biometrie und multiparameter diagnostik...lela buckingham and maribeth l. flaws (2007), molecular...

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AUSFÜLLHILFE: BEWEGEN SIE DEN MAUSZEIGER ÜBER DIE ÜBERSCHRIFTEN. AUSFÜHRLICHE HINWEISE: LEITFADEN MODULBESCHREIBUNG

Biometrie und Multiparameter Diagnostik

Kennnummer Workload

180 h

Credits

6 (3/3)

Studien-semester

1. Semester Master

Häufigkeit des Angebots

Jedes Wintersemester

Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen a) Planung klinischer Studien b) Biometrie und Multiparameter Diagnostik

Sprache

a) Deutsch oder Englisch b) Deutsch oder Englisch

Kontaktzeit

a) 2 SWS / 22,5 h

b) 3 SWS / 33,75 h

Selbst-studium

a) 67,5 h

b) 56,25 h

geplante Gruppengröße a) 20 Studierende b) 20 Studierende

2 Lernergebnisse (learning outcomes) / Kompetenzen Nachdem Studierende das Modul besucht haben, können Sie Analyse (4):

- die Planung einer einfachen klinischen Studie ausführen - multivariate Daten mittels statistischer Lernverfahren analysieren - Validierung mittels Resampling-Verfahren durchführen

Synthese (5):

- ein Protokoll zu einer einfachen klinischen Studie abfassen Bewertung (6):

- eine klinische Studie bewerten - die Gültigkeit der Ergebnisse einer klinischen Studie hinterfragen - geeignete Verfahren für die statistische Analyse auswählen

3 Inhalte

a) Fallzahlplanung, Randomisierung und Verblindung, statistisches Monitoring und Datenmanagement, Qualitätsanforderungen, spezielle Studiendesigns, Besonderheiten z.B. bei Studien in der Chirurgie oder bei Medikamentenstudien

b) Statistiksoftware R, überwachtes und nicht überwachtes statistisches Lernen, Regressionsmodelle, Clustering, Hauptkomponentenanalyse, Multidimensional Scaling, Validierung mittels Resampling-Verfahren, Performance-Maße

4 Lehrformen

a) Vorlesung mit Fallbeispielen

b) Vorlesung mit Fallbeispielen, Einsatz der Statistiksoftware R

http://findo.hs-furtwangen.de/pub/QM_Board/HFU_Leitfaden_Modulbeschreibung.pdf



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5 Teilnahmevoraussetzungen Kenntnisse in Mathematik und Statistik

6 Prüfungsformen

a), b) 1 fächerübergreifende Klausur

7 Verwendung des Moduls

Pflichtmodul im Masterstudiengang Medical Diagnostic Technologies, Pflicht- und/oder Wahlmodul in anderen Studiengängen

8 Modulbeauftragte/r und hauptamtlich Lehrende

Modulbeauftragter: Prof. Dr. M. Kohl Hauptamtlich Lehrende: a) Lehrbeauftragte/r , b) Prof. Dr. M. Kohl

9 Literatur

a) Schumacher und Schulgen (2007). Methodik klinischer Studien. Methodische Grundlagen der Planung, Durchführung und Auswertung. Springer Verlag. Friedman LM, Furberg CD, DeMets DL (2010). Fundamentals of clinical trials. Springer Verlag. Chow, Shao and Wang (2008). Sample size calculations in clinical research. Chapman & Hall. Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration, 2011. Available from www.cochrane-handbook.org. b) Sachs und Hedderich (2009). Angewandte Statistik. Springer Verlag. Hastie, Tibshirani und Friedman (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer Verlag. Izenman (2008). Modern Multivariate Statistical Techniques. Springer Verlag. Venables und Ripley (2010). Modern Applied Statistics with S. Springer Verlag.

http://www.cochrane-handbook.org/


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Einführung in die Molekulare Diagnostik

Kennnummer Workload

180 h

Credits

6 (3/3)

