Weitere Module5 ECTS
Methoden der Genomanalyse
Methoden zur Analyse von Genomdaten mit Vorlesungen und Übungen.
Ludwig-Maximilians-Universität München · Bachelor
Bioinformatik Bachelor of Science an der Ludwig-Maximilians-Universität München
Der Studiengang Bioinformatik an der LMU München verbindet Biologie, Informatik und Statistik zu einem interdisziplinären B.Sc.-Programm mit zulassungsbeschränktem Zugang.B.Sc.
Bachelor of Science
180
ECTS-Punkte
6 Sem.
Regelstudienzeit
München
Studienort
Über den Studiengang
Die Bioinformatik an der LMU München richtet sich an Studieninteressierte, die biologische Fragestellungen mit computergestützten Methoden bearbeiten möchten. Der Studiengang ist an der Schnittstelle zweier großer Fakultäten angesiedelt und verbindet damit die Stärken einer traditionsreichen Universität in den Naturwissenschaften mit einer wachsenden Informatik-Sparte.
Studierende setzen sich von Beginn an mit genomischen Datensätzen, Proteinstrukturen und algorithmischen Lösungsansätzen auseinander. Die enge Verzahnung von biologischem Fachwissen und Programmierpraxis prägt den gesamten Studienverlauf und unterscheidet das Fach deutlich von reinen Informatik- oder Biologie-Studiengängen.
Durch die Lage in München profitieren Studierende zudem von der Nähe zu Forschungseinrichtungen und Unternehmen im Bereich Life Sciences und Data Science, was praxisnahe Projekte und Abschlussarbeiten erleichtert.
Curriculum & Module
61 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Weitere Module5 ECTS
Strukturbioinformatik
Bioinformatik struktureller Biomoleküle mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module8 ECTS
Protein Prediction I
Vorhersage von Proteinstrukturen mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module8 ECTS
Protein Prediction II
Fortgeschrittene Verfahren zur Proteinstrukturvorhersage.
Weitere Module8 ECTS
Computational Methods in Evolutionary Biology
Computergestützte Methoden in der Evolutionsbiologie mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmen auf Sequenzen
Algorithmen zur Sequenzanalyse mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik: Bäume und Graphen
Algorithmische Verfahren mit Bäumen und Graphen in der Bioinformatik.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik: Systeme und Netzwerke
Algorithmen zur Analyse von biologischen Systemen und Netzwerken.
Weitere Module9 ECTS
Algorithmische Systembiologie
Algorithmische Methoden in der Systembiologie mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module9 ECTS
Perlen der Bioinformatik: Algorithmen
Spezialthemen ausgewählter Algorithmen in der Bioinformatik.
Weitere Module9 ECTS
Perlen der Bioinformatik: ENCODE
Spezialthemen zu ENCODE und Genomik in der Bioinformatik.
Weitere Module6 ECTS
Einführung in die Softwaretechnik
Grundlagen der Softwaretechnik mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module5 ECTS
3D Computer Vision
Computervision und 3D-Visualisierung mit Vorlesungen.
Weitere Module6 ECTS
Computer Grafik
Grundlagen der Computergrafik mit Vorlesungen.
Weitere Module8 ECTS
Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen
Effiziente algorithmische Verfahren und Datenstrukturen mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module8 ECTS
Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen II
Fortgeschrittene effiziente Algorithmen und Datenstrukturen.
Weitere Module6 ECTS
Einsatz und Realisierung von Datenbanksystemen
Praktische Aspekte von Datenbanksystemen mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module6 ECTS
Grundlagen der Programm- und Systementwicklung
Grundlagen der Softwareentwicklung mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module4 ECTS
Modellierung verteilter Systeme
Modellierungstechniken für verteilte Systeme mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module5 ECTS
Projektorganisation und -management in der Softwaretechnik
Projektmanagement in der Softwareentwicklung mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module5 ECTS
Petrinetze
Modellierung mit Petrinetzen mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module8 ECTS
Advanced Topics in Software Engineering
Spezialthemen der Softwaretechnik mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module5 ECTS
Verteilte Anwendungen
Entwicklung verteilter Anwendungen mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module4 ECTS
Wissensbasierte Systeme für industrielle Anwendungen
Wissensbasierte Systeme mit praktischen Anwendungen mit Vorlesungen.
