Prof. Priv.-Doz. Mag. DI. DI. Dr.techn. Karl Michael Göschka

    1.5 SWS   3 ECTS

    Lehrinhalte

    - Datenbankabfragen mit SQL
    - Persistenzproblematik, Datenbankprogrammierung, Cursor-Konzept
    - Herausarbeiten der speziellen Anforderungen für Bio-InformatikerInnen in Bezug zu Datenbanksystemen
    - Programmierung mit Perl: Perl-DBI, CGI
    - Praktische Programmieraufgabe in der Kleingruppe

    Prüfungsmodus

    LV-immanenter Prüfungscharakter (Beurteilung der Präsentationen und Mitarbeit)
    Abgabe der praktischen Projektaufgabe

    Lehr- und Lernmethode

    Präsentationen durch Studenten und Diskussion
    Praktische Arbeit in der Kleingruppe

    Sprache

    Deutsch

    Medizinische Genomanalysen VO
    1 SWS
    2 ECTS

    Medizinische Genomanalysen VO

    Vortragende: Smriti Shridhar, PhD

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    - Einfuehrung in Daten- und Codemanagement, Versionskontrolle
    - Einführung in die medizinische Genomanalyse
    - Experimentelles Design
    - Qualitätsbeurteilung der Rohdaten
    - Variantenklassifizierung
    - Variantenidentifizierung
    - Variantenannotation
    - Genexpressionsanalysen
    - Interpretation der Ergebnisse
    - Datenschutz

    Prüfungsmodus

    - Anwesenheit und aktive Mitarbeit
    - Erfolgreiche Fertigstellung der Übungsmodule
    - Präsentation der Ergebnisse der Übungsmodule durch die Studenten

    Lehr- und Lernmethode

    - Vorlesung der Grundlagen mit dazugehörigen Übungsmodulen
    - Präsentationen der Übungsergebnisse durch die Studenten und Diskussion

    Sprache

    Deutsch

    Spezielle Statistik Übung UE
    1 SWS
    2 ECTS

    Spezielle Statistik Übung UE

    Vortragende: Eva Valerie Lehner, BSc, Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    In der Lehrveranstaltung werden allgemeine Themen der Statistik behandelt:
    Statistische Modellierung, Modellselektion
    verallgemeinerte Modelle (logistische Regression)
    Bayesianische Schätzung und Modellierung
    Erstellung interaktiver Applikationen mit R Shiny

    Prüfungsmodus

    prüfungsimmanente Lehrveranstaltung + Abschlussprüfung

    Lehr- und Lernmethode

    angewandte Übungen mit R

    Sprache

    Deutsch

    Strukturvorhersagen in Biopolymeren VO
    1 SWS
    2 ECTS

    Strukturvorhersagen in Biopolymeren VO

    Vortragende: Dr. Sven Brüschweiler, Dr. Tanja Gesell

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    This lecture gives an introduction to basic principles of protein and RNA structure using top-down and bottom-up approaches for structure predictions.
    Topics include:
    - Introduction of experimental structure determination methods of biopolymers
    - Alignment methods and programs for structure prediction methods
    - In silicon prediction of RNA structure using dynamic programming
    - Genome wides screens of RNA structure
    - In silicon prediction of protein secondary and tertiary structure
    - Visualisations of RNA and Protein structures

    Prüfungsmodus

    Practical sessions and a project at the end of the course (50% each).

