Überblick 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. Kontaktieren Sie uns Kontaktieren Sie uns! Elisabeth BeckElisabeth Holzmann, Bakk.techn.Johanna BauerBarbara PhilippMuthgasse 621190 WienT: +43 1 606 68 77-3600 F: +43 1 606 68 77-3609bioengineering@fh-campuswien.ac.atLageplan Standort Muthgasse (Google Maps) Öffnungszeiten während des SemestersMo bis Do 16.30–18.00 UhrTelefonische TerminvereinbarungMo bis Do, 10.00–18.00 UhrFr, 10.00–13.00 Uhr Am Laufenden bleiben Am Laufenden bleiben! Studiendauer 4 Semester Abschluss Master of Science in Engineering (MSc) 27Studienplätze 120ECTS Organisationsform berufsbegleitend Das Studium startet alle zwei Jahre. Bewerbungsfrist für den Start im Studienjahr 2020/21:1. Jänner 2020 bis 15. Juni 2020 Studienbeitrag / Semester€ 363,36*+ ÖH Beitrag + Kostenbeitrag** * Studienbeitrag für Studierende aus Drittstaaten € 727 pro Semester** für zusätzliche Aufwendungen rund ums Studium (derzeit bis zu € 83, je nach Studiengang bzw. Jahrgang) Was Sie mitbringenSie 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. Whatchado Michael LehrachDas 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. Etwas philosophisch gesehen kann man dadurch abschätzen, woher der Mensch kommt und wohin er gehen wird.” Laut Michael sollte man viele Interessen oder Erfahrungen, wie “Biologie, Statistik, Programmieren, Computerkenntnisse im Allgemeinen” für das Studium der Bioinformatik an der FH Campus Wien mitbringen. Was wir Ihnen bietenIn 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 ExpertInnen aus der Praxis lehren ForscherInnen der BOKU in unserem Studiengang und bringen ihr anwendungsorientiertes Know-how ein. Aktuell bauen wir eine IT-Infrastruktur auf, die als Internetdienst öffentlich ForscherInnen, 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 ExpertInnen einen unserer frei zugänglichen Vortragsabende im Rahmen der Campus Lectures veranstalten.Was macht das Studium besonders Fokus auf medizinische BiotechnologieSchwerpunkt: Zusammenhänge zwischen Gensequenzen und deren Produkten herstellenZugang zu Top-Netzwerk mit Universitäten, insbesondere der BOKU sowie namhaften Biotech-UnternehmenDas 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 BioinformatikerInnen rasant zu. Mit unserer produktionsnahen Ausbildung sind Sie gefragt. Was Sie im Studium lernenAls 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. Angewandte Bioinformatik umfasst Applikationen der Bioinformatik und Chemieinformatik.Kompetenzen in Projektmanagement und Unternehmensführung ergänzen Ihre Ausbildung.Die Methoden wissenschaftlicher Arbeit wenden Sie im Rahmen der Masterthesis an.Lehrveranstaltungsübersicht 1. Semester Lehrveranstaltung SWS ECTS Aufbau von Datenbanken VO Aufbau von Datenbanken VO Vortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, 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 TestAbgabe der praktischen Projektaufgabe Lehr- und Lernmethode VorlesungPräsentationen durch Studenten und DiskussionPraktische Arbeit in der KleingruppeFernlehre Sprache Deutsch 2 4 Ausgewählte Kapitel der Mathematik VO 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. 1 2 Data Mining und Visualisierung ILV Data Mining und Visualisierung ILV Vortragende: Dipl.-Ing. Barbara Lederer 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Grundprinzipien des Data MiningsEinblick in VisualisierungsmöglichkeitenVor- und Nachteile der DarstellungenPraktische Übungen Prüfungsmodus Die Prüfung setzt sich zusammen aus Anwesenheit und aktiver Mitarbeit sowie Beurteilung der Übungsarbeiten. Lehr- und Lernmethode Vorlesung mit Übung Sprache Deutsch-Englisch 1 2 Einführung in das Programmieren ILV Einführung in das Programmieren ILV Vortragende: DI Norbert Auer, Josef Moser, BSc 2.5 SWS 5 ECTS Lehrinhalte Vertiefung in die Programmiersprache Python im Kontext von realen biologischer Problemstellungen.* Software Tools: Git* Kontainer Klassen (Listen, Dictionarys, ...)