Weitere Module5 ECTS
Wissenschaftliche Visualisierung
Visualisierung wissenschaftlicher Daten mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module9 ECTS
Mathematische Modelle in der Biologie
Mathematische Modellierung biologischer Systeme mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module6 ECTS
Datenbanksysteme II
Fortgeschrittene Themen in Datenbanksystemen mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module6 ECTS
Knowledge Discovery in Datenbanken I
Datamining und Wissenserkennung mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module6 ECTS
Knowledge Discovery in Datenbanken II
Fortgeschrittene Datamining-Methoden mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module6 ECTS
Parallel and High Performance Computing
Parallele und hochperformante Computersysteme mit Vorlesungen und Übungen.
Weitere Module6 ECTS
Statistische Methoden für Genomik und Proteomik
Statistische Verfahren in Genomik und Proteomik.
Weitere Module6 ECTS
Biochemie 4 - Zelluläre Biochemie
Biochemie zellulärer Prozesse mit Vorlesungen.
Weitere Module6 ECTS
Evolutionary Genetics
Genetik in der Evolution mit Vorlesungen.
Weitere Module3 ECTS
Basic Evolutionary Genomics
Grundlagen der Evolutionsgenomik mit Vorlesungen.
Weitere Module3 ECTS
Advanced Evolutionary Genomics
Fortgeschrittene Themen der Evolutionsgenomik mit Vorlesungen.
Weitere Module5 ECTS
Humangenetik für Biologen
Genetik des Menschen für Biologen mit Vorlesungen.
Weitere Module5 ECTS
Protein-Engineering
Techniken des Protein-Engineering mit Vorlesungen.
1. Semester6 ECTS
Einführung in die Bioinformatik I
Grundlagen der Bioinformatik mit Vorlesungen und Übungen.
1. Semester9 ECTS
Analysis
Mathematische Grundlagen der Analysis mit Vorlesungen und Übungen.
1. Semester9 ECTS
Einführung in die Programmierung
Grundlagen der Programmierung mit Vorlesungen und Übungen.
1. Semester6 ECTS
Biologie
Grundlagen der Biologie mit Vorlesungen.
1. Semester3 ECTS
Chemie
Grundlagen der Chemie mit Vorlesungen.
2. Semester6 ECTS
Einführung in die Bioinformatik II
Fortführung der Bioinformatik-Grundlagen mit Vorlesungen und Übungen.
2. Semester9 ECTS
Problem-basiertes Lernen
Seminarmodul mit problemorientierten Lernansätzen.
2. Semester6 ECTS
Logik und Diskrete Strukturen
Grundlagen der Logik und diskreten Mathematik.
2. Semester3 ECTS
Tutorium Bioinformatik
Tutorielle Begleitung zum Bioinformatik-Studium.
2. Semester6 ECTS
Algorithmen und Datenstrukturen
Algorithmen und Datenstrukturen mit Vorlesungen und Übungen.
2. Semester6 ECTS
Grundlagen zur Biochemie
Einführung in die Biochemie mit Vorlesungen.
3. Semester9 ECTS
Programmierpraktikum Bioinformatik
Praktische Programmierübungen in der Bioinformatik.
3. Semester6 ECTS
Lineare Algebra
Lineare Algebra mit Vorlesungen und Übungen.
3. Semester6 ECTS
Datenbanksysteme 1
Einführung in Datenbanksysteme mit Vorlesungen und Übungen.
4. Semester9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik I
Algorithmen in der Bioinformatik mit Vorlesungen und Übungen.
4. Semester9 ECTS
Stochastik und Statistik
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik mit Vorlesungen und Übungen.
4. Semester6 ECTS
Formale Sprachen und Komplexität
Theoretische Grundlagen formaler Sprachen und Komplexitätstheorie.
4. Semester6 ECTS
Fortgeschrittene Biochemie
Vertiefende Themen der Biochemie mit Vorlesungen.
5. Semester9 ECTS
Algorithmische Bioinformatik II
Fortgeschrittene Algorithmen in der Bioinformatik.
5. Semester12 ECTS
Praktikum Genomorientierte Bioinformatik
Praktisches Laborpraktikum zu genomorientierten Bioinformatik-Methoden.
5. Semester9 ECTS
Praktikum Molekularbiologie und Biochemie
Praktisches Laborpraktikum in Molekularbiologie und Biochemie.
6. Semester6 ECTS
Weiterführende Bioinformatik
Vertiefende Themen der Bioinformatik mit Vorlesungen und Übungen.
6. Semester6 ECTS
Praktische Arbeit
Praktische Arbeit im Bereich Bioinformatik.
6. Semester12 ECTS
Bachelor's Thesis
Wissenschaftliche Abschlussarbeit im Bereich Bioinformatik.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Studiengang im Detail
Über den Studiengang
Bioinformatik an der LMU München ist als forschungsorientierter Bachelorstudiengang konzipiert, der von Anfang an mathematisch-informatische Grundlagen mit molekularbiologischem Wissen kombiniert.