    Lehr- und Lernmethode

    theoretical and practical exercises

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Datenanalyse Labor LB
    2 SWS
    4 ECTS

    Datenanalyse Labor LB

    Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Ing. DI (FH) Dr. Harald Kühnel, MSc, Laurentius Orsolic, BSc, Monika Waldherr, MSc

    2 SWS   4 ECTS

    Lehrinhalte

    -) Einführung in die Oxford Nanopore Sequenziertechnologie
    -) Durchführung einer DNA Sequenzierung mittels MinION im Labor (Wet Lab)
    -) Erarbeitung einer geeigneten Qualitätskontrolle
    -) Erarbeitung einer geeigneten Analyse-Pipeline
    -) Interpretation und Diskussion der Ergebnisse

    Prüfungsmodus

    Immanente Leistungsüberprüfung, Protokoll der Ergebnisse der Übung, Abschlussprüfung

    Lehr- und Lernmethode

    -) Vortrag
    -) praktische Übungen im Wet-Lab und In-Silico

    Sprache

    Deutsch

    Vorbereitung auf die Masterarbeit SE
    0.5 SWS
    1 ECTS

    Vorbereitung auf die Masterarbeit SE

    Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf

    0.5 SWS   1 ECTS

    Lehrinhalte

    Form und Merkmale der schriftlichen Darlegung der Masterarbeit (Diplomarbeit). Erarbeitung und Präsentation (Technik und Übung) ausgewählter Themen der Bioinformatik.

    Prüfungsmodus

    -

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag - Diskussion

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Softwareentwicklung ILV
    3 SWS
    6 ECTS

    Softwareentwicklung ILV

    Vortragende: Sebastian Johannes Eder, DI Christian Heiderer

    3 SWS   6 ECTS

    Lehrinhalte

    Die Lehrveranstaltung versteht sich als Einführung in das Programmieren mit C++.

    Nach einer Wiederholung der Sprachkonstrukte von C mit Schwerpunkt auf Felder, Zeiger und Referenzen wird anhand von praktischen Beispielen auf folgende Bereiche eingegangen:
    - Verwendung von Strings und Kontainerklassen aus der C++ Standardbibliothek
    - Datemmodellierung mit C++ Klassen
    - Erstellen von Graphischen Benutzeroberflächen (GUI) mit QT

    Nicht sprachbezogene Schwerpunkte sind:
    - Aufbau von Programmiersprachen
    - Klarer Programmierstil
    - Verständnis für Projektplanung und den Entwicklungszyklus
    - Effizienter Entwicklungsablauf bei kleinen Projekten

    Prüfungsmodus

    Abgabe von Programmen zur Vorlesungsmitte und am Ende.

    Lehr- und Lernmethode

    Vorträge, Diskussionen, selbstständiges Arbeiten am PC, Fernlehre.

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Angewandtes Programmieren Übung ILV
    3 SWS
    6 ECTS

    Angewandtes Programmieren Übung ILV

    Vortragende: Ing. Christian Binder, BSc

    3 SWS   6 ECTS

    Lehrinhalte

    - Einführung in das Programmieren mittels C/C++ unter Linux
    - Verwendung von Compilern und Debuggern
    - Umsetzung von Beispielen
    - Exkurse in Objektorientierte Programmierung und High-Performance Computing
    - Von der Idee zur Umsetzung und die zur Verfügung stehenden Hilfsmittel

    Prüfungsmodus

    Zwischentests, Übungen, Präsentation, Mitarbeit

    Lehr- und Lernmethode

    - Theoretische Inhalte
    - Präsentation, Mitarbeit
    - Übung innerhalb der VO
    - Übungsbeispiele

    Sprache

    Deutsch

    Automatisierung Übung ILV
    3 SWS
    6 ECTS

    Automatisierung Übung ILV

    Vortragende: Daniel Mitterecker, BSc, MSc, Smriti Shridhar, PhD

    3 SWS   6 ECTS

    Lehrinhalte

    Teil 1
    Einführung in die Prozessautomatisierung.
    Warum und wie die Automatisierung bioinformatischer Prozesse erfolgt.
    Erforschung modernster Workflow-Management-Systeme, die im Bereich der Bioinformatik verwendet werden.

    Teil 2
    Einführung in die Versionskontrolle mit Git.
    Nutzung von Containervirtualisierung in der Bioinformatik.
    Einführung in das Thema „Public Cloud Computing“.

