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Bioinformatik

Masterstudium, berufsbegleitend

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.

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Elisabeth Beck
Elisabeth Holzmann, Bakk.techn.
Johanna Bauer
Mag.a Susanne Polansky
Muthgasse 62
1190 Wien
T: +43 1 606 68 77-3600
F: +43 1 606 68 77-3609
bioengineering@fh-campuswien.ac.at

Lageplan Standort Muthgasse (Google Maps)

Öffnungszeiten während des Semesters
Mo bis Do 16.30–18.00 Uhr

Telefonische Terminvereinbarung
Mo bis Do, 10.00–18.00 Uhr
Fr, 10.00–13.00 Uhr

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Studiendauer
4 Semester
Abschluss
Master of Science in Engineering (MSc)
18Studienplätze
120ECTS
Organisationsform
berufsbegleitend

Das Studium startet alle zwei Jahre. Bewerbungsfrist für den Start im Studienjahr 2018/19:
bis 15. Juni 2018

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)

Programm für das Open House am 17. November 2017

Neugierig geworden? Dann besuchen Sie uns beim Open House! Studierende und das Team präsentieren die Inhalte und Schwerpunkte des Studiums und beantworten Ihre Fragen. Das detaillierte Programm des Studiengangs sehen Sie hier:

Programm Bioinformatik, Masterstudiengang

  • Info Point: Das Studiengangsteam informiert über Studium und Beruf
    08:00 - 15:00
    Festsaal - Favoritenstraße 226, 1100 Wien
  • Infovortrag zu Studium und Beruf
    16:00 - 17:30
    LS5 - Muthgasse 62, 1190 Wien
  • Info Point: Das Studiengangsteam informiert über Studium und Beruf
    16:00 - 19:00
    LS1 - Muthgasse 62, 1190 Wien
  • Führung durch das Gärungstechnische Labor und Präsentation der Braueinrichtung
    17:30 - 18:00
    Labor - Muthgasse 62, 1190 Wien

Was Sie mitbringen

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.

Was wir Ihnen bieten

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 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 Biotechnologie
  • Schwerpunkt: Zusammenhänge zwischen Gensequenzen und deren Produkten herstellen
  • Zugang zu Top-Netzwerk mit Universitäten, insbesondere der BOKU sowie namhaften Biotech-Unternehmen

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 BioinformatikerInnen rasant zu. Mit unserer produktionsnahen Ausbildung sind Sie gefragt.


Was Sie im Studium lernen

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. 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

Grundstudium

Lehrveranstaltung SWS ECTS
Aufbau von Datenbanken VO

Aufbau von Datenbanken VO

Vortragende: Mag. Dipl.-Ing. Dr.techn. Lorenz Froihofer, 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 Matrizen
Merkmalsraum, Objektraum; Rechenoperationen mit Vektoren und Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Eigenwerte und Eigenvektoren.
2 Ausgewählte Methoden der multivariaten Statistik
Numerische Klassifikation; Hauptkomponentenanalyse.
3 Lineare Optimierung
Maximum-Problem; Simplex-Algorithmus; duale Optimierungsprobleme.
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 VO+UE

Data Mining und Visualisierung VO+UE

Vortragende: Dipl.-Ing. Barbara Kavšek

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.

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung mit Übung

Sprache

Deutsch-Englisch

1 2
Einführung in das Programmieren VO+UE

Einführung in das Programmieren VO+UE

Vortragende: DI Norbert Auer

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, ...)
* Regular Expressions
* Daten speichern/lesen
* Generatoren
* Parallele Programierung
* Spezielle Module: Biopython, Pandas, Numpy, Scipy

Prüfungsmodus

Schriftliche Prüfung nach Abschluss der Lehrveranstaltung und Beurteilung der Übungsarbeiten/Projektarbeit

Lehr- und Lernmethode

VorlesungHausübungenProjektarbeit

Sprache

Deutsch

2.5 5
Einführung in Linux und Shellscripting VO+UE

Einführung in Linux und Shellscripting VO+UE

Vortragende: Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto

1 SWS
2 ECTS

Lehrinhalte

Das Betriebssystem Linux ist in der Bioinformatik essentiell. In dieser Vorlesung und Übung wird es eine Einführung in Linux (Ubuntu) allgemein und in die Benutzung des Betriebssystems im Besonderen geben.

Prüfungsmodus

Schriftliche Prüfung und 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 VO+UE

Proteomics VO+UE

Vortragende: Univ. Prof. Dr. Christopher Gerner

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

1.5 3
Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage VO

Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage VO

Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Ing. DI (FH) Nadine Elpida Tatto

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 VO+UE

Sequenzvergleich und Funktionsvorhersage Übung VO+UE

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 VO+UE

Statistik VO+UE

Vortragende: 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

1.5 3
Transcriptomics und Genomics VO+UE

Transcriptomics und Genomics VO+UE

Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, Dr.rer.nat. Markus Jaritz

1.5 SWS
3 ECTS

Lehrinhalte

1) Erarbeiten ausgewaehlter Kapitel der Bioinformatik (Next Generation Sequencing, ChIP-Seq, RNA-Seq) und
2) Anwendung entsprechender bioinformatischer Werkzeuge zur Analyse der assoziierten Daten
3) 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

Grundstudium

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: Dipl.-Ing. Gerald Holzmann, Bakk. techn.