* Objektorientierte Prgrammierung (Klassen, Vererbung, ...)* Daten speichern/lesen* Generatoren* Spezielle Module: Biopython Prüfungsmodus Schriftliche Prüfung nach Abschluss der Lehrveranstaltung und Beurteilung der Übungsarbeiten Lehr- und Lernmethode VorlesungHausübungenÜbungen Sprache Deutsch 2.5 5 Einführung in Linux und Shellscripting ILV Einführung in Linux und Shellscripting ILV Vortragende: Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto, Anna Tomaselli, BSc 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Das Betriebssystem Linux ist in der Bioinformatik essentiell. Eine gewisse Grundkenntnis im Umgang mit Linux (Ubuntu) wird vorausgesetzt. 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 typen Fileformaten der Bioinformatik verwendet. Prüfungsmodus Schriftliche Prüfung, pünktliche und vollständige Abgabe von Übungsaufgaben. Beides zählt 50/50 zur Note Lehr- und Lernmethode Vortrag und Übungsaufgaben, Aufgaben während der Vorlesung und auch als Hausübungen Sprache Deutsch 1 2 Grundlagen Algorithmen VO Grundlagen Algorithmen VO Vortragende: Mag. Dr. Michael Wolfinger 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Einfuehrung Algorithmik,Graphentheorie, grundlegende Algorithmen zur Bestimmung von Sequenzähnlichkeit, Alignments und RNA-Faltung Prüfungsmodus Schriftliche Prüfung sowie Beurteilung der paktischen Aufgabenstellungen Lehr- und Lernmethode Vortrag mit Slides sowie praktische Übungen Sprache Deutsch-Englisch 1 2 Proteomics ILV Proteomics ILV Vortragende: Univ. Prof. Dr. Christopher Gerner 1.5 SWS 3 ECTS Lehrinhalte Proteomics: Möglichkeiten und ZieleMethoden, insbesondere MassenspektrometrieStatistische Verfahren zur Qualitätskontrolle, Sinn und Struktur von public repositoriesDatenbanken/OntologiesBioinformatische Anwendungen basierend auf großen Datensätzen Prüfungsmodus schriftliche Prüfung Lehr- und Lernmethode Vortrag, Übungen am Computer 1.5 3 Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage VO Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage VO Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte In der Lehrveranstaltung beschäftigen wir uns mit der Analyse von Sequenzen. Ausgehend von einer Genomsequenz werden wir versuchen zu einer funktionellen Annotation des Organismus zu gelangen. In diesem Prozess werden wir verschiedene bioinformatische Programme verwenden und eigene Skripts schreiben. Prüfungsmodus Die Note wird zu 30% aus der Mitarbeit und den Übungsbeispielen und zu 70% aus der Abschlussprüfung errechnet. Lehr- und Lernmethode Powerpoint Vortrag, selbständiges Erarbeiten von Beispielen am PC, Diskussionen. Sprache Deutsch 1 2 Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage Übung ILV Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage Übung ILV Vortragende: Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Praktische Übungen zu den in der Vorlesung besprochenen Themengebieten Prüfungsmodus Prüfung am Ende und pünktliche Abgabe der Fernlehrübungen. Lehr- und Lernmethode Beispielaufgaben werden gemeinsam und alleine gelöst. Tw. in der Übung und tw. als Fernlehrübung. 1 2 Statistik ILV Statistik ILV Vortragende: Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany, MMag. Sin-Yeung Yoo 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 1.5 3 Transcriptomics und Genomics ILV Transcriptomics und Genomics ILV Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Dr.rer.nat. Markus Jaritz, Anna Tomaselli, BSc 1.5 SWS 3 ECTS Lehrinhalte 1) Erarbeiten ausgewaehlter Kapitel der Bioinformatik (Next Generation Sequencing, ChIP-Seq, RNA-Seq) und2) Anwendung entsprechender bioinformatischer Werkzeuge zur Analyse der assoziierten Daten3) unter Verwendung von diverse script-Sprachen unter Linux (zBBash, AWK, Perl) Prüfungsmodus 40 % Praktisch: Abgabe eines kurzen Programmes zur Lösung einer Aufgabe60 % Theoretisch: Schriftliche Prüfung Lehr- und Lernmethode - Einleitungen und Erklärungen (Vortrag)- Gemeinsame Übungen am Computer