Seminar Data Science in Biomedicine BSc

Organisatorisches

Ablauf

Im Rahmen dieses Seminars sollen Sie ein wissenschaftliches Paper zu einem ausgewählten Thema der biomedizinischen Datenwissenschaften vorstellen und kritisch diskutieren. Später stellen Sie Ihre Arbeit in einem 30 minütigen Vortrag vor, zu dem Sie auch ein 1-2 seitiges Handout vorbereiten. An Ihren Vortrag schließen sich ca. 10-15 Minuten Diskussion an. Die Noten gibt es dann wenige Wochen nach der Endabgabe. Die Teilnahme an allen Seminarvorträgen sowie die aktive Beteiligung in der Diskussion ist Voraussetzung für den Scheinerwerb.

ZeitOrt
10.11.21 (Mi) 15:00 - 16:30BRICS, Seminarräume EGEinführungsveranstaltung mit Themenvergabe und verbindlicher Anmeldung. Für Seminarteilnehmer besteht Anwesenheitspflicht!
TBDTBDHinweise Paperlesen und Vorträge
TBDper Email an Betreuer*inAbgabe Handoutentwurf
TBDper Email an Betreuer*inAbgabe Präsentationsentwurf
TBDper Email an Betreuer*inAbgabe Handout
TBDper Email an Betreuer*inAbgabe Präsentation
11.02.22 (Di) 11:00 - 15:15https://webconf.tu-bs.de/tim-mzv-2naPräsentationen der Seminararbeiten

Präsentationsplan

ZeitslotThemaVortragende*r
11:00 - 11:45Machine learning and structural analysis of Mycobacterium tuberculosis pan-genome identifies genetic signatures of antibiotic resistance.Tobias Thie
11:45 - 12:30Mutual anticipation can contribute to self-organization in human crowds.Yusuf Sahin
13:00 - 13:45Can Sex Improve Nasal Function?-An Exploration of the Link Between Sex and Nasal Function.Awaz Mired
13:45 - 14:30Obesity of politicians and corruption in post‐Soviet countries.Mahije Sejdiu
14:30 - 15:15Multimodal MRI-based classification of migraine: using deep learning convolutional neural network.Samuel Gouret

Seminarthemen

Jedes Seminarthema wird von einer unserer wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen betreut. Diese Mitarbeiterin ist Ihr Ansprechpartner bei inhaltlichen und formalen Fragen während der Erstellung der Ausarbeitung und des Vortrages, nicht nur zu den verpflichtenden Abgabeterminen. Nutzen Sie diese Möglichkeit und nehmen Sie bei Fragen oder Unsicherheiten Kontakt auf!

ThemaBetreuer
1Blavatskyy P. Obesity of politicians and corruption in post‐Soviet countries. Economics of Transition and Institutional Change. 2021 Apr;29(2):343–56.Lisa-Marie Bente
2Mulrennan JA, Grothaus RH, Hammond CL, Lamdin JM. A New Method of Cockroach Control on Submarines12. J Econ Entomol. 1971 Oct 15;64(5):1196–8.Lisa-Marie Bente
3Beseris EA, Naleway SE, Carrier DR. Impact Protection Potential of Mammalian Hair: Testing the Pugilism Hypothesis for the Evolution of Human Facial Hair. Integr Org Biol. 2020 Apr 15;2(1):obaa005.Lisa-Marie Bente
4Murakami H, Feliciani C, Nishiyama Y, Nishinari K. Mutual anticipation can contribute to self-organization in human crowds. Sci Adv [Internet]. 2021 Mar;7(12). Available from: http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.abe7758Tim Kacprowski
5Bulut OC, Oladokun D, Lippert BM, Hohenberger R. Can Sex Improve Nasal Function?-An Exploration of the Link Between Sex and Nasal Function. Ear Nose Throat J. 2021 Jan 4;145561320981441.Tim Kacprowski
6Satari L, Guillén A, Vidal-Verdú À, Porcar M. The wasted chewing gum bacteriome. Sci Rep. 2020 Oct 8;10(1):16846.Tim Kacprowski
7Stönner C, Edtbauer A, Derstroff B, Bourtsoukidis E, Klüpfel T, Wicker J, et al. Proof of concept study: Testing human volatile organic compounds as tools for age classification of films. PLoS One. 2018 Oct 11;13(10):e0203044.Tim Kacprowski
8Chen K-T, Dwyer T, Marriott K, Bach B. DoughNets: Visualising Networks Using Torus Wrapping. In: Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery; 2020. p. 1–11. (CHI ’20).Tim Kacprowski
9Cordeil M, Cunningham A, Bach B, Hurter C, Thomas BH, Marriott K, et al. IATK: An Immersive Analytics Toolkit [Internet]. 2019 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR). 2019. Available from: http://dx.doi.org/10.1109/vr.2019.8797978Tim Kacprowski
10Yoghourdjian V, Dwyer T, Klein K, Marriott K, Wybrow M. Graph Thumbnails: Identifying and Comparing Multiple Graphs at a Glance. IEEE Trans Vis Comput Graph. 2018 Dec;24(12):3081–95.Tim Kacprowski
11Brbić M, Zitnik M, Wang S, Pisco AO, Altman RB, Darmanis S, et al. MARS: discovering novel cell types across heterogeneous single-cell experiments. Nat Methods. 2020 Dec;17(12):1200–6.Gihanna Galindez
12Bauer T, Eils R, König R. RIP: the regulatory interaction predictor—a machine learning-based approach for predicting target genes of transcription factors. Bioinformatics. 2011 Jun 20;27(16):2239–47.Gihanna Galindez
13Dashti HS, Cade BE, Stutaite G, Saxena R, Redline S, Karlson EW. Sleep health, diseases, and pain syndromes: findings from an electronic health record biobank. Sleep [Internet]. 2021 Mar 12;44(3). Available from: http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsaa189Gihanna Galindez
14Cao Z-H, Ko L-W, Lai K-L, Huang S-B, Wang S-J, Lin C-T. Classification of migraine stages based on resting-state EEG power. In: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). ieeexplore.ieee.org; 2015. p. 1–5.Lisa-Marie Bente
15Morales DA, Vives-Gilabert Y, Gómez-Ansón B, Bengoetxea E, Larrañaga P, Bielza C, et al. Predicting dementia development in Parkinson’s disease using Bayesian network classifiers. Psychiatry Res. 2013 Aug 30;213(2):92–8.Lisa-Marie Bente
16Sarica A, Cerasa A, Quattrone A. Random Forest Algorithm for the Classification of Neuroimaging Data in Alzheimer’s Disease: A Systematic Review. Front Aging Neurosci. 2017 Oct 6;9:329.Lisa-Marie Bente

Bei der Vorbereitung und Erstellung Ihrer Ausarbeitungen sind u.U. folgende Dokumente hilfreich:

Recherche-Möglichkeiten

In den unten angegebenen Datenbanken können Sie nach weiterführender wissenschaftlicher Literatur zu Ihrem Thema suchen. Sollten Sie einige interessante Artikel finden, auf die Sie jedoch keinen Zugriff haben, kann Ihnen unter Umständen die Universitätsbibliothek bzw. Ihre Betreuerin diesbezüglich weiterhelfen. Gerne können Sie auch unsere Institutsbibliothek nutzen.

FAQ