2.5 SWS
5 ECTS

Lehrinhalte

- Einführung in das Porgrammieren mittels C++
- Umsetzung von Beispielen
- Objektorientierte Programmierung
- Von der Idee zur Umsetzung und die zur Verfügung stehenden Hilfsmittel

Prüfungsmodus

Zwischentests, Übungen und Abschlussprüfung.

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

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 VO+UE

Datenbanksysteme VO+UE

Vortragende: Dr. Dominik Ertl, 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 VO+UE

Machine Learning Methoden VO+UE

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 VO+UE

Softwareentwicklung VO+UE

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 QT

Nicht 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

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

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

Grundstudium

Lehrveranstaltung SWS ECTS
Automatisierung VO+UE

Automatisierung VO+UE

Vortragende: Dipl.-Ing. Werner Seiler

1 SWS
2 ECTS

Lehrinhalte

Einführung in die Automatisierungstechnik technischer Prozesse.
Dazu gehören Grundlagen der Messtechnik insbesondere von Größen mit Bedeutung bei biotechnologischen Verfahren.
Grundlagen der Prozessautomatisierung, insbesondere Prozessleittechnik, speicherprogrammierbarer Steuerungen (SPS) und Feldbussysteme.
Einführung in die Grundlagen der Regelungstechnik.

Prüfungsmodus

HausarbeitSchriftliche Prüfung am Ende der Lehrveranstaltung oder Prüfungsgespräch (TBD).

Lehr- und Lernmethode

Vortrag, Entwurfs- und Rechenübungen mit Excel und Simulationsprogrammen.Hausarbeit.

Sprache

Deutsch

1 2
Biotechnologisches Seminar UE

Biotechnologisches Seminar UE

Vortragende: FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, FH-Prof. DI Dr. Michael Maurer

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

0.5 1
Businessplanung und Kostenrechnung VO+UE

Businessplanung und Kostenrechnung VO+UE

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

2 4
Computational Systems Biology ILV

Computational Systems Biology ILV

Vortragende: Dr. Jürgen Zanghellini

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 schriftliche Abschlussprüfung

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung mit integrierten Übungsteilen

Sprache

Deutsch-Englisch

1.5 3
Entwicklung von bioinformatischen Workflows VO+UE

Entwicklung von bioinformatischen Workflows VO+UE

Vortragende: Dipl.-Ing. Maciej Kandula

1.5 SWS
3 ECTS

Lehrinhalte

Review von einigen populärsten Workflow-Systemen: z.B. Snakemake, Galaxy, Bpipe, usw.
Eigenschaften von Workflow-Systemen: z.B. Unterstützung für Distributed Computing, Scheduling-Modus, GUI/CLI-Unterstützung, Commandline Portabilität von Code fuer Workflow Etappen, Audit Trail, usw.
Diskussion relevanter Themen: Wiederholbarkeit, Reproduzierbarkeit, Dokumentation, Shareability
Spezifische Beispiele: mittels Conda und Snakemake

Prüfungsmodus

Multiple-choice ZwischentestPraktische Endprüfung

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung / Vorzeigen / Übungen / Haustutorials

Sprache

Englisch

1.5 3
Gute Klinische Praxis und Pharmakovigilanz VO

Gute Klinische Praxis und Pharmakovigilanz VO

Vortragende: Mag. DDr. Alexander Hönel, MSc MBA LLM

1 SWS
2 ECTS

Lehrinhalte

Erhalt des essentiellen Know Hows zum Thema Klinische Prüfungen: Was ist ein Humanexperiment, welche rechtliche Basis hat es, wie ist die klinische Prüfung im Produkt Life Cycle positioniert? Welche Phasen der klinischen Prüfungen gibt es, welche Risiken? Qualitätssicherungsmaßnahmen und aktuelle Anforderungen aus sich ändernden Rechtsmaterien

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

1 2
Innovation und Unternehmensgründung VO+UE

Innovation und Unternehmensgründung VO+UE

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

1 2
Klinische Bioinformatik VO+UE

Klinische Bioinformatik VO+UE

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. In Diskussion wird der Umgang mit klinischen Daten und die ethischen Implikationen besprochen.

Prüfungsmodus

Mitarbeit und Anwesenheit, Ausarbeitung und Präsentation eines wissenschaftlichen Artikels in Gruppenarbeit.

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung / praktische Beispiele / Case-studies / Presentationen

1.5 3
Metagenomanalyse VO+UE

Metagenomanalyse VO+UE

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

Präsentation eines praktischen Beispiels.

Lehr- und Lernmethode

Vortrag, Diskussion und praktisches Beispiel.

