Lehre

Kurse an der TU Braunschweig

  • MB09: Grundlagen der Biochemie und Bioinformatik der Pflanzen
  • GE37/BB35: Data Literacy and Genome Research
  • BB34: Python for Life Scientists
  • GE33: Applied Plant Transcriptomics
  • 1399100: 'Recent developments in molecular plant biology and bioinformatics' (seminar)
  • LMChemBSc-12: Biochemie und Molekularbiologie der Pflanzen für Lebensmittelchemiker
  • Forschungspraktikum (nach Vereinbarung)
  • Bachelorarbeit/Masterarbeit (nach Vereinbarung)

Studierende möchte ich hiermit ermutigen sich mit Wünschen zu Kursen/Kursinhalten zu melden.

Synthetische Biologie (früher iGEM)

Studierende, die sich für synthetische Biologie interessieren, können sich gerne per Email melden. Obwohl wir keine weitere Teilnahme an iGEM (großer Wettbewerb) planen, gibt es eine gute Alternative. Weitere Informationen gibt es hier: SynBio2024/no-iGEM.

Data Literacy in Plant Genomics (DaLiP)

Dieses Projekt stellt eine Lehrinnovation dar, die durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre im Rahmen von Freiraum2022 gefördert wurde.

 

Kursinhalt und Konzept:

Am Beispiel einer Pflanzengenomsequenzierung sollen Arbeitsschritte eines realen Projektes von den Studierenden geplant und praktisch durchgeführt werden. Hierbei liegt ein Fokus auf der integrierten Vermittlung von Inhalten unterschiedlicher Fächer einschließlich Biochemie, Molekularbiologie, Genomik und Bioinformatik. Das Projekt beginnt mit der Beachtung rechtlicher Vorgaben wie dem Nagoya-Protokoll bei der Probenauswahl. Außerdem lernen die Studierenden Informationen aus diversen Quellen zusammenführen, um ihr Projekt optimal zu planen. Anschließend werden sie ihre Arbeitsschritte im Labor planen, um hochmolekulare DNA zu extrahieren und eine Sequenzierung per Nanopore-Technologie (MinION) durchzuführen. Eine besondere Herausforderung besteht dabei in der effizienten Ausnutzung der Sequenzierkapazitäten. Die Studierenden übernehmen hierbei Verantwortung für wertvolle Geräte und Materialien. Molekularbiologische Labore und Geräte werden von meiner Gruppe zur Verfügung gestellt. Alle Arbeitsschritte werden von den Studierenden in einem digitalen Laborbuch dokumentiert. Dabei sollen die Studierenden gegenseitig ihre Dokumentation überprüfen und Vorschläge für Verbesserungen machen (peer-review). Damit wird das Verständnis für wichtige Details in den Metadaten durch kooperatives Lernen geschärft. Mit digitalen Laborbüchern und peer-review zur Protokoll-Kontrolle habe ich bereits in einem vom Stifterverband geförderten Projekt gute Erfahrungen gemacht. Ein weiteres innovatives Element dieses Projekts ist die Präsentation des Fortschritts über social media. Dadurch sollen erste Kompetenzen für Wissenschaftskommunikation erworben werden. Die geplante Sequenzierung wird große Datensätze generieren, sodass die Studierenden Erfahrung in der Handhabung großer Datensätze sammeln. Diese Datensätze sollen prozessiert werden, wobei eine exakte Dokumentation aller Schritte essentiell ist. Für die Analysen soll eine Cloud-basierte Lösung verwendet werden, um aktuelle Entwicklungen in der Bioinformatik aufzuzeigen. Die Studierenden lernen verlässliche Backuplösungen zu finden, um einen Verlust der Datensätze zu vermeiden. Schließlich sollen die finalen Datensätze über die etablierten Repositorien veröffentlicht werden. Dies beinhaltet das European Nucleotide Archive für die Sequenzierdaten. Dabei ist eine genaue Beschreibung des Sequenzierprozesses notwendig. In diesem Kontext sollen die Studierenden das Konzept von FAIR (Findable Accessible Interoperable Reuseable) data verinnerlichen. Verschiedene Optionen zur Veröffentlichung von Datensätzen sollen im Hinblick auf ihre Vor- und Nachteile von den Studierenden verglichen werden. Als Abschluss der Veranstaltung sollen die Studierenden ihre Ergebnisse vor einem internationalen Publikum im Rahmen einer selbstorganisierten Online-Konferenz präsentieren.

 

Lernziele:

Studierende sollen befähigt werden selbstständig datenintensive Projekte zu planen, durchzuführen und vollständig zu dokumentieren (data literacy); Genomsequenzierungsprojekte und andere omics-Projekte selbständig planen und durchführen können; große Datensätze Cloud-basiert analysieren und ihre Ergebnisse veröffentlichen können; ihre Arbeit und deren Ergebnisse gegenüber einer interessierten Öffentlichkeit und und einem Fachpublikum präsentieren können.

Ehemalige Kurse (TUBS)

  • 1399430 (DaLiP): Data Literacy in Plant Genomics (für Bachelorstudierende)
  • 1399440 (DaLiP): Data Literacy in Plant Genome Research (für Masterstudierende)
  • GE31: Applied Genome Research
  • GE32: Data Literacy in Plant Sciences

Fellowship für 'Digitale Innovationen in der Hochschullehre'

Mit einem Fellowship für 'Digitale Innovationen in der Hochschullehre' des Stifterverbands konnte ich ein Projekt zum digitalen Laborbuch an der Universität Bielefeld umsetzen. Die Methoden und Ergebnisse eines Praktikums wurden von Studierenden in einem Wiki dokumentiert. Für die Evaluation wurde ein peer-review-Verfahren angewendet, um kooperatives Lernen zu fördern. Ich bin gerne bereit Erfahrungen aus diesem Lehrprojekt auf Anfrage zu teilen.

Kurse von Boas Pucker (extern)