Studien-semester

1. Semester Master



Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen a) Biomarker in der Diagnostik b) Immunologische Methoden

Sprache a) Deutsch oder Englisch b) Deutsch oder Englisch

Kontaktzeit

a) 2 SWS / 22,5 h

b) 2 SWS / 22,5 h

Selbst-studium

a) 67,5 h

b) 67,5 h



- Methoden der Transkriptomik, Proteomik und Metabolomik darstellen - Ausgewählte Hochdurchsatzmethoden zur Quantifizierung potentieller Biomarker verwenden - zwischen aktuellen Methoden der Immunologie unterscheiden - immunologische Methoden zur Bestimmung immunologischer Parameter verwenden - den Einsatz verschiedener diagnostischer Methoden rechtfertigen

Bewertung (6):

- Anwendungen von Biomarkern gegenüberstellen - Literaturergebnisse beurteilen - eine Auswahl geeigneter Methoden zur Biomarkeridentifizierung und Entwicklung vornehmen

3 Inhalte

a) Methoden der Biomarkerforschung und der Immunologie, Beispiele aus DNA/RNA-Sequenzierung und Transkriptomik, Proteomik, Metabolomik und Immunologie, theoretische Ansätze und Regularien zur Biomarkeridentifizierung und Validierung, aktuelle Anwendungen von Biomarkern in der Diagnostik und Prognostik, zur Patientenstratifizierung und zur Therapiesteuerung, Analyse konkreter Fallbeispiele

b) Immunologische Methoden, Immunologischen Methoden in der Diagnostik und Prognostik, zur Patientenstratifizierung und zur Therapiesteuerung, Analyse konkreter Fallbeispiele.

4 Lehrformen

a) Vorlesung, seminaristischer Unterricht; Praktikum: ausgewählte Verfahren der Identifizierung bekannter Biomarker und zur künftigen Anwendung im Rahmen der Identifizierung von Biomarker-Kandidaten (zB. praktische Sequenzierung humaner RNA und DNA, Analyse von Proteinen und Metaboliten) und deren Weiterentwicklung zur




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diagnostischen Applikation; Gruppenarbeiten zu Fallbeispielen.

b) Vorlesung, seminaristischer Unterricht; Praktikum: ausgewählte Verfahren der Identifizierung von Biomarker-Kandidaten (Antikörper, Immunogene); Gruppenarbeiten zu Fallbeispielen

5 Teilnahmevoraussetzungen Kenntnisse in Biologie, Molekularbiologie, Biochemie und instrumenteller Analytik

6 Prüfungsformen a), b) 1 fächerübergreifende Klausur

7 Verwendung des Moduls Pflichtmodul im Masterstudiengang Medical Diagnostic Technologies, Pflicht- und/oder Wahlmodul in anderen Studiengängen

8 Modulbeauftragte/r und hauptamtlich Lehrende Modulbeauftragter: Prof. Dr. H.-P. Deigner Hauptamtlich Lehrende: a) Prof. Dr. H.-P. Deigner, b) Lehrbeauftragte/r

9 Literatur Biomarkers: In Medicine, Drug Discovery, and Environmental Health. John Wiley & Sons 2010, Editor(s): Vishal S. Vaidya, Joseph V. Bonventre, Manfred Gey (2008) , Instrumentelle Analytik und Bioanalytik: Biosubstanzen, Trennmethoden, Strukturanalytik, Applikationen, Springer-Verlag Lottspeich, Engels (Hrsg.) (2006), Bioanalytik, Spektrum Verlag, 2.Aufl. Carl A. Burtis et al. (2012), Tietz Textbook of Clinical Chemistry and Molecular Diagnostics, Elsevier, 5. Aufl. Lela Buckingham and Maribeth L. Flaws (2007), Molecular Diagnostics: Fundamentals, Methods and Clinical Applications, F.A. Davis Company.


