Evolutionäre Algorithmen in der Bioinformatik

Bioinformatik war nie so populär wie heute. Die Genom-Revolution war eng verbunden mit Fortschritten in der Informatik. Jedes Genomprojekt liefert gewaltige Mengen an Daten in digitaler Form, deren Bedeutung zur späteren Interpretation offen gelassen wird. Zur Interpretation der Daten sind Computer unersetzlich. Probleme wie die Genidentifikation und -expression, RNA- und Protein-Faltung, Strukturbestimmung, metabolische Netzwerkanalyse erfordern alle hohe Rechenleistungen. Methoden aus der Informatik helfen Biologen Sinn in diese enormen Datenmengen zu bringen und etwa den Zeitaufwand zwischen Genomprojekt und Medikamententwicklung deutlich zu senken.
Die Bearbeitung der Problemstellungen ist mit den konstruktiven oder approximativen Standardverfahren des Biologen wegen der gewaltigen Datenmengen mit hohen Anforderungen an Zeit, Geld und Rechenleistung verbunden. Hier verspricht man sich durch den Einsatz evolutionärer Algorithmen Einsparpotenziale, weil diese Algorithmen große und komplexe Lösungsräume schnell abtasten können und meist hinreichend gute Lösung präsentieren.

In diesem Seminar soll jeder Teilnehmer einen Problemkreis wie folgt bearbeiten:

• Biologischer Hintergrund (knapp)
• Formale Darstellung des Problems
• Deterministische Lösungsansätze
• Evolutionäre Lösungsansätze
• Vergleich der Ansätze

Erwartet wird

• ein Vortrag
• eine Ausarbeitung zwischen 10 bis 20 Seiten im LCNS Format (wird bereitgestellt) und
• die Teilnahme an allen Vorträgen

1. G.B. Fogel & D.W. Corne (Hrsg.): Evolutionary Computation in Bioinformatics, Morgan Kaufmann: San Francisco 2003.
2. R. Merkl & S. Waack: Bioinformatik Interaktiv. Wiley-VCH: Weinheim 2003.