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Fortgeschrittenenseminar

Big Data - How Big Data will change life science research?
Anmeldung Klicken Sie hier, um sich für die Lehrveranstaltung anzumelden
Teilnehmerzahl 12 (aktuell angemeldet: 0)
Veranstaltungstyp Seminar
Dozent Prof HW Mewes
Zeit Montag, 10:15–11:45
Turnus wöchentlich vom 17.10.2016 bis zum 06.02.2017
Raum C 024, Luisenstr. 37, München
Punkte 5 ECTS

Die Teilnehmerzahl dieser Veranstaltung ist beschränkt und eine Anmeldung ist erforderlich.

TUM LV-Nr: 240500136

Anmeldung zur Prüfung erfolgt über TUMonline (WZ8009).

Inhalt

!! Achtung: versehentlich war die Zeit für das Seminar mit 12:00 bis 13:30 angegeben !!

Das Seminar findet von 10:15 bis 11:45 statt (C024). 

 

Wahrheit und Methode als Prinzipien biologischer Forschung
 
 Modern science is characterized by its ever-increasing specialization,
necessitated by the enormous amount of data, the complexity
of techniques and of theoretica! structures within every field.
Thus science is split into innumerable disciplines continually
generating new subdisciplines. In consequence, the physicist, the
biologist, the psychoiogist and the social scientist are, so to speak,
encapsulated in their private universes, and it is difficult to get
word from one cocoon to the other.
 
L. v. Bertalaffny, “General Systems Theory"
 
 
Wissenschaft hat eine lange Tradition alle Aspekte des Universums in ein Weltbild zu fassen, das verständlich und frei von offensichtlichen Widersprüchen sein soll. Wissenschaftliche Methodik scheint fest etabliert zu sein, die Werkzeuge der molekularen Biologie und der Algorithmen, Daten zu analysieren und zu interpretieren müssen nur richtig angewendet werden, um alle noch anstehenden Fragen zu lösen und die letzten Geheimnisse des Lebens zu entschlüsseln. Die Idee eines geordneten Universums, dass auf festen Regeln beruht überzeugt zunächst - und scheitert an der Realität der komplexen Prozesse, die wir nicht verstehen und noch weniger vorhersagen können. Es wird uns allmählich klar, dass wir als Individuen die Funktion von Organismen nicht verstehen können - unsere intellektuelle Kapazität reicht nicht aus. Damit bekommen Informationstechnologien eine völlig neue Bedeutung zum Verständnis komplexer Systeme (“Big Data”).
 
Wissenschaftliche Argumente sind häufig - gerade in den Lebenswissenschaften - intuitiv und am “common sense” ausgerichtet. Die Epistemologie fragt nach den Grundlagen der Wissenschaft, die Hermeneutik beschäftigt sich mit dem Wahrheitsbegriff. Wann können wir eine Aussage als “wahr” bewerten? Warum sind Fragen der Wissenschaftstheorie relevant für die Bioinformatik? Als Teil der Lebenswissenschaften unterliegen wir der Forderung, plausible Erklärungen für beobachtete Daten geben zu müssen. Jede Publikation bedient sich - unausgesprochen - der Dateninterpretation, die von den Autoren begründet und den Fachgutachtern akzeptiert wird. Im Gegensatz zu den klassischen Naturwissenschaften nutzen die Lebenswissenschafter nur sehr diffuse, meist durch die Literatur gestützte Argumentationen, die häufig nur schwer bewiesen werden können (“maybe”, “eventually”, “probably”).
 
Die Zunahme an Information, selbst wenn in kürzester Zeit die größten Datenmengen bewegt und berechnet werden können, ermöglicht keine globalen Antworten oder die Deduktion einfacher Abhängigkeiten. Logik und Ratio sind gebräuchliche Instrumente, Beobachtungen zu verallgemeinern, Schlüsse zu ziehen und Gesetze zu postulieren, die Vorhersagen zukünftiger Ereignisse erlauben. Die Betrachtung von Systemen (“Systembiologie”) im Gegensatz zu Einzelelementen (“Gene”) führt in das Dilemma einer immer größer werdenden Komplexität.
 
Das Seminar soll in die Grundlagen der Methoden wissenschaftlichen Arbeitens und Argumentierens einführen. Es werden eine Reihe von Themen behandelt u.a.:
 
> Allgemeine Systemtheorie (L. Bartalanffy, N. Luhmann)
> Grundlagen der Epistemologie
> Konzepte der Logik
> Prozess der Publikation wissenschaftlicher Ergebnisse
> Bias in Wissenschaft - und täglichem Leben (R. Dobelli)
> Begriff wissenschaftlicher “Konzepte" und "Methoden"
> Kausalität und Komplexität (“explain, predict, interfere”).
> Big Data in den Lebenswissenschaften
> Bedeutung der Wahrscheinlichkeit in statistischen Modellen
 
Zu den Themen wird jeweils ein kurzer Einführungsvortrag gehalten. Anschließend wird das Thema aktiv diskutiert und eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten Punkte erstellt.
 
Lernziele: Besseres Verständnis wissenschaftlicher Grundlagen, der logischen Argumentation und der Prinzipien interdisziplinären Arbeitens
 

Voraussetzungen

Weiterführende Bioinformatik

Zielgruppe

Studenten des Masterstudiengangs Bioinformatik