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Genomik

Kennnummer Workload

180 h

Credits

6 (3/3)

Studien-semester

1. Semester Master



Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen a) Molekulare Humangenetik b) Molekularbiologie


Kontaktzeit a) 2 SWS / 22,5 h

b) 2 SWS / 22,5 h

Selbst-studium

a) 67,5 h

b) 67,5 h


2 Lernergebnisse (learning outcomes) / Kompetenzen Nachdem Studierende das Modul besucht haben, können Sie Wissen (2):

- Erbgänge charakterisieren - Humangenetische Erkrankungen verstehen

Anwendung (3): - Diagnostische Methoden für bestimmte Erbkrankheiten definieren und durchführen - Krebserkrankungen genetisch charakterisieren und differenzieren

Analyse (4): - Chancen und Risiken von gentherapeutischen Maßnahmen einschätzen - Diagnostische Ergebnisse beurteilen

Synthese (5): - Veränderungen im Erbgut begründen - Gentherapeutische Maßnahmen sinnvoll einsetzen

Bewertung (6): - Entstehung und Diagnose genetischer Erkrankungen krankheitsspezifisch korrelieren - Nutzung von krankheitsindividuellen Therapiemaßnahmen

3 Inhalte

a) Das menschliche Genom, Erbgänge und genet. Erkrankungen, Mutationen u. Polymorphismen, Genetische Diagnostik und Beratung, monogene, polygene und multifaktorielle Erkrankungen (Syndrome), Methoden der Diagnostik in der Humangenetik, seltene genetische Erkrankungen und deren therapeutische Möglichkeiten, Gentherapie, virale und nicht-virale Genshuttles.

b) Molekulare Entstehung und Therapie von Krebserkrankungen, Single Nucleotid Polymorphismen, Pharmakogenetik, Genetik und Wirkweise von Pharmaka, Epigenetik, Signaltransduktion.




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4 Lehrformen

a) Vorlesung, seminaristischer Unterricht, Hausarbeiten, Präsentationen

b) Vorlesung, seminaristischer Unterricht, Hausarbeiten, Präsentationen

5 Teilnahmevoraussetzungen Kenntnisse in Biologie, Molekularbiologie und Biochemie


7 Verwendung des Moduls Pflichtmodul im Masterstudiengang Medical Diagnostic Technologies, Pflicht- und/oder Wahlmodul in anderen Masterstudiengängen

8 Modulbeauftragte/r und hauptamtlich Lehrende Modulbeauftragte: Prof. Dr. U. Salat Hauptamtlich Lehrende: a) Prof. Dr. U. Salat, Lehrbeauftragter Prof. Dr. R. Lukowski, b) Lehrbeauftragter Dr. S. Raimundo

9 Literatur Alberts et al.: Molecular Biology of the Cell (Garland Science) Tariverdian, Buselmaier: Humangenetik (Springer Verlag) Diverse Originalveröffentlichungen

Medical Diagnostic Technologies (M. Sc.)


1.0 Prof. Dr. M. Egert

Managmentkompetenzen

Kennummer Workload

180 h

Credits

6 (2/2/2)

Studien-semester

1. Sem.


Jedes Semester

Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen

a) Wissenschaftliches Schreiben und Präsentation

b) Patent- und Markenrecht

c) QM und GxP

Kontaktzeit

6 (2/2/2) SWS

Selbststudium

90 h

geplante Gruppengröße

20 Studierende

2 Lernergebnisse (learning outcomes) / Kompetenzen

Das Modul soll den Studierenden vertiefte Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln, eigene wissenschaftliche Ergebnisse korrekt strukturiert und ansprechend sowohl schriftlich als auch mündlich zu präsentieren.

Darüber hinaus sollen grundlegende Kenntnisse im Patent- und Markenrecht sowie im Bereich des Qualitätsmanagements und der verschiedenen Richtlinien für „gute Arbeitspraxis“(GxP) vermittelt werden.

