After completition of this module, participants will be able to:
- differentiate between different kinds of bioreactors and describe their key features
- identify and characterize the peripheral and control systems of bioreactors
- depict integrated biosystems (bioprocesses including up- and downstream processing)
- name different sterilization methods and evaluate those in terms of different applications
- recall and define the advanced methods of modern systems-biological approaches
- connect the multiple "omics"-methods and evaluate their application for biological questions
- recall the fundamentals of modeling and simulation of biological networks and biotechnological processes and to discuss their methods
- assess and apply methods and theories of genomics, transcriptomics, proteomics and metabolomics in order to quantify and optimize biological processes at molecular and process levels
Voraussetzungen:
B.Sc. VT, BVT or equivalent
Lernorganisation:
Hybrid lecture
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Verfahrenstechnik
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Bioprozess- u. Biosystemtechnik (V-1)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 110
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 19
Supervised Theses
ongoing
completed
2021
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.