Masterstudium

Bioinformatik

berufsbegleitend

Die Bioinformatik entwickelt Algorithmen und Programme, mit denen biochemische Prozesse simuliert und naturwissenschaftliche sowie medizinische Daten analysiert werden. Sie verknüpft Wissen über biochemische und molekularbiologische Abläufe in Organismen mit angewandter Informatik, Machine Learning und Modellentwicklung. Datenmanagement, -sicherheit und -integration sind genauso Teil des Feldes wie die Systembiologie oder Molecular Design. Heute ist Bioinformatik aus der Forschung, aber auch aus der industriellen Entwicklung und Produktion nicht mehr wegzudenken. Damit erwarten Sie ausgezeichnete Perspektiven an der Schnittstelle von Grundlagenforschung und Entwicklung.

Department
Applied Life Sciences
Thema
Technologien

Highlights

  • Fokus auf medizinische Bioinformatik, Molecular Design und Systembiologie

  • Schwerpunkt: Maschine Learning und Automatisierung

  • Zugang zu Top-Netzwerk mit österreichischen sowie internationalen Universitäten und Fachhochschulen, Forschungseinrichtungen, 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 Wintersemester 2024/25

    01. Januar 2024 - 15. Juni 2024

    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)

    Perspektiven

    Alle Videos
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    Im Master Bioinformatik wird man schnell für seine Mühen belohnt

    "Das Coolste an meinem Studium ist, dass man immer etwas Neues lernt, dass man sehr schnell selbst einen Output generiert und man so eine Belohnung für die Mühen hat, die man aufgewendet hat - man sieht was man selbst erschaffen hat", erzählt Monika Waldherr. Sie studiert berufsbegleitend im Masterstudiengang Bioinformatik an der FH Campus Wien.

    04:02

    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.

    • 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.

    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

    Berufsbegleitend studieren mit dem waff-Stipendium für Frauen

    Der waff – Wiener Arbeitnehmer*innen Förderungsfonds unterstützt Frauen, die berufsbegleitend in den Bereichen Digitalisierung, Technik und Ökologie studieren wollen. Unter anderem wartet ein Stipendium in Höhe von 10.000 Euro für ein Bachelor- und 7.500 Euro für ein Masterstudium auf Sie. Detaillierte Informationen und Voraussetzungen finden Sie auf der Website des waff: waff – Frauen, Beruf und Studium

    Für weitere Förderungsmöglichkeiten besuchen Sie unsere Seite Förderungen und Stipendien.
     

    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


    Im Studium

    In Lehre und Forschung profitieren Sie von unserem starken Netzwerk mit der Industrie.In unserem Studiengang lehren Expert*innen aus der Praxis und bringen ihr anwendungsorientiertes Know-how ein. Unsere IT-Infrastruktur (Linux) steht Studierenden in Vorlesungen und für Masterarbeiten zur Verfügung. 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 in der Pharma und Biotech Branche zugeschnitten, bietet aber auch genügend Basiswissen und Diversität um die Bedürfnisse der modernen Medizin abzudecken. Die Datenflut der Life Science Forschung kann schon lange nicht ohne Bioinformatik bewältigt werden, und in der pharmazeutischen und biotechnologischen Industrie wird immer mehr Fokus auf eine computerbasierte Auswertung und Modellierung gelegt. In den letzten Jahren hat sich aber auch im medizinischen Bereich klar gezeigt welche Bereicherung die Verwendung von Bioinformatik in das Feld bringt.

    Egal ob Risikofaktoren über genetischer Marker bestimmt oder das Mikrobiom analysiert werden soll, seltenen Krankheiten erkannt, oder Krankheitsverläufe vorhergesagt werden sollen, Verfahren der Bioinformatik machen es möglich. Egal ob neue Medikamente entwickelt, oder die Produktion von biotechnologischen Produktion optimiert werden soll, der Bedarf an Bioinformatiker*innen nimmt rasant zu. Mit unserer produktionsnahen Ausbildung sind Sie gefragt.

    Bioinformatik bilden die Schnittstelle zwischen IT und Biologie, zwischen Experiment und Erkenntnis. Sie kombinieren daher im Studium Angewandte Informatik und Maschine Learning mit biologischer Datenanalyse.

    • Bei Angewandter Informatik und Maschine Learning setzen Sie sich mit Programmieren, Netzwerken und Datenbanksystemen, klassischer Statistik und Maschine Learning Methoden auseinander. Mit Algorithmen und Softwareentwicklung bekommen sie die Werkzeuge um Projekte sinnvoll und effizient umsetzen zu können.
    • Im Bereich der biologischen Datenanalyse lernen Sie mit den unterschiedlichsten Sequenzierdaten umzugehen, das Mikrobiom zu erforschen, Struktur- und Funktionsvorhersagen zu treffen und mit metabolischen Modellen zu arbeiten.
    • 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

    Ausgewählte Kapitel der Mathematik VO

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

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    1 Matrizen und Vektoren
    2 Lineare Gleichungssysteme
    3 Hauptkomponentenanalyse
    4 Rekursionsgleichungen
    5 Abzählprobleme
    6 Diskrete dynamische Optimierung
    7 Markov-Ketten und Hidden MArkov-Modelle
    8 Distanzbasierte Klassifikationsverfahren

    Prüfungsmodus

    Schriftliche Prüfung

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag in Verbindung mit Übungen.