    Prüfungsmodus

    Hausarbeit
    Schriftliche Prüfung am Ende der Lehrveranstaltung.
    Abschlussprojekt

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag, Beispielübungen

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Biotechnologisches Seminar SE
    0.5 SWS
    1 ECTS

    Biotechnologisches Seminar SE

    Vortragende: FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer, Laurentius Orsolic, BSc

    0.5 SWS   1 ECTS

    Lehrinhalte

    Als Beispiel aus der Biotechnologie werden die Studierenden im gärungstechnischen Labor an der Umsetzung eines Bierrezepts arbeiten. Die Studierenden bekommen eine Einführung in das Thema und können sich mit Automatisierungslösungen (Brew Pie - Rasberry Pie) und Datenerfassung praktisch auseinandersetzen. Zu den Tätigkeiten im Labor werden die Studierenden Labels für ihr Bier designen und eine Webseite erzeugen auf der die bearbeiteten Rezepte zu sehen sind.

    Die Studierenden werden in Gruppen von 3-4 Personen arbeiten.

    Prüfungsmodus

    Die Mitarbeit im gärungstechnischen Labor sowie beim Design und der umsetzung der Webseite wird benotet.

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag, praktische Labor Übung

    Sprache

    Deutsch

    Businessplanung und Kostenrechnung ILV
    2 SWS
    4 ECTS

    Businessplanung und Kostenrechnung ILV

    Vortragende: Mag. Dipl.-Ing. Dr. Martin Pfeffer, Mag. Karin Pfeffer

    2 SWS   4 ECTS

    Lehrinhalte

    Betriebswirtschaftliche praxisnahe Grundkonzepte
    Ausarbeitung eines Business Plans

    Prüfungsmodus

    Ausarbeitung & Präsentation eines Businessplans

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung, Workshop

    Sprache

    Deutsch

    Validierung von Software und Medizinprodukten VO
    1 SWS
    2 ECTS

    Validierung von Software und Medizinprodukten VO

    Vortragende: Stefan Smyczko, MSc

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    FOKUS DER LV: "SOFTWARE IM MEDIZINISCHEN UMFELD - SOFTWARE ALS MEDIZINPRODUKT"
    Erhalt des essentiellen Know Hows zum Thema "Software als Medizinprodukt":
    Was ist ein Medizinprodukt, welche rechtliche Basis hat es, wie ist es definiert und abzugrenzen?
    Wann kann Software ein Medizinprodukt sein?
    Welche Phasen der Entwicklung eines Medizinproduktes gibt es, was ist im Zusammenhang damit zu beachten? Qualitätssicherungsmaßnahmen und aktuelle Anforderungen aus sich ändernden Rechtsmaterien (MDR - Medical Device Regulation). Ein weiterer Schwerpunkt im o.a. Kontext wird auf die Validierung von Software als Medizinprodukt gelegt.

    Prüfungsmodus

    Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung, Präsentation als essentieller Bestandteil der Beurteilung

    Lehr- und Lernmethode

    Einführung als Vorlesung in die Thematik, anschließend Sonderthemenvergabe und deren Präsentation durch die StudentIn. Zur Vorbereitung darauf wurde Fernlehre eingeteilt.

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Innovation und Unternehmensgründung ILV
    1 SWS
    2 ECTS

    Innovation und Unternehmensgründung ILV

    Vortragende: Dipl.-Ing. Dr. Gottfried Himmler

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Der Unternehmer

    Wie entsteht Neues?
    Erfolgsrezepte?

    Was ist ein Unternehmen?
    Systemtheoretische Betrachtung

    Was ist Management?

    Unternehmer versus Manager:
    Aufgaben
    Charakter

    Die Idee
    Das Geschäftsmodell
    Der Geschäftplan

    Grundsätze des Managements.
    Aufgaben von Führungskräften.
    Management-Tools.

