Personendetails

FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf

Studiengangsleiterin Bioinformatik

alexandra.graf@hcw.ac.at
+43 1 606 68 77-3641

Raum: E.3.24
Favoritenstraße 222
1100 Wien

Schwerpunkte

  • Bioinformatik

  • Mikrobiom-/Metagenomforschung

  • eDNA Analysen

  • Transcriptomics und Genomics Analysen

  • DNA Sequenzierung

Studiengänge

Bachelor

Bioengineering

berufsbegleitend

Master

Bioinformatik

berufsbegleitend

Bachelor

Molekulare Biotechnologie

Vollzeit

Master

Bioprocess Engineering

berufsbegleitend

Departments
Applied Life Sciences

Publikationen

In unserer Publikationsdatenbank finden Sie die wissenschaftlichen Arbeiten und betreuten Abschlussarbeiten von FH-Prof.in Mag.a Dr.in Alexandra Graf an der Hochschule Campus Wien.
Alle anderen Publikationen sind im persönlichen Profil angeführt.

Lehrveranstaltungen

Bachelorseminar Bioinformatik SE

Bachelorseminar Bioinformatik SE | SS2027

Inhalt

Die Lehrveranstaltung dient der Betreuung der schriftlichen Verfassung der Bachelorarbeit Bioinformatik. Es wird der biologische Hintergrund des gewählten Themas aufgearbeitet und die Form der schriftlichen Arbeit besprochen.

Lehrmethode

Vorlesung/Vortrag, Peer-Feedback

Prüfungsmethode

Endprüfung

 

Präsentation

Unterrichtssprache

Deutsch

Molekularbiologie VO

Molekularbiologie VO | SS2027

Inhalt

Geschichtlicher Zusammenhang

Genom, Transkriptom und Proteom

Unterschiede zwischen Eukaryoten, Prokaryoten, Archaea und Viren.

Replikation - Transkription - Translation

Mutationen und Rekombination

Struktur der DNA; DNA-Basen; DNA-Basen-Veränderungen; DNA Schaden und Reparatur

weitere Methoden der DNA Analytik

Sequenziertechnologie

Agarose Gel Elektrophorese

DNA Extraktionen

Nucleinsäure Quantifizierung

PCR / qPCR

Micro Arrays

FISH

Blotting Techniken

Transfektion, Transduktion (Methoden)

Genom Editing (CRISPR, Zn Finger, …)

Plasmide Komponenten Aufbau…

Expressions Wirte

Zelllinienentwicklung

Praktische Beispiele

Primerdesign, Massenberechnungen analytischer Restriktionsverdauung

Lehrmethode

Vorlesung; es werden auch praktische Fähigkeiten wie Primerdesign und ähnliches vermittelt.

Prüfungsmethode

Endprüfung

 

Endprüfung

Unterrichtssprache

Deutsch

Programmierung und Bioinformatik ILV

Programmierung und Bioinformatik ILV | SS2027

Inhalt

Einführung in die Anwendungsfelder der Bioinformatik, es werden einzelne Themengebiete aufgegriffen und diskutiert und Analysen praktisch durchgeführt. Grundkonzepte von Programmiersprachen werden besprochen und in praktischen Beispielen erarbeitet.

Lehrmethode

Vorlesung/Vortrag, Diskussion und problembasiertes Lernen

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsüberprüfung

 

Fallbearbeitung und MC-Test

Unterrichtssprache

Deutsch

Programmkonzeption, Programmierung, Automatisierung, Bachelorarbeit SE

Programmkonzeption, Programmierung, Automatisierung, Bachelorarbeit SE | SS2027

Inhalt

Die Lehrveranstaltung dient zur Betreuung der Bachelorarbeit, die Inhalte richten sich nach dem ausgewählten Thema.

Lehrmethode

Vorlesung/Vortrag, Arbeitsaufträge mit Feedback

Prüfungsmethode

Endprüfung

 

Dieses Seminar dient als Grundlage für die auszuführende Bachelor-Arbeit und wird zusammen mit dieser beurteilt.

Unterrichtssprache

Deutsch

Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE

Ausgewählte Themen der Bioinformatik SE | SS2027

Inhalt

Aktuelle Themen der Bioinformatik werden anhand von Beispielen aus der Forschung bzw. Industrie erörtert.