Der zulassungsbeschränkte Zugang signalisiert eine hohe Nachfrage und setzt eine gewisse Vorprägung in Mathematik und Naturwissenschaften voraus.
Studieninhalte
Zentrale Bausteine sind Module wie Methoden der Genomanalyse, in denen Studierende lernen, große biologische Datensätze systematisch auszuwerten, sowie Strukturbioinformatik, die sich mit der computergestützten Analyse von Molekülstrukturen befasst.
Ergänzt wird dies durch Protein Prediction I, wo Vorhersagemodelle für Proteinfunktionen und -strukturen im Mittelpunkt stehen. Insgesamt entsteht so ein Curriculum, das Programmierkenntnisse, statistische Methoden und biologisches Verständnis eng verzahnt.
Für wen passt das?
Der Studiengang eignet sich für Personen mit Interesse an Naturwissenschaften, die gleichzeitig Freude am analytischen und algorithmischen Arbeiten mitbringen. Eine gewisse Affinität zu Mathematik und Statistik ist hilfreich, um den Anforderungen gerecht zu werden.
Wer lieber ausschließlich praktisch-experimentell im Labor arbeiten möchte, findet in klassischen Biologie-Studiengängen womöglich die passendere Umgebung.
Karriere & Arbeitsmarkt
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufsfeldern der Informatik, insbesondere dort, wo biologische oder medizinische Daten verarbeitet werden. Die Kombination aus Fachwissen und Programmierkompetenz wird in Forschung, Pharma- und Biotech-Industrie sowie in datengetriebenen Unternehmen gesucht.
Viele Absolvent:innen entscheiden sich zudem für einen weiterführenden Master, um sich stärker zu spezialisieren.
Hochschule & Format
Die LMU München bietet als traditionsreiche Volluniversität ein breites Umfeld an Forschungskooperationen und interdisziplinären Kontakten. Das Vollzeitstudium in München ermöglicht zudem den Zugang zu einem dynamischen Arbeitsmarkt im Bereich Technologie und Life Sciences.
Die Präsenzlehre vor Ort fördert den direkten Austausch mit Lehrenden und Kommiliton:innen aus unterschiedlichen Fachrichtungen.
Zulassung & Zugangswege
Zulassungsbeschränkt (NC)Die NC-Grenze lag zuletzt bei 2,6; sie variiert je Semester – bitte aktuell bei der LMU München prüfen.
ZugangswegeIn der Regel Abitur oder Fachhochschulreife – auch beruflich Qualifizierte können zugelassen werden; ein einschlägiges Vorpraktikum ist teils empfohlen.
Deine Zulassungschancen
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Zulassungsbeschränkt (NC)
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
Kosten & Finanzierung
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Deine Jobgarantie mit StudySmarter
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Jobgarantie
6 Monate
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Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.
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Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Karriere & Gehalt
Die berufliche Entwicklung nach dem Studium führt typischerweise von ersten fachlichen Aufgaben hin zu zunehmend verantwortungsvollen Positionen in der Informatik-nahen Praxis.
- Einstieg als Bioinformatik-Analyst:inErste Tätigkeiten in der Auswertung biologischer Datensätze und Unterstützung bestehender Forschungs- oder Entwicklungsteams · 0 bis 2 Jahre
- Fachliche SpezialisierungVertiefte Arbeit an eigenen Analyse-Pipelines oder Softwarelösungen für genomische und strukturelle Fragestellungen · 2 bis 5 Jahre
- ProjektverantwortungLeitung kleinerer interdisziplinärer Projekte zwischen Biologie, Informatik und Statistik · 5 bis 8 Jahre
- Fach- oder TeamleitungVerantwortung für Teams oder Forschungsbereiche mit strategischem Fokus auf datengetriebene Life-Science-Anwendungen · 8 bis 12 Jahre
Gehaltsspanne nach Karrierephase
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Arbeitsmarkt & Zukunft
Wie sich der Berufsalltag in der Bioinformatik durch KI-Werkzeuge verändert, lässt sich bereits heute in Grundzügen abschätzen.
46–86 Tage
Vakanzzeit – so lange bleibt eine gemeldete Stelle im Schnitt offen.
BA EngpassanalyseEngpassberuf
Offizielle Einstufung für Berufe in der Informatik (o.S.).
Fachkräftemangel66.000 €
Orientierungswert Bruttojahresgehalt (Median).