1 2
Molecular Design VO+UE

Molecular Design VO+UE

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

1.5 3
Netzwerk und Internettechnologien VO+UE

Netzwerk und Internettechnologien VO+UE

Vortragende: Silvia Schmidt, MSc

1.5 SWS
3 ECTS

Lehrinhalte

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

Prüfungsmodus

Schriftliche Prüfung & Übungsteil

Lehr- und Lernmethode

Vortrag und Übung, tlw. inverted classroom

Sprache

Deutsch

1.5 3
Patentwesen VO+UE

Patentwesen VO+UE

Vortragende: Dipl.-Ing. Anatol Dietl, Mag. iur. Dipl.-Ing. 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; Patentrecherche; Patentprivatrecht insb. Lizenzverträge; Besonderheiten biotechnologischer Erfindungen und Patente

Prüfungsmodus

schriftliche Tests am Beginn der Einheiten; Hausarbeit

Lehr- und Lernmethode

Vorlesung

Sprache

Deutsch

1 2

Grundstudium

Lehrveranstaltung SWS ECTS
Betreuung MT 1 1
Masterarbeit - Praktische Arbeit MT 0 28
Seminar SE 1 1

Semesterdaten:
Wintersemester: 16. August 2017 bis 27. Jänner 2018
Sommersemester: 5. Februar 2018 bis 14. Juli 2018

Anzahl der Unterrichtswochen
20 pro Semester

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

Unterrichtszeiten
18.00–21.20 Uhr (ca. drei Mal zwischen Mo und Fr); Sa (ganztägig; ca. alle zwei Wochen, ab 8.30 Uhr)

Unterrichtssprache
Deutsch

Offene Lehrveranstaltungen

Sie haben auch die Möglichkeit, ausgewählte offene Lehrveranstaltungen anderer Studiengänge bzw. Departments zu besuchen. Details zur Anmeldung finden Sie hier.

Ihre Karrierechancen

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 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 Forschungsunternehmen
  • Biopharmazeutische Industrie
  • Industrielle Biotechnologie
  • Medizinische und molekularbiologische Forschung
  • Bioinformatik-DienstleistungsanbieterInnen

Aufnahme

Zulassungsvoraussetzungen

  • 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.

Bewerbung

Im Masterstudium Bioinformatik stehen alle zwei Jahre 18 Studienplätze zur Verfügung. Das Verhältnis Studienplätze zu BewerberInnen beträgt derzeit ca. 1:1,5.

Für Ihre Bewerbung brauchen Sie folgende Dokumente:

  • Bachelorzeugnis / Diplomstudienzeugnis / gleichwertiges ausländisches Zeugnis

Legen 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 beurteilen

  • Liste der absolvierten Lehrveranstaltungen bzw. Sammelzeugnis
  • Motivationsschreiben
  • tabellarischer Lebenslauf
  • Meldezettel

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.

  • 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 BewerberInnen haben keinen Einfluss auf die Aufnahme. Die Zugangsvoraussetzungen müssen erfüllt sein. Die abschließende Reihung der BewerberInnen 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.at


Kontakt

Sekretariat

Elisabeth Beck
Elisabeth Holzmann, Bakk.techn.
Johanna Bauer
Mag.a Susanne Polansky
Muthgasse 62
1190 Wien
T: +43 1 606 68 77-3600
F: +43 1 606 68 77-3609
bioengineering@fh-campuswien.ac.at

Lageplan Standort Muthgasse (Google Maps)

Öffnungszeiten während des Semesters
Mo bis Do 16.30–18.00 Uhr

Telefonische Terminvereinbarung
Mo bis Do, 10.00–18.00 Uhr
Fr, 10.00–13.00 Uhr

Lehrende und Forschende


Projekte



> FH Campus Wien erstellt Treibhausgasbilanz

21.09.2017 // Alle Emissionen auf Null – so das Pariser Klimaabkommen. Bis 2030 sollen Treibhausgasemissionen zunächst um 40 Prozent reduziert werden. Die FH Campus Wien will mit einer Treibhausgasbilanz, die ihre Haupt-Emissionsquellen identifiziert, einen Beitrag zur Lebensqualität leisten. mehr


> Weltweit in der U-Bahn erwischt

02.05.2017 // Menschen tummeln sich in der U-Bahn, aber nicht nur. Wer nach der Haltestange greift, kommt mit zahlreichen Bakterien und anderen Mikroorganismen in Kontakt. Viele davon sind lebensnotwendig, manche harmlos, andere sind Krankheitserreger. Die FH Campus Wien ist ihnen auf der Spur. mehr


> Ready… set… goal! Start-up Corner ist eröffnet

30.01.2017 // Den Entrepreneurial Spirit fördern und feiern, hieß es am 26. Jänner in der Gutheil-Schoder-Gasse in Wien Favoriten. Die FH Campus Wien lud mit einem Frühstück zur Eröffnung des Start-up Corners. Unter den Gästen befand sich auch Harald Mahrer, Staatssekretär im Bundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft. mehr

Termine

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> Open House

17.11.2017, 8.00-18.00 Uhr, FH Campus Wien, Favoritenstraße 226, 1100 Wien

Kooperationen und Campusnetzwerk

Wir 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!

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