Sprache Deutsch 1.5 3 2. Semester Lehrveranstaltung SWS ECTS Algorithmen Übungen UE Algorithmen Übungen UE Vortragende: Mag. Dr. Michael Wolfinger 1.5 SWS 3 ECTS Lehrinhalte Vertiefung und Anwendung der im Rahmen der LVA "Grundlagen Algorithmen" vorgetragenen Methoden und Konzepte: Implementierung und Anwendung einfacher Algorithmen in Perl. Prüfungsmodus Schriftliche Prüfung Lehr- und Lernmethode Beamer-Vortrag Sprache Deutsch 1.5 3 Angewandtes Programmieren VO Angewandtes Programmieren VO Vortragende: Ing. Christian Binder, BSc 2.5 SWS 5 ECTS Lehrinhalte - Einführung in das Porgrammieren mittels 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 und Übungen Lehr- und Lernmethode - Präsentation- Übung innerhalb der VO- Übungsbeispiele Sprache Deutsch 2.5 5 Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, DI (FH) Anton Grünberg, DI Dr. nat. techn. Matthias Hackl 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 SeminarreiheVorträge und Diskussionen Sprache Deutsch-Englisch 1 2 Datenbanksysteme ILV Datenbanksysteme ILV Vortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, 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)Abgabe der praktischen Projektaufgabe Lehr- und Lernmethode Präsentationen durch Studenten und DiskussionPraktische Arbeit in der Kleingruppe Sprache Deutsch 1.5 3 Machine Learning Methoden ILV Machine Learning Methoden ILV Vortragende: Dipl.-Ing. Dr. Theresa Scharl-Hirsch 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Die Lehrveranstaltung gibt eine Einführung in den Einsatz der Programmiersprache R für die statistische Datenanalyse mittels Machine Learning Methoden. Themenbereiche inkludieren Regression, Cluster Analyse und Klassifikation sowie die Anwendung statistischer Modelle und Tests in R inklusive graphischer Datenvisualisierung. Unter anderem werden pricipal component analysis, partial least squares, random forests, support vector machines und neuronale networks behandelt. Prüfungsmodus Übungsbeispiele sowie eine Projektarbeit am Ende der VO gehen zu je 50% in die Note ein Lehr- und Lernmethode Vorlesung + Übung 1 2 Medizinische Genomanalysen VO Medizinische Genomanalysen VO Vortragende: DI Dr. Albert Kriegner, DI(FH) Dr. Stephan Pabinger 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte - Einführung in die medizinische Genomanalyse- Qualitätsbeurteilung der Daten- Variantenidentifizierung- Variantenannotation- Interpretation der Daten- Methoden für "genetic Testing" Prüfungsmodus - Anwesenheit und aktive Mitarbeit- Präsentationen der Studenten Lehr- und Lernmethode - Vorlesung mit Übung- Präsentationen durch Studenten und Diskussion Sprache Deutsch 1 2 Softwareentwicklung ILV Softwareentwicklung ILV Vortragende: DI Christian Heiderer 2 SWS 4 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 QTNicht sprachbezogene Schwerpunkte sind: - Verständnis für Projektplanung und den Entwicklungszyklus - Effizienter Entwicklungsablauf bei kleinen Projekten - Klarer Programmierstil Prüfungsmodus Praktische Arbeit zum Vorlesungsende Lehr- und Lernmethode Vorträge, Diskussionen, selbstständiges Arbeiten am PC, Fernlehre. Sprache Deutsch-Englisch 2 4 Spezielle Statistik Übung UE Spezielle Statistik Übung UE Vortragende: Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany, MMag. Sin-Yeung Yoo 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte In der Lehrveranstaltung werden allgemeine Themen der Statistik behandelt: Statistische Modellierung, Modellselektionverallgemeinerte Modelle (logistische Regression) Bayesianische Schätzung und ModellierungErstellung interaktiver Applikationen mit R Shiny Prüfungsmodus prüfungsimmanente Lehrveranstaltung + Abschlussprüfung Lehr- und Lernmethode angewandte Übungen mit R Sprache Deutsch 1 2 Strukturvorhersagen in Biopolymeren VO 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 1 2 Systemmodellierung LB Systemmodellierung LB Vortragende: Dr. Jürgen Zanghellini 2 SWS 4 ECTS Lehrinhalte In einem