3 Inhalte

a) Wissenschaftliches Schreiben und Präsentation: Strukturierung einer wissenschaftlichen Arbeit, Literaturrecherche, Veröffentlichung in einer Fachzeitschrift, Vorbereitung eines mündlichen Konferenzbeitrages, Visualisierung wissenschaftlicher Ergebnisse, Moderation einer Ergebnispräsentation

b) Patent- und Markenrecht (Inhalte müssen mit dem jeweiligen Lehrbeauftragten abgestimmt werden)

c) QM und GxP (Inhalte müssen mit dem jeweiligen Lehrbeauftragten abgestimmt werden)

4 Lehrformen

Seminar und Vorlesung

5 Teilnahmevoraussetzungen

Medical Diagnostic Technologies (M. Sc.)



keine

6 Prüfungsformen

Modulklausur und Referate


Grundlagenmodul für den Masterstudiengang Medical Diagnostic Technologies, Pflicht- und/oder Wahlmodul in anderen Studiengängen


Modulbeauftragter: Prof. Dr. M. Egert

Hauptamtlich Lehrende: Prof. Dr. M. Egert (Wissenschaftliches Schreiben und Präsentation), Lehrbeauftragte/r (Patent- und Markenrecht), Lehrbeauftragte/r (QM und GXP)

9 Literatur

Josef W. Seifert (2009). Visualisieren. Präsentieren. Moderieren. Gabal, 23. Aufl.

Martin Kornmeier (2011) Wissenschaftlich schreiben leicht gemacht: für Bachelor, Master und Dissertation. UTB, 4. Aufl.


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Diagnostik in speziellen Gebieten der Medizin

Kennnummer Workload

180 h

Credits

6 (3/3)

Studien-semester

2. Semester Master


Jedes Sommersemester

Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen a) Innere Medizin / Allgemeinmedizin b) Pathologie / Neurologie


Kontaktzeit

a) 2 SWS / 22,5 h

b) 2 SWS / 22,5 h

Selbst-studium

a) 67,5 h

b) 67,5 h



- diagnostische Techniken nach den Anwendungen in speziellen Gebieten der Medizin aufschlüsseln - zwischen verschiedenen Krankheitsgebieten der

1) Inneren Medizin, 2) Allgemeinmedizin und 3) Neurologie unterscheiden

- pathologische Vorgänge identifizieren Bewertung (6):

- diagnostische Techniken bezüglich ihrer diagnostischen Wertigkeit beurteilen

3 Inhalte

a) Pathogenese, Symptomatik und Diagnostik der verschiedenen Erkrankungen aus den Bereichen der Inneren Medizin und der Allgemeinmedizin b) Pathologie: Untersuchungsmethoden und Diagnostik in der Pathologie, typische Anwendungsgebiete und -befunde Neurologie: Pathogenese, Symptomatik und Diagnostik der verschiedenen Erkrankungen der neurologischen Fachgebiete

4 Lehrformen

a), b) Vorlesung, seminaristischer Unterricht

5 Teilnahmevoraussetzungen Kenntnisse in Pathophysiologie, Labordiagnostik und bildgebenden Verfahren




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8 Modulbeauftragte/r und hauptamtlich Lehrende Modulbeauftragte: Prof. Dr. M. Burger Hauptamtliche Lehrende: a) Prof. Dr. M. Burger, b) Lehrbeauftragte/r

9 Literatur

a)

Comber und Klimm: Allgemeinmedizin, Thieme Verlag

Herold G: Innere Medizin 2013

b)

Siegfried Schwarz: Pathophysiologie: Molekulare, zelluläre, systemische Grundlagen von Krankheiten, Maudrich Verlag

Riede, Werner, Freudenberg: Basiswissen Allgemeine und Spezielle Pathologie, Springer Verlag Gehlen und Delang: Neurologie, Springer Verlag


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Forschungsprojekt

Kennnummer Workload

180 h

Credits

6 (5/1)

