Formålet med kurset er, at give de studerende teoretisk såvel som praktisk erfaring med anvendelse af netværkbiologisk analyse af molekylærbiologiske problemstillinger. En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:

• Forstå og anvende netværkbiologisk analyse
• Forstå de vigtigste typer af high-throughput eksperimentelle metoder til generation af protein-protein interaktions data.
• Kritisk kunne vurdere kvaliteten af protein-protein interaktions data.
• Anvende metoder baseret på graf-teori i forbindelse med biologiske netværk.
• Forstå computer-baserede metoder til rekonstruktion og vurdering af biologiske netværk på baggrund af high-throughput data.
• Forstå og anvende basale algoritmer til identifikation af protein-komplekser fra protein-protein interaktions data.
• Anvende netværks-visualiserings software-pakken Cytoscape som udgangspunkt for integrativ netværksanalyse.
• Forudsige sandsynlig biologisk funktion af "ukendte" protein på baggrund af interaktionspartnere.
• Udføre ekstraktion af relevant information fra KeGG og NCBI databaser.
• Forstå, hvordan ænderinger i metabolitkoncentrationer kan påvirke gen-ekspression.

Introduktion:
* Introduktion til systembiologi ("Systems Biology") som koncept, motivation for anvendelse af system/​netværksorienterede metoder til analyse af molekylærbiologiske problematikker.
* Eksperimentelt datagrundlag for konstruktion af protein-protein-interaktionsnetværk. Fordele og ulemper ved de forskellige teknologier.
* Netværksanalyse: Topologi-baseret evaluering af interaktioner, basal forståelse af topologiske netværksparametere samt algoritmer til isolation af biologisk relevante undernetværk.

Systembiologisk case #1 - Cellecyklus med gær som modelorganisme
* Introduktion til de vigtigste elementer ang. eukaryot cellecyklus.
* Visualisering af cellecyklus relevante regulatoriske netværk.
* Introduktion to transcriptomics-data, samt overlejring af disse på netværk.
* Data integration: Kombination af tidsserie gen-ekspressionsdata og netværk som metode til datadreven identifikation af cellecyklusregulering.

Systembiologisk case #2 - human hjerteudvikling og sygdom
* Introduktion til sygdoms case story: Genetiske defekter, hjerteudvikling gennem fosterstadierne og typer af medfødte hjertedefekter.
* Kombination af protein-protein-interaktionsdata fra flere modelorganismer med henblink på at opnår bedre dækning af humane interaktioner ("inferred human interactome").
* Vævsspecifikke data: Molekylære netværk specifikke for hjerteanatomi.

Systembiologisk case #3 - Metabolisme hos prokaryoter
* Brug af pathways samt netværk til forståelse af metabolske processer.
* Pratisk anvendelse af KeGG og NCBI databaser i forbindelse med pathways og enzym-kodende gener.
* Kombination ad transcriptomics og metabolomics med henblik på forståelse af gene-regulatoriske systemer. 28. november, 2019