praktischen (wet lab) Ansatz soll die Auswirkung einer Perturbation der Zelle im systembiologischen Kontext analysiert werden und in ein metabolisches Modell übertragen werden. Dadurch werden Möglichkeiten und Limitierungen der Systembiologie anschaulich erarbeitet. Prüfungsmodus immanenter Prüfungscharakter Lehr- und Lernmethode Laborübung Sprache Deutsch-Englisch 2 4 Vorbereitung auf die Masterarbeit SE 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 0.5 1 3. Semester Lehrveranstaltung SWS ECTS Automatisierung ILV 1 2 Biotechnologisches Seminar UE 0.5 1 Businessplanung und Kostenrechnung ILV 2 4 Computational Systems Biology ILV 1.5 3 Entwicklung von bioinformatischen Workflows ILV 1.5 3 Gute Klinische Praxis und Pharmakovigilanz VO 1 2 Innovation und Unternehmensgründung ILV 1 2 Klinische Bioinformatik ILV 1.5 3 Metagenomanalyse ILV 1 2 Molecular Design ILV 1.5 3 Netzwerk und Internettechnologien ILV 1.5 3 Patentwesen ILV 1 2 4. Semester Lehrveranstaltung SWS ECTS Betreuung MT 1 1 Masterarbeit - Praktische Arbeit MT 0 28 Seminar SE 1 1 Semesterdaten:Sommersemester 2019: 11. Februar 2019 bis 12. Juli 2019Wintersemester 2019/20: 19. August 2019 bis 1. Februar 2020Anzahl der Unterrichtswochen20 pro Semester Wahlmöglichkeiten im CurriculumAngebot und Teilnahme nach Maßgabe zur Verfügung stehender Plätze. Es kann zu gesonderten Auswahlverfahren kommen. Unterrichtszeiten18.00–21.20 Uhr (ca. drei Mal zwischen Mo und Fr); Sa (ganztägig; ca. alle zwei Wochen, ab 8.30 Uhr)UnterrichtsspracheDeutsch Offene LehrveranstaltungenSie haben auch die Möglichkeit, ausgewählte offene Lehrveranstaltungen anderer Studiengänge bzw. Departments zu besuchen. Details zur Anmeldung finden Sie hier.Ihre KarrierechancenAusgehend 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 AbsolventIn 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 ForschungsunternehmenBiopharmazeutische IndustrieIndustrielle Biotechnologie Medizinische und molekularbiologische ForschungBioinformatik-DienstleistungsanbieterInnen Bioinformatiker sprechen die Sprache der MedizinAnton 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. mehr Aufnahme Zulassungsvoraussetzungen Naturwissenschaftlich-technischer Bachelor oder vergleichbarer Abschluss an einer Hochschule mit in Summe 180 ECTSUnd 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 ZeugnisGleichwertig ist es, wenn es völkerrechtlich vereinbart ist oder nostrifiziert wurde. Die Studiengangsleitung kann das Zeugnis auch im Einzelfall anerkennen.Regelung für Studierende aus Drittstaaten Bewerbung Im Masterstudium Bioinformatik stehen alle zwei Jahre 18 Studienplätze zur Verfügung. Das Verhältnis Studienplätze zu Bewerber*innen beträgt derzeit ca. 1:1,5. Für Ihre Bewerbung brauchen Sie folgende Dokumente: Bachelorzeugnis oder Diplomstudienzeugnis oder gleichwertiges ausländisches ZeugnisLegen Sie ausländische Zeugnisse sowie eine Beschreibung der Unterrichtsgegenstände und beispielhafte Unterlagen als beglaubigte Übersetzungen vor. Empfehlungsschreiben von LektorInnen des ausländischen Institutes unterstützen die Studiengangsleitung dabei, die Erfüllung der Zugangsvoraussetzungen zu beurteilenListe der absolvierten Lehrveranstaltungen bzw. SammelzeugnisMotivationsschreibentabellarischer 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. Aufnahmeverfahren Das Aufnahmeverfahren umfasst einen schriftlichen Test und ein Gespräch mit der Aufnahmekommission. ZielZiel 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. AblaufDer 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.KriterienDie 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. Studieren mit Behinderung Sie möchten sich für das Studium bewerben und brauchen aufgrund einer Behinderung, chronischen Erkrankung oder Einschränkung Unterstützung? Kontaktieren Sie bitte: Mag.a Ursula Weilenmann Mitarbeiterin Gender & Diversity Management gm@fh-campuswien.ac.atKontakt > FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer Studiengangsleiter Bioengineering, Bioinformatik, Biotechnologisches Qualitätsmanagement, Bioverfahrenstechnik T: +43 1 606 68 77-3601 michael.maurer@fh-campuswien.ac.at Sekretariat Elisabeth BeckElisabeth Holzmann, Bakk.techn.Johanna BauerBarbara PhilippMuthgasse 621190 WienT: +43 1 606 68 77-3600 F: +43 1 606 68 77-3609bioengineering@fh-campuswien.ac.atLageplan Standort Muthgasse (Google Maps) Öffnungszeiten während des SemestersMo bis Do 16.30–18.00 UhrTelefonische TerminvereinbarungMo bis Do, 10.00–18.00 UhrFr, 10.00–13.00 Uhr Lehrende und Forschende > Hon.