Studien-semester

2. Semester Master



Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen a) Forschungsprojekt

b) Seminar / Kolloquium


Kontaktzeit

a) 5 h

b) 1 SWS / 11,25 h

Selbst-studium

a) 145 h

b) 18,75 h



- ein kleines Forschungsprojekt ausführen - die Ergebnisse eines Forschungsprojekts illustrieren

Synthese (5):

- eine wissenschaftliche Ausarbeitung zu einem Forschungsprojekt abfassen - über ein wissenschaftliches Projekt und dessen Ergebnisse berichten

Bewertung (6):

- die Ergebnisse eines wissenschaftlichen Projektes hinterfragen

3 Inhalte

a) Verschiedene kleine Projekte aus dem Bereich der medizinischen Diagnostik werden in kleinen Gruppen selbstständig bearbeitet werden. b) Einweisung und Betreuung der Forschungsprojekte, Präsentation der Ergebnisse der einzelnen Projekte

4 Lehrformen

a) Projektarbeiten

b) Seminar / Kolloquium

5 Teilnahmevoraussetzungen Abhängig vom Forschungsprojekt




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Die Module Managementkompetenzen, Einführung in die Molekulare Diagnostik sowie Biometrie und Multiparameter Diagnostik sollten absolviert sein.

6 Prüfungsformen a) 1 Ausarbeitung (semesterbegleitend, 5 LP) b) 1 Referat (1 LP)

7 Verwendung des Moduls Pflichtmodul im Masterstudiengang Medical Diagnostic Technologies

8 Modulbeauftragte/r und hauptamtlich Lehrende Modulbeauftragter: Prof. Dr. M. Kohl Betreuer der Projekte: Professoren und Mitarbeiter der HFU, Lehrbeauftragte

9 Literatur Abhängig vom Projekt Thomas A. Lang (2009). How to Write, Publish, and Present in the Health Sciences: A Guide for Physicians and Laboratory Researchers. American College of Physicians. Michael Jay Katz (2009). From Research to Manuscript: A Guide to Scientific Writing. Springer Verlag. Mimi Zeiger (1999). Essentials of Writing Biomedical Research Papers. Second Edition. McGraw-Hill Professional


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Funktionelle Genomik

Kennnummer Workload

180 h

Credits

6 (3/3)

Studien-semester

2. Semester Master



Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen a) Funktionelle Genomik und instrumentelle Analytik b) Systembiologie


Kontaktzeit a) 2 SWS / 22,5 h b) 2 SWS / 22,5 h

Selbst-studium

a) 67,5 h b) 67,5 h



- Theoretische und praktische Probleme im Bereich 1) funktionelle Genomik und 2) Systembiologie lösen - Methoden zur Bioinformatischen Analyse - Bestimmung und Quantifizierung von Biopolymeren wie DNA, RNA sowie von endogenen Metaboliten

auflisten - Anwendungsbereiche auswählen und Probleme in der Anwendung erkennen und Lösungsansätze vorstellen.

Bewertung (6):

- die verwendeten Technologien der instrumentellen Analytik beschreiben und bewerten - die für die Anwendungen benötigten Technologien und Auswertungsansätze auswählen und benutzen - Problemlösungen auf Basis von Methoden der Funktionellen Genomik für diagnostische und

therapiesteuernde Anwendungen konzipieren

3 Inhalte

a) Methoden und Auswertungsansätze der Transkiptomik, Proteomik , Metabolomik und Pharmakogenomik,

moderne instrumentelle Verfahren der Sequenzierung, Hybridisierung und der Massenspektrometrie

b) Konkrete Anwendungen und Datenanalysen zur Charakterisierung biologischer Systeme und bestimmter

biologischer Zustände wie Erkrankungen, Krankheitsstadien, Anwendung in der Patientenstratifizierung, Therapiesteuerung und Diagnostik.. Anwendungen in Diagnostik und Therapie insbesondere der individualisierten Therapie stehen im Vordergrund sowie konkrete Fallbeispiele.

