NFDI4Microbiota und DZIF: Linux-Grundlagen und Skripting für die Bioinformatik
Ärzt:innen und Biolog:innen sehen sich zunehmend mit großen Datenmengen konfrontiert, die nicht mehr „von Hand“ analysiert werden können. In vielen Forschungsbereichen trägt die Bioinformatik sowohl allgemeine als auch spezifische Algorithmen bei, die in Softwarepaketen implementiert sind und die Interpretation der Daten vereinfachen oder eine tiefere Analyse ermöglichen.
Oftmals fehlt es bioinformatischen Programmen jedoch an einer benutzerfreundlichen grafischen Oberfläche. Der Erfolg von Programmen wie BLAST oder BWA zeigt jedoch, dass dies kein Hindernis sein muss. Die Verwendung von Kommandozeilen-Tools mag auf den ersten Blick kompliziert erscheinen, bietet jedoch hervorragende Möglichkeiten, sich wiederholende Aufgaben und Analyseschritte in Pipelines zu automatisieren.
Das Ziel des Workshops „Linux-Grundlagen und Scripting für die Bioinformatik“ ist es, den Teilnehmern eine Grundlage für die automatisierte Anwendung von (bioinformatischen) Programmen zu vermitteln. Dementsprechend sind interessierte Biolog:innen und Mediziner:innen sowie andere Interessierte eingeladen, an einem praxisorientierten, persönlichen Workshop teilzunehmen, in dem sie sich mit der Linux-Umgebung und der damit verbundenen Landschaft vertraut machen können, indem sie gängige bioinformatische Tools als Beispiele für die Erstellung von Shell-Skripten verwenden. Am letzten Tag des Workshops werden die Grundlagen des Slurm-Job-Schedulers behandelt, insbesondere wie er im HZI-Cluster verwendet wird, obwohl dieses Material allgemein anwendbar ist. Es wird auch Zeit zur Verfügung stehen, damit die Teilnehmer ihre eigenen bioinformatischen Probleme besprechen können.
Der Kurs findet vom Dienstag, den 26. bis Donnerstag, den 28. November 2024 im BRICS-Gebäude (Rebenring 56, 38106 Braunschweig) statt. Für den Kurs sind keine Linux-Kenntnisse erforderlich. Alle Teilnehmenden erhalten eine Teilnahmebescheinigung.
Sprache
Englisch
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Anmeldeschluss: 15. November 2024
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DZIF Bioinformatik und Maschinelles Lernen
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