    Sprache

    Deutsch

    1 SWS
    2 ECTS
    Proteomics ILV

    Proteomics ILV

    Vortragende: Dr. Gerhard Dürnberger

    1.5 SWS   3 ECTS

    Lehrinhalte

    Proteomics Grundlagen
    Proteomics Analysen mittels Massenspektrometrie (MS) mit Fokus auf bottom-up shotgun MS
    Datenanalyse: Identifikation von Peptiden & Quantifizierung
    Datenbanken, oeffentliche Repositories & Qualitaetskontrolle
    Anwendungen und statistische Analyse

    Prüfungsmodus

    Uebungen und schriftliche Prüfung

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag, Übungen am Computer

    Sprache

    Deutsch

    1.5 SWS
    3 ECTS
    Statistik ILV

    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

    Sprache

    Deutsch

    1.5 SWS
    3 ECTS
    Aufbau von Datenbanken VO

    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

    2 SWS
    4 ECTS
    Data Mining und Visualisierung ILV

    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

    1 SWS
    2 ECTS
    Einführung in das Programmieren ILV

    Einführung in das Programmieren ILV

    Vortragende: DI Dr. Gerhard Gaube

    2.5 SWS   5 ECTS

    Lehrinhalte

    Programmiertechniken mit Python im Kontext biologischer Problemstellungen:

    * Laufzeitumgebung, Funktionsweise Compiler und Google Colab
    * Variablen, Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen, Funktionen
    * Sequenzielle Datentypen, Zuordnungen und Mengen
    * Konzepte der Objektorientierte Programmierung und Modularisierung
    * IO Funktionalitäten lokal und im Netz
    * Einfache Anwendungsbeispiele mit Biopython

    Prüfungsmodus

    Präsentation der Hausübungen und Schriftliche Prüfung

    Lehr- und Lernmethode

    Jede Einheit besteht aus einem einleitenden Theorieteil mit entsprechenden Übungen dazu.
    Vorlesung mit Übungen
    Hausübungen mit Präsentationen

    Sprache

    Deutsch

    2.5 SWS
    5 ECTS
    Einführung in Linux und Shellscripting ILV

    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.

    Sprache

    Deutsch

    1 SWS
    2 ECTS
    Grundlagen Algorithmen VO

    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

    1 SWS
    2 ECTS
    Transcriptomics und Genomics ILV

    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

    2 SWS
    4 ECTS
    Transcriptomics und Genomics Übung UE

    Transcriptomics und Genomics Übung UE

    Vortragende: Lukas Fürnwein, BSc, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf

    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

    1.5 SWS
    3 ECTS

    Machine Learning Methoden ILV

    Machine Learning Methoden ILV

    Vortragende: Dr. Christian Steineder

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Nach erfolgreichem Abschluss haben Studierende Wissen in folgenden Bereichen:

    - Wichtige Begriffe (AI, ML, ...)
    - Wichtige Konzepte (bias-variance trade off, cross-validation, ...)
    - Übersicht über wichtige Algorithmen
    - Einige Hintergründe von ML Algorithmen
    - Grundlagen der Programmiersprache Python
    - Anwendung von ML Algorithmen auf echte Daten

    Prüfungsmodus

    Abschlussarbeit

    Lehr- und Lernmethode

    Interaktive Vorlesung und Diskussionen

    Sprache

    Englisch

    1 SWS
    2 ECTS
    Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE

    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

    1 SWS
    2 ECTS
    Datenbanksysteme ILV

    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 einer Web-Anwendung mit Python
    - 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

    1.5 SWS
    3 ECTS
    Medizinische Genomanalysen VO

    Medizinische Genomanalysen VO

    Vortragende: Smriti Shridhar, PhD

    1 SWS   2 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
    Präsentation eines wissenschaftlichen Artikels in Gruppenarbeit

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung / praktische Beispiele / Case-studies / Presentationen

    Sprache

    Englisch

    1 SWS
    2 ECTS
    Spezielle Statistik Übung UE

    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

    1 SWS
    2 ECTS
    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 SWS
    2 ECTS
    Datenanalyse Labor LB

    Datenanalyse Labor LB

    Vortragende: Lukas Fürnwein, BSc, FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf, 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