    Prüfungsmodus

    Gespräch

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag & Workshop

    Sprache

    Deutsch

    Klinische Bioinformatik ILV
    1.5 SWS
    3 ECTS

    Klinische Bioinformatik ILV

    Vortragende: Smriti Shridhar, PhD

    1.5 SWS   3 ECTS

    Lehrinhalte

    Die Studierenden sollen genetische Krankheiten und die Verbindung zu Biomarkern verstehen lernen. Als Beispiele werden das "Human Genome Project" behandelt sowie genomweite Assoziationsstudien (GWAS), und die Interpretation von DNA Varianten.

    Prüfungsmodus

    Multiple Choice Prüfung und Präsentation eines wissenschaftlichen Artikels in Gruppenarbeit.

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung / praktische Beispiele / Case-studies / Presentationen

    Sprache

    Englisch

    Metagenomanalyse ILV
    1 SWS
    2 ECTS

    Metagenomanalyse ILV

    Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Einführung in die Erzeugung und Analyse von Metagenom/Mikrobiom Daten.

    Prüfungsmodus

    Praktisches Beispiel, Präsentation

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag, Diskussion und praktische Beispiele.

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Molecular Design ILV
    1.5 SWS
    3 ECTS

    Molecular Design ILV

    Vortragende: Dr. Sven Brüschweiler, Dr. Leonhard Geist, Dr. Tanja Gesell

    1.5 SWS   3 ECTS

    Lehrinhalte

    based on the class from last semester RNA and Protein Structure Prediction, this lecture addresses Molecular Design; topics include:
    - from small molecule descriptions to Protein - Ligand and RNA - Ligand complexes, as well as Protein RNA interactions
    - high-throughput screening (HTS)
    - ncRNA in human diseases
    - pharmacophore models
    - disease networks

    Prüfungsmodus

    Practical sessions and a project at the end of the course (50% each)

    Lehr- und Lernmethode

    theoretical and practical exercises

    Netzwerk und Internettechnologien ILV
    1 SWS
    2 ECTS

    Netzwerk und Internettechnologien ILV

    Vortragende: Silvia Schmidt, BSc MSc

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Überblick Internet
    Überblick Internet of Things / Biothings
    LoRaWAN Projekt
    Grundlagen IT-Security
    Grundbegriffe für den Genome Browser

    Prüfungsmodus

    Schriftliche Prüfung & Übungsteil

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag und Übung, tlw. inverted classroom

    Sprache

    Deutsch

    Patentwesen ILV
    1 SWS
    2 ECTS

    Patentwesen ILV

    Vortragende: Dipl.-Ing. Anatol Dietl, Mag. iur. Dipl.-Ing. Dr. Dr. Michael Stadler

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Gewerbliche Schutzrechte; Umgang mit Patentschriften; Schutzbereich von Patenten; Neuheit und Stand der Technik; Erfinderische Tätigkeit; Sonstige Patentierbarkeitsvoraussetzungen; Patentanmeldeverfahren; internationaler Patentschutz; Patentprivatrecht insb. Lizenzverträge;

    Prüfungsmodus

    schriftliche Tests am Beginn der Einheiten; Hausarbeit

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung

    Sprache

    Deutsch

    Computational Systems Biology ILV
    1.5 SWS
    3 ECTS

    Computational Systems Biology ILV

    Vortragende: Dr. nat. techn. David Ruckerbauer

    1.5 SWS   3 ECTS

    Lehrinhalte

    Mit Computermodellen von biochemischen Netzwerken ist es möglich, abei bekanntem Genotyp Vorhersagen über den Phänotyp zu machen. In dieser Lehrveranstaltung geben wir eine Einführung in die Analyse von metabolischen Netzwerken. Wir behandeln die Rekonstruktion von Netzwerken und stellen constraint-basierte Verfahren vor. Ein Schwerpunkt wird auf (genome-scale) metabolischen Modellen und ihrer Analyse durch Flux-Balance-Analysis und verwandter Methoden liegen. Schließlich stellen wir beispielhafte, erfolgreiche Anwendungen zur Stammoptimierung vor.