Absolvent*innen erzählen von ihrem Werdegang und den Erfahrungen, die sie nach dem Studium gemacht haben.

Es soll ein Überblick über die aktuelle Entwicklung des Feldes gegeben werden, sowie den Anforderungen und Erwartungen die an Absolvent*innen gestellt werden.

Den Studierenden sollen mögliche Themen für die Masterarbeit näher gebracht werden.

Lehrmethode

Seminarreihe mit Vorträgen und Diskussionen

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsüberprüfung

 

Schriftlicher Report und Diskussionen

Unterrichtssprache

Deutsch-Englisch

Biomarker and predictive medicine ILV

Biomarker and predictive medicine ILV | WS2026/27

Inhalt

Einführung in Biomarker und ihre Rolle:

- Definition und Klassifikation von Biomarkern (diagnostisch, prognostisch, prädiktiv).

- Anwendungen von Biomarkern in personalisierter Medizin und Krankheitsüberwachung.

- Beispiele für Biomarker in Genomik, Proteomik und Metabolomik.

Datenanalyse und Validierung von Biomarkern:

- Nutzung bioinformatischer Methoden zur Identifikation und Analyse potenzieller Biomarker.

- Statistische und maschinelle Lernansätze für prädiktive Modellierung.

- Validierungsstrategien: Robustheit, Reproduzierbarkeit und klinische Relevanz.

Anwendungen in der prädiktiven Medizin:

- Integration von Multi-omics-Daten zur Vorhersage von Krankheitsrisiken und Therapieansprechen.

- Entwicklung prädiktiver Modelle für individuelle Behandlungsstrategien.

- Herausforderungen und ethische Aspekte der Biomarker-Nutzung in der Medizin.

Lehrmethode

Blended learning

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsüberprüfung

 

Übungen während der Vorlesung sowie Prüfung

Unterrichtssprache

Englisch

Masterarbeit MT

Masterarbeit MT | SS2027

Inhalt

Der Inhalt dieser Lehrveranstaltung ist das Verfassen einer Masterarbeit.

Viele Studierende entwickeln Masterarbeitsthemen, forschen und verfassen ihre Masterarbeit in Kooperation mit bzw. auf Vorschlag von Unternehmen. Etwa 20% finden ein Thema mit Hilfe ihrer Lehrenden bzw. Betreuer*innen.

Lehrmethode

Die Masterarbeit ist in Rücksprache mit der HCW-Betreuerin / dem HCW-Betreuer und nach Genehmigung der Studiengangsleitung zu verfassen.

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsüberprüfung

 

Beurteilung der Masterarbeit nach einem standardisierten Katalog.

Unterrichtssprache

Deutsch-Englisch

Masterarbeit Seminar SE

Masterarbeit Seminar SE | SS2027

Inhalt

- Anleitungen und Präsentation der Masterarbeit mit Diskussion zur Planung, Gestaltung, Durchführung, Dokumentation und Präsentation der wissenschaftlichen bzw. ingenieurtechnischen Arbeiten.

- Übung der im Rahmen der Masterprüfung abzuhaltenden Präsentation

- Was ist besonders bei der Präsentation einer wissenschaftlichen Arbeit zu beachten?

- Feedback erhalten & geben.

Lehrmethode

Präsentationen, Diskussion eines wissenschaftlichen Artikels

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsüberprüfung

 

Beurteilung der Präsentation (Aufbau, Gestaltung der Folien, Vortragsstil, Einhaltung der zeitlichen Vorgaben)

Unterrichtssprache

Deutsch-Englisch

Masterprüfung AP

Masterprüfung AP | SS2027

Inhalt

Prüfungsgespräch über studienrelevante Inhalte.

Lehrmethode

Selbststudium

Prüfungsmethode

Endprüfung

 

Präsentation der Masterarbeit, Diskussion, Prüfungsgespräch

Unterrichtssprache

Deutsch-Englisch

Scientific writing and thesis proposal ILV

Scientific writing and thesis proposal ILV | WS2026/27

Inhalt

Einführung in das wissenschaftliche Schreiben und das Verfassen der Themenschrift.