4 Lehrformen

a), b) Vorlesung, seminaristischer Unterricht, Gruppenarbeiten zu Fallbeispielen.




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5 Teilnahmevoraussetzungen Die Module Einführung in die Molekulare Diagnostik, Genomik sowie Biometrie und Multiparameter Diagnostik sollten absolviert sein.



8 Modulbeauftragte/r und hauptamtlich Lehrende Modulbeauftragter: Prof. Dr. H.-P. Deigner Hauptamtlich Lehrende: a) Prof. Dr. H.-P. Deigner, b) Lehrbeauftragte/r

9 Literatur a) Jonathan Pevsner (2009), Bioinformatics and Functional Genomics, Wiley, 2. Aufl. Michael Kaufmann und Claudia Klinger (Eds.) (2012), Functional Genomics: Methods and Protocols, Humana Press, 2. Aufl. Aktuelle Originalliteratur b) Edda Klipp et al. (2009), Systems Biology, Wiley-VCH. Eberhard Voit (2012), A First Course in Systems Biology, Garland Science Aktuelle Originalliteratur



Hochdurchsatztechnologien

Kennnummer Workload

180 h

Credits

6

Studien-semester

2. Semester Master



Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen

a) Laborautomation

b) Nukleinsäureanalytik

Sprache

a) Deutsch oder Englisch

b) Deutsch oder Englisch

Kontaktzeit

a) 2 SWS / 22,5 h

b) 2 SWS / 22,5 h

Selbst-studium

a) 67,5 h

b) 67,5 h

geplante Gruppengröße

a) 20 Studierende

b) 20 Studierende

2 Lernergebnisse (learning outcomes) / Kompetenzen Nachdem Studierende das Modul besucht haben, können Sie Wissen (1):

- Moderne Laboreinrichtungen definieren - Eigenschaften verschiedenster Nukleinsäuren wiedergeben

Anwendung (3): - Bestimmte Liquid Handling Systeme beurteilen und erklären - Vor- und Nachteile verschiedener Nukleinsäurequantifizierungen

differenzieren Analyse (4):

- Theoretische und praktische Probleme im Bereich a) Laborautomation und b) Nukleinsäureanalytik lösen

- Nutzen von Hightroughputmethoden analysieren und hinterfragen - Ergebnisse diagnostischer Nukleinsäureanalysen bewerten

Synthese (5): - Ausstattung hochmoderner Labore managen und aufbauen - Auftretende Probleme beim Umgang mit Nukleinsäuren erklären

Evaluation (6): - Ansätze zur Diagnose von genetischen Erkrankungen auf Basis der

Nukleinsäureanalytik auswählen



3 Inhalte

a) Methoden verschiedener Hochdurchsatztechnologien wie bspw. Arrays oder Screenings, Automatisierung und Miniaturisierung des Laboralltags, Liquid Handling

b) DNA/RNA Festphasensynthese, PNAs/LNAs, synthetische Basen, Analysemethoden, die Nukleinsäuren verwenden, Tagging von Nukleinsäuren, natürliche Nukleinsäuremodifikationen, Nukleinsäureextraktion, -quantifizierung und -qualitätskontrolle, Finger- und Footprinting, Microarrays und Sequencing

4 Lehrformen

a), b) Vorlesung, seminaristischer Unterricht

5 Teilnahmevoraussetzungen

Kenntnisse in Molekularbiologie, Biochemie und Genetik

6 Prüfungsformen

a), b) 1 fächerübergreifende Klausur


Pflichtmodul für den Masterstudiengang Medical Diagnostic Technologies, Pflicht- und/oder Wahlmodul in anderen Studiengängen


Modulbeauftragter: Prof. Dr. M. Egert

Hauptamtlich Lehrende: a) Lehrbeauftragter Andreas Traube, b) Lehrbeauftragter Dr. Bernd Weil

9 Literatur

Blackburn et al. (2007), Nucleic Acids in Chemistry and Biology, Royal Society of Chemistry