GehaltWie KI den Beruf verändert
Automatisierung verändert insbesondere repetitive Analyseschritte, während komplexe Interpretationsaufgaben menschliche Expertise erfordern.
KI nimmt dir ab
- Automatisierte Vorverarbeitung großer genomischer Datensätze
- Routinemäßige Sequenzalignments und Standardauswertungen
- Erste Strukturvorhersagen mithilfe trainierter Modelle
- Erstellung einfacher Visualisierungen aus Rohdaten
Menschlich gefragter denn je
- Bewertung biologischer Plausibilität von Analyseergebnissen
- Entwicklung neuer methodischer Ansätze für komplexe Fragestellungen
- Kommunikation zwischen biologischer und informatischer Fachseite
- Ethische und wissenschaftliche Einordnung von Forschungsergebnissen
Kompetenzen aus Modulen wie Methoden der Genomanalyse und Protein Prediction I bilden die Grundlage für den späteren Umgang mit komplexen biologischen Datenmodellen.
Arbeiten neben dem Studium
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in München, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
bis 20 Std.pro Woche im Semester – das erlaubt das Werkstudentenprivileg
ab 13,90 €pro Stunde gesetzlicher Mindestlohn; technische Werkstudierende oft darüber
SV-freiWerkstudentenjobs sind weitgehend sozialversicherungsfrei – mehr netto bleibt
Werkstudentenjobsin MünchenLive Praktikain MünchenLive Werkstudent Maschinenbaubundesweit & remoteLive
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
Tools & Rechner
Kostenlose StudySmarter-Tools für Finanzierung, Karriere und Bewerbung – direkt einsatzbereit.
GehaltsrechnerWas verdienst du mit diesem Abschluss? Gehälter nach Beruf und Region.BAföG-RechnerBerechne in zwei Minuten deinen möglichen BAföG-Anspruch.Karriere-QuizFinde heraus, welche Berufe und Studiengänge zu dir passen.CV-CheckLass deinen Lebenslauf prüfen und erhalte konkrete Verbesserungen.Skills-AnalyseWelche Skills brauchst du im Beruf – und wo hast du noch Lücken?KarrierepfadSieh typische Karrierewege und Gehaltsstufen für deinen Beruf.
Die Hochschule im Profil
Kurzprofil der Ludwig-Maximilians-Universität München – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
LM
Ludwig-Maximilians-Universität München
Staatliche HochschulePräsenzstudiumMünchen
StudySmarter-Score
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Was Studierende sagen
Das wird gelobt
- Interdisziplinäre Verbindung von Biologie, Informatik und Statistik
- Forschungsnahe Ausbildung an einer renommierten Universität
- Gute Anschlussmöglichkeiten für weiterführende Masterstudiengänge
Worauf du achten solltest
Wer sich für diesen Studiengang interessiert, sollte sich bewusst machen, dass sowohl mathematisch-statistisches Denken als auch Programmierkenntnisse von Beginn an gefordert sind – ohne diese Grundlagen kann der Einstieg herausfordernd sein.
Passt Bioinformatik zu dir?
Das solltest du mitbringen
- Du interessierst dich für biologische Fragestellungen und willst sie mit Daten und Algorithmen beantworten.
- Mathematik, Statistik und Programmieren schrecken dich nicht ab, sondern reizen dich.
- Du möchtest an der Schnittstelle von Naturwissenschaft und Informatik arbeiten, statt dich auf ein Feld allein zu beschränken.
- Du bringst Ausdauer für analytisches, oft abstraktes Arbeiten mit.
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Bioinformatik an anderen Hochschulen
Häufige Fragen
Ist der Studiengang Bioinformatik an der LMU München zulassungsbeschränkt?
Ja, der Zugang ist beschränkt, was für eine hohe Nachfrage nach diesem interdisziplinären Studiengang spricht.
Welche Vorkenntnisse sind für den Studiengang hilfreich?
Grundlegendes Interesse an Mathematik, Statistik und ersten Programmiererfahrungen ist hilfreich, da diese Kompetenzen früh im Studium vertieft werden.
Welche Module sind für den Studiengang typisch?
Zu den zentralen Modulen zählen Methoden der Genomanalyse, Strukturbioinformatik und Protein Prediction I, die biologisches Wissen mit informatischen Methoden verbinden.
Welche beruflichen Perspektiven eröffnet das Studium?
Absolvent:innen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik mit biologischem oder medizinischem Bezug, etwa in Forschung, Pharma- oder Biotech-Unternehmen, häufig ergänzt durch ein weiterführendes Masterstudium.
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