Sök i programutbudet

Använd sökfunktionen för att leta efter kurser och program i Chalmers utbildningsutbud. Den programplan och utbildningsplan som avser dina studier är i allmänhet från det läsår du började dina studier.

​​​​​​​​​​​​​

Kursplan för

Läsår
KMG060 - Systems biology
 
Kursplanen fastställd 2012-02-21 av programansvarig (eller motsvarande)
Ägare: MPBIO
7,5 Poäng
Betygskala: TH - Fem, Fyra, Tre, Underkänt
Utbildningsnivå: Avancerad nivå
Huvudområde: Bioteknik
Institution: 21 - KEMI OCH KEMITEKNIK


Undervisningsspråk: Engelska
Sökbar för utbytesstudenter
Blockschema: B

Modul   Poängfördelning   Tentamensdatum
Lp1 Lp2 Lp3 Lp4 Sommarkurs Ej Lp
0107 Tentamen 7,5hp Betygskala: TH   7,5hp   15 Dec 2012 em V,  04 Apr 2013 fm V,  27 Aug 2013 em V

I program

MPBIO BIOTECHNOLOGY, MSC PROGR, Årskurs 1 (obligatorisk)
MPCAS COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS, MSC PROGR, Årskurs 2 (valbar)
MPENM ENGINEERING MATHEMATICS AND COMPUTATIONAL SCIENCE, MSC PROGR, Årskurs 1 (valbar)

Examinator:

Professor  Jens B Nielsen


Kursutvärdering:

http://document.chalmers.se/doc/0b3625b3-10cb-45b5-99ea-348b5855d615


  Gå till kurshemsida

Behörighet:

För kurser inom Chalmers utbildningsprogram gäller samma behörighetskrav som till de(t) program kursen ingår i.

Kursspecifika förkunskaper

Chemistry, Biochemistry, Mathematics (linear algebra, multivariable analysis, differential equations), Cell and Molecular Biology.

Syfte

To teach the student about methods for data generation, data analysis and mathematical modelling in systems biology.

Lärandemål (efter fullgjord kurs ska studenten kunna)

have knowledge of available general data generation techniques in
systems biology, their applicability and limitations.

be able to analyse transcriptome data using different bioinformatics methods.
be able to evaluate different mathematical models for simulation of biological systems

have hands-on experience from a data analysis and model simulations.

Innehåll

The course considers the following topics:

Genomics: genome sequencing methods, genome sequence analysis, comparative genomics.
Transcriptomics: DNA arrays and gene expression data, cluster analysis
Proteomics: measurement of the proteome, protein interaction networks.
Metabolomics: measurement of the metabolome.
Metabolic networks: setting up genome-scale metabolic models, analysis of metabolic networks.
Integrated data analysis: analysis of molecular interaction networks.
Mathematical modelling: setting up dynamic models, simulation of dynamic models

The course includes a project corresponding to 2.5 credits.

Organisation

.

Litteratur

See separate list.

Examination

The student is examined by exercises, project work and a written exam.


Sidansvarig Publicerad: on 24 jan 2018.