Diverse Originalveröffentlichungen


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Wahlpflichtmodul

Kennnummer Workload

180 h

Credits

6

Studien-semester

2. Semester Master


Jedes Semester

Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen Lehrveranstaltungen im Umfang von mind. 6 Credits

Sprache Deutsch oder Englisch

Kontaktzeit

Abhängig von den gewählten Lehr-veranstaltungen

Selbst-studium

Abhängig von den gewählten Lehrveran-staltungen

geplante Gruppengröße Abhängig von den gewählten Lehrveranstal-tungen

2 Lernergebnisse (learning outcomes) / Kompetenzen Das Modul ermöglicht eine Vertiefung hinsichtlich verschiedener Themen der medizinischen diagnostischen Technologien. Die Lernergebnisse und Kompetenzen hängen von den gewählten Lehrveranstaltungen ab.

3 Inhalte

Abhängig von den gewählten Lehrveranstaltungen

4 Lehrformen

Abhängig von den gewählten Lehrveranstaltungen

5 Teilnahmevoraussetzungen Abhängig von den gewählten Lehrveranstaltungen

6 Prüfungsformen Abhängig von den gewählten Lehrveranstaltungen Von den gewählten Lehrveranstaltungen müssen Lehrveranstaltungen im Umfang von mindestens 3 Credits mit einer Prüfungsleistung (PL) abgeschlossen werden.






1.1 jr QM-Board 11.4.2012, 16.01.2013 16.01.2013

Modulbeauftragter: Prof. Dr. S. Hellstern Hauptamtlich Lehrende: Abhängig von den gewählten Lehrveranstaltungen

9 Literatur Abhängig von den gewählten Lehrveranstaltungen


1.1 jr QM-Board 11.4.2012, 16.01.2013 16.01.2013


Master-Thesis

Kennnummer Workload

900 h

Credits

30 (27/3)

Studien-semester

3. Semester Master


Jedes Semester

Dauer

1 Semester

1 Lehrveranstaltungen a) Thesis b) Thesis Seminar


Kontaktzeit a), b) 10-30 h

Selbst-studium

a), b) 870-890 h


2 Lernergebnisse (learning outcomes) / Kompetenzen Die Master-Thesis kann in der Hochschule oder als Industrie- oder Forschungsarbeit stattfinden. Sie kann ebenfalls im Ausland durchgeführt werden, um zusätzlich fremdsprachliche und soziale Kompetenzen zu erwerben. Nachdem Studierende das Modul besucht haben, können Sie Synthese (5):

- selbstverantwortlich die Organisation eines wissenschaftlichen Projektes managen - eine wissenschaftliche Ausarbeitung zu einem wissenschaftlichen Projekt abfassen - über ein wissenschaftliches Projekt und dessen Ergebnisse berichten

Bewertung (6):

- wissenschaftlich argumentieren - die wichtigsten Ergebnisse eines Projekts

1) auswählen, 2) hinterfragen und 3) bewerten

3 Inhalte

a) Wissenschaftliche Bearbeitung und Erstellung einer Thesis nach gewähltem Thema

b) Präsentation von Ergebnissen der Thesis

4 Lehrformen

a) Erstellung der Master-Thesis

b) Präsentation




1.1 jr QM-Board 11.4.2012, 16.01.2013 16.01.2013

5 Teilnahmevoraussetzungen Abhängig vom gewählten Thema

6 Prüfungsformen a) 1 Thesis b) 1 Präsentation


8 Modulbeauftragte/r und hauptamtlich Lehrende Modulbeauftrager: StudiendekanIn Erster Betreuer der Thesis: Professoren und Mitarbeiter der HFU, Lehrbeauftragte Zweiter Betreuer der Thesis: Professoren und Mitarbeiter der HFU, Lehrbeauftragte, Externe

9 Literatur Abhängig vom gewählten Thema

biometrie und multiparameter diagnostik...lela buckingham and maribeth l. flaws (2007), molecular...

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