- Richtige Zitierweise

- Schreibworkshop

Lehrmethode

Blended learning

Prüfungsmethode

Endprüfung

 

Masterarbeitsproposal (Themenschrift), Praktisches Projekt

Unterrichtssprache

Englisch

Sequencing Lab ILV

Sequencing Lab ILV | WS2026/27

Inhalt

Im Labor (wet lab) wird DNA extrahiert und eine Sequenzierung durchgeführt. Die erzeugten Daten werden analysiert und interpretiert.

Lehrmethode

Flipped classroom, mit Laborübung und anschließendem Analyseprojekt

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsüberprüfung

 

Protokoll der Ergebnisse der Übung

Unterrichtssprache

Englisch

Transcriptomics and Genomics ILV

Transcriptomics and Genomics ILV | WS2026/27

Inhalt

Theoretische Grundlagen in der Genom- und Transkriptomanalyse:

- Einführung in die Themenbereiche Genomik und Transkriptomik, inklusive der Erzeugung der Daten.

- Softwarelösungen und Algorithmen im Bereich Genomik und Transkriptomik

Praktische Analysebeispiele aus Genomik und Transkriptomik. Anwendung entsprechender bioinformatischer Werkzeuge für

- Qualitätskontrolle und Prozessierung von Sequenzierdaten

- Assemblieren von Genomen und Transkriptomen.

- Mappen (Alignen) von Sequenzdaten

- Spezialisierte Beispiele aus dem Themenbereich (z.B. scRNA-Seq, ChIP-Seq o. a.)

Lehrmethode

Blended learning, flipped classroom

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsüberprüfung

 

Praktische Übungsaufgaben und schriftlicher Test

Unterrichtssprache

Englisch

Wahlfach Bioinformatik ILV

Wahlfach Bioinformatik ILV | WS2026/27

Inhalt

Verschiedene Inhalte im Bereich Bioinformatik. Es sind Lehrveranstaltungen anrechenbar aus folgenden Bereichen:

- Biologisch/Medizinischer Fokus

- Technischer Fokus

- Wirtschaftlich/Rechtlicher Fokus

Lehrmethode

Blended learning

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsüberprüfung

 

Praktische Übungen sowie Prüfung

Unterrichtssprache

Deutsch-Englisch

Wahlfach Bioinformatische Spezialisierung ILV

Wahlfach Bioinformatische Spezialisierung ILV | SS2027

Inhalt

Verschiedene Inhalte im Bereich Bioinformatik. Es sind Lehrveranstaltungen anrechenbar aus den folgenden Bereichen:

- Biologisch/Medizinischer Fokus

- Technischer Fokus

- Wirtschaftlich/Rechtlicher Fokus

Lehrmethode

Blended learning

Prüfungsmethode

Immanente Leistungsüberprüfung

 

Praktische Übungen und Prüfung

Unterrichtssprache

Deutsch-Englisch

Bioinformatik ILV

Bioinformatik ILV | WS2026/27

Inhalt

Einführung in die unterschiedlichen Themengebiete der Bioinformatik:

- Grundlagen der Sequenzanalyse, im speziellen der Transkript- und Genomanalyse

 

- Zusammenhang zwischen Sequenz, Struktur und Funktion von Proteinen

 

- Metabolische Modelle

 

- Phylogenetische Studien

 

- Metagenomanalysen

 

- Vorstellung der wichtigsten relevanten Datenbanken

 

Praxiserfahrung: Praktische Beispiele zu den theoretisch behandelten Themen, Verwendung der relevanten Datenbanken, Sequenzvergleiche, Genexpressionsanalyse in R. Einführende Programmierbeispiele.

Lehrmethode

Darbietende & Aktivierende Methoden

Prüfungsmethode

Endprüfung

 

Bearbeitung von Beispielen, und Selbsttest mit Moodle

Unterrichtssprache

Deutsch

Datenverarbeitung und Visualisierung VO

Datenverarbeitung und Visualisierung VO | SS2027

Inhalt

Die Studierenden erlernen den vertiefenden Umgang mit R zur Analyse und Visualisierung von Daten, welche im Bioprocess Engineering anfallen.

- Programmieren mit R

- Ablauf und Methoden der Datenanalyse

- Spezielle Pakete zur Datenanalyse

- Visualisierungsmethoden und Pakete

- Analysemethoden die künstliche Intelligenz verwenden

Lehrmethode

Blended learning

Prüfungsmethode

Endprüfung

 

Projektabgabe

Unterrichtssprache

Deutsch