    (*) Grundlegende mathematische Konzepte in der Systembiologie
    (*) Rekonstruktion von (biologischen) Netzwerken
    (*) Stöchiometrische Netzwerke und ihre Analyse
    (*) Anwendungen in der Biotechnologie

    Prüfungsmodus

    Hausübung und Präsentation

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung mit integrierten Übungsteilen

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    Masterabschlussprüfung AP
    0 SWS
    1 ECTS

    Masterabschlussprüfung AP

    Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf

    0 SWS   1 ECTS

    Lehrinhalte

    Methologie zur Durchführung der DA:
    Klärung der Vorgangsweise anhand einzelner Präsentationen der Arbeiten

    Prüfungsmodus

    Beurteilung der Präsentation

    Lehr- und Lernmethode

    Präsentationen

    Sprache

    Deutsch

    Masterarbeit - Durchführung MT
    0 SWS
    28 ECTS

    Masterarbeit - Durchführung MT

    Vortragende: FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer

    0 SWS   28 ECTS

    Lehrinhalte

    Der Inhalt dieser Lehrveranstaltung ist das Verfassen einer Diplomarbeit.

    Prüfungsmodus

    Die „schriftliche Diplomarbeit“ stellt das Ergebnis der Qualität der durchgeführten Arbeiten dar. Daher bilden sowohl die Qualität der Forschungsarbeit wie auch die schriftliche Darstellung die Grundlage der Beurteilung

    Lehr- und Lernmethode

    Die Diplomarbeit ist in Rücksprache mit der FH-Betreuerin / dem FH Betreuer und nach Genehmigung der Studiengangsleitung zu verfassen.

    Sprache

    Deutsch

    Masterarbeitsseminar SE
    1 SWS
    1 ECTS

    Masterarbeitsseminar SE

    Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf

    1 SWS   1 ECTS

    Lehrinhalte

    Im Seminar stellt jeder Studierende das Thema seiner Masterarbeit vor, und die Fortschritte und Herausforderungen während dem Verlauf der Masterarbeit. Mit den anderen Studierenden und der Lektorin werden Lösungsansätze und Literaturreferenzen diskutiert.

    Prüfungsmodus

    Präsentation

    Lehr- und Lernmethode

    Vorträge, Diskussion

    Sprache

    Deutsch

    Semesterdaten:
    Wintersemester: Mitte August bis Ende Jänner
    Sommersemester: Anfang Februar bis Mitte Juli

    Anzahl der Unterrichtswochen
    20 pro Semester

     

    Unterrichtszeiten
    18.00-21.15 Uhr (ca. vier Mal zwischen Mo und Fr); Sa (ganztägig; ca. alle zwei Wochen, ab 8.30 Uhr)

    Unterrichtssprache
    Deutsch

    Wahlmöglichkeiten im Curriculum
    Angebot und Teilnahme nach Maßgabe zur Verfügung stehender Plätze. Es kann zu gesonderten Auswahlverfahren kommen.


    Nach dem Studium

    Als Absolvent*in dieses Studiums stehen Ihnen vielfältige Berufsfelder und Karrierechancen offen. Lesen Sie hier, wohin Sie Ihr Weg führen kann.