-Prof. Univ.-Doz. DI Dr. Rudolf Friedrich Bliem Lehre und Forschung > FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf Forschung und Entwicklung Projekte > 3M Purification Leitung: FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer > Fair Biopharma Leitung: FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer > UrbanMetagenApp Leitung: FH-Prof.in Dr.in Alexandra Graf > „proTect“ – Neue Konzepte für eine in vitro Evaluierung der Biokompatibilität von Werkstoffen und medizinischen Produkten Leitung: FH-Prof.in Univ.Doz.in Dr.in Ines Swoboda Newsalle News > Studierende liefern Ideen für Verpackungsfragen der Zukunft 15.05.2019 // Anfang Mai nahmen 13 Studierende der Verpackungstechnologie an einem Ideation Hackathon der Pirlo Gruppe in Kufstein teil. Das Unternehmen stellte weitere Kooperationen und Patent-Entwicklungen in Aussicht. mehr > Circular Packaging Day im Zeichen vom nachhaltigen Verpackungskreislauf 12.04.2019 // Großes Get-togheter mit mehr als 150 Vertreter*innen der Verpackungsbranche, Rohstofflieferanten und Sortier- und Recyclingunternehmen beim Circular Packaging Day am 11. April mehr > Bestens qualifiziert fürs Bierbrauen 08.04.2019 // Craft Beer, handwerklich gebrautes Bier, wird immer stärker nachgefragt. Kleineren, regionalen Brauereien bietet es die Chance, sich vom Mainstream abzuheben und der Experimentierfreudigkeit freien Lauf zu lassen. Darüber wissen die Kolleg*innen im Fachbereich Bioengineering eine Menge zu erzählen. mehr Events alle Events > Welcome Days für Erstsemestrige 2019 5.09.2019 ab 8.30 Uhr und 6.09.2019 ab 16.00 Uhr, Festsaal FH Campus Wien > Open House 22.11.2019, 8.00-18.00 Uhr, FH Campus Wien, Favoritenstraße 226, 1100 Wien Kooperationen und CampusnetzwerkWir arbeiten eng mit zahlreichen Industrieunternehmen, Universitäten wie der Universität für Bodenkultur Wien, dem Vienna Institute of Biotechnology (VIBT) 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 KooperationspartnerInnen!Campusnetzwerk Aktuelle Jobs aus dem Campusnetzwerk alle Jobs anzeigen PartnerInnen im Campusnetzwerk Downloads und LinksInfofolder Bioinformatik (pdf)Themenfolder Applied Life Sciences (pdf)
1. Semester Lehrveranstaltung SWS ECTS Aufbau von Datenbanken VO Aufbau von Datenbanken VO Vortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, 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 TestAbgabe der praktischen Projektaufgabe Lehr- und Lernmethode VorlesungPräsentationen durch Studenten und DiskussionPraktische Arbeit in der KleingruppeFernlehre Sprache Deutsch 2 4 Ausgewählte Kapitel der Mathematik VO 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. 1 2 Data Mining und Visualisierung ILV Data Mining und Visualisierung ILV Vortragende: Dipl.-Ing. Barbara Lederer 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Grundprinzipien des Data MiningsEinblick in VisualisierungsmöglichkeitenVor- und Nachteile der DarstellungenPraktische Übungen Prüfungsmodus Die Prüfung setzt sich zusammen aus Anwesenheit und aktiver Mitarbeit sowie Beurteilung der Übungsarbeiten. Lehr- und Lernmethode Vorlesung mit Übung Sprache Deutsch-Englisch 1 2 Einführung in das Programmieren ILV Einführung in das Programmieren ILV Vortragende: DI Norbert Auer, Josef Moser, BSc 2.5 SWS 5 ECTS Lehrinhalte Vertiefung in die Programmiersprache Python im Kontext von realen biologischer Problemstellungen.