    2 SWS
    4 ECTS
    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 SWS
    1 ECTS
    Softwareentwicklung ILV

    Softwareentwicklung ILV

    Vortragende: Lukas Fürnwein, BSc, 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

    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

    3 SWS
    6 ECTS
    Angewandtes Programmieren Übung ILV

    Angewandtes Programmieren Übung ILV

    Vortragende: Ing. Christian Binder, BSc, Dominik Jasiczek, 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

    3 SWS
    6 ECTS

    Automatisierung Übung ILV

    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 und Übungen

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    3 SWS
    6 ECTS
    Biotechnologisches Seminar SE

    Biotechnologisches Seminar SE

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

    0.5 SWS
    1 ECTS
    Businessplanung und Kostenrechnung ILV

    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

    2 SWS
    4 ECTS
    Validierung von Software und Medizinprodukten VO

    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

    1 SWS
    2 ECTS
    Innovation und Unternehmensgründung ILV

    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

    1 SWS
    2 ECTS
    Klinische Bioinformatik ILV

    Klinische Bioinformatik ILV

    Vortragende: Mag.rer.nat.Dr.rer.nat. Sophia Derdak, DDr. Alexander Tolios, BA MA MSc

    1.5 SWS   3 ECTS

    Lehrinhalte

    Die Studierenden sollen lernen, commandline-tools anzuwenden um bioinformatische Analysen zu skripten, um genetische Auffälligkeiten zu detektieren.

    Prüfungsmodus

    Erstellen eines bash-Skripts zur automatisierten Durchführung bioinformatischer Analysen.

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung / praktische Beispiele / Case-studies / Presentationen.

    Sprache

    Englisch

    1.5 SWS
    3 ECTS
    Metagenomanalyse ILV

    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

    1 SWS
    2 ECTS
    Molecular Design ILV

    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

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    1.5 SWS
    3 ECTS
    Netzwerk und Internettechnologien ILV

    Netzwerk und Internettechnologien ILV

    Vortragende: Tobias Buchberger, BSc MSc

    1 SWS   2 ECTS

    Lehrinhalte

    Grundlagen und Überblick Netzwerke/Internet: u.a. ISO/OSI Schichtenmodell, IP, ARP, ICMP, TCP/UDP, HTTP, DHCP
    Grundlegendes Verständnis für das Internet of Things
    Grundlagen IT-Security: u.a. Kryptographie, Sichere Kommunikation, Authentifizierung, Angriffe
    Grundbegriffe für den Genome Browser
    Übungen im Netzwerklabor zu Networking, ARP (Spoofing), Machine-in-the-Middle (MitM) Angriff und HTTPS

    Prüfungsmodus

    Schriftliche Prüfung & Übungsteil

    Lehr- und Lernmethode

    Vortrag und Übungen im Netzwerklabor, tlw. inverted classroom

    Sprache

    Deutsch

    1 SWS
    2 ECTS
    Patentwesen ILV

    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

    1 SWS
    2 ECTS
    Computational Systems Biology ILV

    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 schriftliche Prüfung

    Lehr- und Lernmethode

    Vorlesung mit integrierten Übungsteilen

    Sprache

    Deutsch-Englisch

    1.5 SWS
    3 ECTS

    Masterabschlussprüfung AP

    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

    0 SWS
    1 ECTS
    Masterarbeit - Durchführung MT

    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

    0 SWS
    28 ECTS
    Masterarbeitsseminar SE

    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

    1 SWS
    1 ECTS

    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. 


    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
        Wissenschaftliches Schreiben
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        Intensiv-Deutschkurs
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        EICC
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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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        Gezeichnetes Bild, 2 junge Personen von hinten stehen vor der FH Campus Wien
        28. Februar 2024

        FH Campus Wien lädt zu Open House am 15. März 2024

        Studieninteressierte können sich am Hauptstandort der FH Campus Wien ein umfassendes Bild über die nahezu 70 Studien- und Hochschullehrgänge machen. Infovorträge, Action Points, Hausführungen und Schnupperlehrveranstaltungen erleichtern die Studienwahl.

        • Applied Life Sciences
        • Gesundheitswissenschaften
        • Soziales
        • Technik
        • Verwaltung, Wirtschaft, Sicherheit, Politik
        • Angewandte Pflegewissenschaft
        • FH Highlights

        Vernetzen mit Absolvent*innen und Organisationen

        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
        Barbara Philipp

        Favoritenstraße 222, E.3.22
        1100 Wien
        +43 1 606 68 77-3600
        +43 1 606 68 77-3609
        bioengineering@fh-campuswien.ac.at

        Lageplan Hauptstandort Favoriten (Google Maps)

        Öffnungszeiten während des Semesters
        Mo bis Do, 16.30-18.15 Uhr

        Telefonische Erreichbarkeit
        Mo bis Do, 10.00-18.15 Uhr
        Fr, 10.00-14.00 Uhr


        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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