    Ausgehend von der historisch gewachsenen Brau- und Pharmaindustrie hat sich Wien zu einem Zentrum der biotechnologischen Forschung entwickelt. Viele Betriebe dieser Branchen haben in den letzten Jahren eigene Bioinformatik-Abteilungen gegründet. Hochdurchsatz-Sequenzanalysen und Vergleiche größerer Genome erfordern besonders leistungsfähige Sequenzanalyse- und Modellierungsmethoden, Datenbankverwaltungssysteme und graphische interaktive Anzeige-Tools für die teilautomatisierte Verarbeitung riesiger Genomik-Datenmengen. Neben der Genomikanalyse befasst sich die Bioinformatik mit verschiedenen anderen Bereichen wie z.B. der Genexpressionsanalyse. Als Absolvent*in sind Sie in der Lage, Datenbanken zu erstellen und zu betreiben sowie Applikationssoftware zu entwickeln. Sie wissen, wie Sequenz- und Funktionsanalysen von Biomolekülen funktionieren. Sie können molekularbiologische Experimente simulieren und softwaregestützte Vorhersagen treffen. Das Studium schafft auch eine gute Basis, um selbstständig Dienstleistungen anzubieten.

    • Biotechnologische Forschungsunternehmen

    • Biopharmazeutische Industrie

    • Industrielle Biotechnologie

      • Medizinische und molekularbiologische Forschung

      • Bioinformatik-Dienstleistungsanbieter*innen

        Herr in hellblauem Hemd sitzt neben anderem Herrn in dunkelrotem Pullover auf einer Bank im Hintergrund eine Wiese und eine Straße

        Im Gespräch

        Bioinformatiker sprechen die Sprache der Medizin

        Anton Grünberg und Andreas Redl sind erfolgreiche Unternehmer. Mit dem Softwareunternehmen Datamedrix haben sie sich auf die Pharmazeutische Industrie, HealthCare und Bioinformatik spezialisiert. Sie selbst sagen rückblickend: ihre beste Entscheidung war, das Studium Bioinformatik absolviert zu haben und auch warum.

        Weiterlesen

        Studieren einfach gemacht

        Bücher mit Geld
        Förderungen & Stipendien
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        Hände zeigen auf Weltkarte
        Auslandsaufenthalt

        Fachwissen, Sprachkenntnisse, Horizont erweitern.

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        Fisch springt in einen Wassertank mit anderen Fischen
        Offene Lehrveranstaltungen
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        Bücher und Laptop
        Zentrum für wissenschaftliches Schreiben
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        Intensiv-Deutschkurs
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        Start-up Service
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        Doktoratsservice
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        Nostrifizierung
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        Barrierefrei studieren
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        queer @ FH Campus Wien
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        Gruppenfoto mit vier Männern in Anzügen
        1. Dezember 2022

        Auf dem Weg zur Science City: Weiteres FH-Gebäude eröffnet

        Am 30. November feierte die FH Campus Wien mit rund 400 Gästen die offizielle Eröffnung ihres neuen Standorts für die Departments Angewandte Pflegewissenschaft und Applied Life Sciences sowie für die Campus Wien Academy.

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        Kooperationen und Campusnetzwerk

        Wir arbeiten eng mit zahlreichen Industrieunternehmen, Universitäten wie der Universität für Bodenkultur Wien, dem Austrian Centre of Industrial Biotechnology (ACIB) und weiteren Forschungsinstituten zusammen. Das sichert Ihnen Anknüpfungspunkte für Ihre berufliche Karriere oder Ihre Mitarbeit bei Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten. Viele unserer Kooperationen sind auf der Website Campusnetzwerk abgebildet. Ein Blick darauf lohnt sich immer und führt Sie vielleicht zu einem neuen Job oder auf eine interessante Veranstaltung unserer Kooperationspartner*innen!


        Kontakt

        Studiengangsleitung

        Sekretariat

        Elisabeth Beck
        Elisabeth Holzmann, Bakk. techn.
        Johanna Bauer
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        Favoritenstraße 222, E.3.22
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        +43 1 606 68 77-3600
        +43 1 606 68 77-3609
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        Mo bis Do, 10.00-18.15 Uhr
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        Aktivitäten in Forschung & Entwicklung

        Nachhaltigkeit bei Verpackungen und bei der Herstellung von Organismen, oder etwa Allergieforschung auf der Zellebene – hier passiert zukunftsfähige Forschung.


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