* Software Tools: Git* Kontainer Klassen (Listen, Dictionarys, ...)* Objektorientierte Prgrammierung (Klassen, Vererbung, ...)* Daten speichern/lesen* Generatoren* Spezielle Module: Biopython Prüfungsmodus Schriftliche Prüfung nach Abschluss der Lehrveranstaltung und Beurteilung der Übungsarbeiten Lehr- und Lernmethode VorlesungHausübungenÜbungen Sprache Deutsch 2.5 5 Einführung in Linux und Shellscripting ILV Einführung in Linux und Shellscripting ILV Vortragende: Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto, Anna Tomaselli, BSc 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Das Betriebssystem Linux ist in der Bioinformatik essentiell. Eine gewisse Grundkenntnis im Umgang mit Linux (Ubuntu) wird vorausgesetzt. 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 typen Fileformaten der Bioinformatik verwendet. Prüfungsmodus Schriftliche Prüfung, pünktliche und vollständige Abgabe von Übungsaufgaben. Beides zählt 50/50 zur Note Lehr- und Lernmethode Vortrag und Übungsaufgaben, Aufgaben während der Vorlesung und auch als Hausübungen Sprache Deutsch 1 2 Grundlagen Algorithmen VO Grundlagen Algorithmen VO Vortragende: Mag. Dr. Michael Wolfinger 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Einfuehrung Algorithmik,Graphentheorie, grundlegende Algorithmen zur Bestimmung von Sequenzähnlichkeit, Alignments und RNA-Faltung Prüfungsmodus Schriftliche Prüfung sowie Beurteilung der paktischen Aufgabenstellungen Lehr- und Lernmethode Vortrag mit Slides sowie praktische Übungen Sprache Deutsch-Englisch 1 2 Proteomics ILV Proteomics ILV Vortragende: Univ. Prof. Dr. Christopher Gerner 1.5 SWS 3 ECTS Lehrinhalte Proteomics: Möglichkeiten und ZieleMethoden, insbesondere MassenspektrometrieStatistische Verfahren zur Qualitätskontrolle, Sinn und Struktur von public repositoriesDatenbanken/OntologiesBioinformatische Anwendungen basierend auf großen Datensätzen Prüfungsmodus schriftliche Prüfung Lehr- und Lernmethode Vortrag, Übungen am Computer 1.5 3 Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage VO Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage VO Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte In der Lehrveranstaltung beschäftigen wir uns mit der Analyse von Sequenzen. Ausgehend von einer Genomsequenz werden wir versuchen zu einer funktionellen Annotation des Organismus zu gelangen. In diesem Prozess werden wir verschiedene bioinformatische Programme verwenden und eigene Skripts schreiben. Prüfungsmodus Die Note wird zu 30% aus der Mitarbeit und den Übungsbeispielen und zu 70% aus der Abschlussprüfung errechnet. Lehr- und Lernmethode Powerpoint Vortrag, selbständiges Erarbeiten von Beispielen am PC, Diskussionen. Sprache Deutsch 1 2 Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage Übung ILV Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage Übung ILV Vortragende: Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Praktische Übungen zu den in der Vorlesung besprochenen Themengebieten Prüfungsmodus Prüfung am Ende und pünktliche Abgabe der Fernlehrübungen. Lehr- und Lernmethode Beispielaufgaben werden gemeinsam und alleine gelöst. Tw. in der Übung und tw. als Fernlehrübung. 1 2 Statistik ILV Statistik ILV Vortragende: Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany, MMag. Sin-Yeung Yoo 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 1.5 3 Transcriptomics und Genomics ILV Transcriptomics und Genomics ILV Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Dr.rer.nat. Markus Jaritz, Anna Tomaselli, BSc 1.5 SWS 3 ECTS Lehrinhalte 1) Erarbeiten ausgewaehlter Kapitel der Bioinformatik (Next Generation Sequencing, ChIP-Seq, RNA-Seq) und2) Anwendung entsprechender bioinformatischer Werkzeuge zur Analyse der assoziierten Daten3) unter Verwendung von diverse script-Sprachen unter Linux (zBBash, AWK, Perl) Prüfungsmodus 40 % Praktisch: Abgabe eines kurzen Programmes zur Lösung einer Aufgabe60 % Theoretisch: Schriftliche Prüfung Lehr- und Lernmethode - Einleitungen und Erklärungen (Vortrag)- Gemeinsame Übungen am Computer Sprache Deutsch 1.5 3
2. Semester Lehrveranstaltung SWS ECTS Algorithmen Übungen UE Algorithmen Übungen UE Vortragende: Mag. Dr. Michael Wolfinger 1.5 SWS 3 ECTS Lehrinhalte Vertiefung und Anwendung der im Rahmen der LVA "Grundlagen Algorithmen" vorgetragenen Methoden und Konzepte: Implementierung und Anwendung einfacher Algorithmen in Perl. Prüfungsmodus Schriftliche Prüfung Lehr- und Lernmethode Beamer-Vortrag Sprache Deutsch 1.5 3 Angewandtes Programmieren VO Angewandtes Programmieren VO Vortragende: Ing. Christian Binder, BSc 2.5 SWS 5 ECTS Lehrinhalte - Einführung in das Porgrammieren mittels 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 und Übungen Lehr- und Lernmethode - Präsentation- Übung innerhalb der VO- Übungsbeispiele Sprache Deutsch 2.5 5 Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, DI (FH) Anton Grünberg, DI Dr. nat. techn. Matthias Hackl 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 SeminarreiheVorträge und Diskussionen Sprache Deutsch-Englisch 1 2 Datenbanksysteme ILV Datenbanksysteme ILV Vortragende: DI. Dr.techn. Dominik Ertl, 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)Abgabe der praktischen Projektaufgabe Lehr- und Lernmethode Präsentationen durch Studenten und DiskussionPraktische Arbeit in der Kleingruppe Sprache Deutsch 1.5 3 Machine Learning Methoden ILV Machine Learning Methoden ILV Vortragende: Dipl.-Ing. Dr. Theresa Scharl-Hirsch 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte Die Lehrveranstaltung gibt eine Einführung in den Einsatz der Programmiersprache R für die statistische Datenanalyse mittels Machine Learning Methoden. Themenbereiche inkludieren Regression, Cluster Analyse und Klassifikation sowie die Anwendung statistischer Modelle und Tests in R inklusive graphischer Datenvisualisierung. Unter anderem werden pricipal component analysis, partial least squares, random forests, support vector machines und neuronale networks behandelt. Prüfungsmodus Übungsbeispiele sowie eine Projektarbeit am Ende der VO gehen zu je 50% in die Note ein Lehr- und Lernmethode Vorlesung + Übung 1 2 Medizinische Genomanalysen VO Medizinische Genomanalysen VO Vortragende: DI Dr. Albert Kriegner, DI(FH) Dr. Stephan Pabinger 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte - Einführung in die medizinische Genomanalyse- Qualitätsbeurteilung der Daten- Variantenidentifizierung- Variantenannotation- Interpretation der Daten- Methoden für "genetic Testing" Prüfungsmodus - Anwesenheit und aktive Mitarbeit- Präsentationen der Studenten Lehr- und Lernmethode - Vorlesung mit Übung- Präsentationen durch Studenten und Diskussion Sprache Deutsch 1 2 Softwareentwicklung ILV Softwareentwicklung ILV Vortragende: DI Christian Heiderer 2 SWS 4 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 QTNicht sprachbezogene Schwerpunkte sind: - Verständnis für Projektplanung und den Entwicklungszyklus - Effizienter Entwicklungsablauf bei kleinen Projekten - Klarer Programmierstil Prüfungsmodus Praktische Arbeit zum Vorlesungsende Lehr- und Lernmethode Vorträge, Diskussionen, selbstständiges Arbeiten am PC, Fernlehre. Sprache Deutsch-Englisch 2 4 Spezielle Statistik Übung UE Spezielle Statistik Übung UE Vortragende: Dipl.-Ing. Dr. Alexandra Posekany, MMag. Sin-Yeung Yoo 1 SWS 2 ECTS Lehrinhalte In der Lehrveranstaltung werden allgemeine Themen der Statistik behandelt: Statistische Modellierung, Modellselektionverallgemeinerte Modelle (logistische Regression) Bayesianische Schätzung und ModellierungErstellung interaktiver Applikationen mit R Shiny Prüfungsmodus prüfungsimmanente Lehrveranstaltung + Abschlussprüfung Lehr- und Lernmethode angewandte Übungen mit R Sprache Deutsch 1 2 Strukturvorhersagen in Biopolymeren VO 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 1 2 Systemmodellierung LB Systemmodellierung LB Vortragende: Dr. Jürgen Zanghellini 2 SWS 4 ECTS Lehrinhalte In einem praktischen (wet lab) Ansatz soll die Auswirkung einer Perturbation der Zelle im systembiologischen Kontext analysiert werden und in ein metabolisches Modell übertragen werden. Dadurch werden Möglichkeiten und Limitierungen der Systembiologie anschaulich erarbeitet. Prüfungsmodus immanenter Prüfungscharakter Lehr- und Lernmethode Laborübung Sprache Deutsch-Englisch 2 4 Vorbereitung auf die Masterarbeit SE 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 0.5 1
3. Semester Lehrveranstaltung SWS ECTS Automatisierung ILV 1 2 Biotechnologisches Seminar UE 0.5 1 Businessplanung und Kostenrechnung ILV 2 4 Computational Systems Biology ILV 1.5 3 Entwicklung von bioinformatischen Workflows ILV 1.5 3 Gute Klinische Praxis und Pharmakovigilanz VO 1 2 Innovation und Unternehmensgründung ILV 1 2 Klinische Bioinformatik ILV 1.5 3 Metagenomanalyse ILV 1 2 Molecular Design ILV 1.5 3 Netzwerk und Internettechnologien ILV 1.5 3 Patentwesen ILV 1 2
4. Semester Lehrveranstaltung SWS ECTS Betreuung MT 1 1 Masterarbeit - Praktische Arbeit MT 0 28 Seminar SE 1 1
Zulassungsvoraussetzungen Naturwissenschaftlich-technischer Bachelor oder vergleichbarer Abschluss an einer Hochschule mit in Summe 180 ECTSUnd 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 ZeugnisGleichwertig ist es, wenn es völkerrechtlich vereinbart ist oder nostrifiziert wurde. Die Studiengangsleitung kann das Zeugnis auch im Einzelfall anerkennen.Regelung für Studierende aus Drittstaaten
Bewerbung Im Masterstudium Bioinformatik stehen alle zwei Jahre 18 Studienplätze zur Verfügung. Das Verhältnis Studienplätze zu Bewerber*innen beträgt derzeit ca. 1:1,5. Für Ihre Bewerbung brauchen Sie folgende Dokumente: Bachelorzeugnis oder Diplomstudienzeugnis oder gleichwertiges ausländisches ZeugnisLegen Sie ausländische Zeugnisse sowie eine Beschreibung der Unterrichtsgegenstände und beispielhafte Unterlagen als beglaubigte Übersetzungen vor. Empfehlungsschreiben von LektorInnen des ausländischen Institutes unterstützen die Studiengangsleitung dabei, die Erfüllung der Zugangsvoraussetzungen zu beurteilenListe der absolvierten Lehrveranstaltungen bzw. SammelzeugnisMotivationsschreibentabellarischer 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.
Aufnahmeverfahren Das Aufnahmeverfahren umfasst einen schriftlichen Test und ein Gespräch mit der Aufnahmekommission. ZielZiel 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. AblaufDer 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.KriterienDie 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.
> FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer Studiengangsleiter Bioengineering, Bioinformatik, Biotechnologisches Qualitätsmanagement, Bioverfahrenstechnik T: +43 1 606 68 77-3601 michael.maurer@fh-campuswien.ac.at
> „proTect“ – Neue Konzepte für eine in vitro Evaluierung der Biokompatibilität von Werkstoffen und medizinischen Produkten Leitung: FH-Prof.in Univ.Doz.in Dr.in Ines Swoboda
> Studierende liefern Ideen für Verpackungsfragen der Zukunft 15.05.2019 // Anfang Mai nahmen 13 Studierende der Verpackungstechnologie an einem Ideation Hackathon der Pirlo Gruppe in Kufstein teil. Das Unternehmen stellte weitere Kooperationen und Patent-Entwicklungen in Aussicht. mehr
> Circular Packaging Day im Zeichen vom nachhaltigen Verpackungskreislauf 12.04.2019 // Großes Get-togheter mit mehr als 150 Vertreter*innen der Verpackungsbranche, Rohstofflieferanten und Sortier- und Recyclingunternehmen beim Circular Packaging Day am 11. April mehr
> Bestens qualifiziert fürs Bierbrauen 08.04.2019 // Craft Beer, handwerklich gebrautes Bier, wird immer stärker nachgefragt. Kleineren, regionalen Brauereien bietet es die Chance, sich vom Mainstream abzuheben und der Experimentierfreudigkeit freien Lauf zu lassen. Darüber wissen die Kolleg*innen im Fachbereich Bioengineering eine Menge zu erzählen. mehr
> Welcome Days für Erstsemestrige 2019 5.09.2019 ab 8.30 Uhr und 6.09.2019 ab 16.00 Uhr, Festsaal FH Campus Wien