Rechnen mit DNA – theoretische Informatik einmal praktisch

Unterrichtseinheit

Nach der Auffrischung der molekularbiologischen Grundlagen entwickeln die Schülerinnen und Schüler eine Strategie, wie man mit einem DNA-Rechner ein einfaches Hamilton-Pfad-Problem lösen kann. Dabei kommt die kostenfreie Software „Hellics“ zum Einsatz, die die Funktionen eines DNA-Computers simuliert.

Informatik
Sekundarstufe II
etwa 7 Unterrichtsstunden
Arbeitsblatt, Software
1 Arbeitsmaterial

Beschreibung der Unterrichtseinheit

Der erste Teil der Unterrichtseinheit befasst sich mit der Wiederholung der genetischen und gentechnischen Grundlagen des Themas. Im Idealfall erfolgt dies im Team-Teaching mit der Kollegin oder dem Kollegen aus der Biologie. Wenn der Grundlagenteil nur im Informatikunterricht durchgeführt werden kann, empfiehlt sich dabei die Beschränkung auf das Notwendigste. Bei der Wiederholung der Grundlagen bietet sich der Einsatz der Software "GenLab" an. Kernstück des Programms ist ein virtuelles Labor mit interaktiven Simulationen zum gentechnischen "Handwerkszeug". Im zweiten Teil der Unterrichtseinheit wird die zu bearbeitende Aufgabe, ein Hamilton-Pfad-Problem, vorgestellt. Anschließend erarbeiten die Schülerinnen und Schüler, wie man die Aufgabe mit molekularbiologischen Verfahren lösen kann. Die Funktionen eines DNA-Computers werden mit der kostenlosen Software "Hellics" simuliert (Linux-Rechner oder Knoppix-Umgebung erforderlich). Die Unterrichtseinheit wurde im Rahmen einer Staatsexamensarbeit konzipiert und beim ExaMedia NRW-Wettbewerb ausgezeichnet.

Didaktisch-methodischer Kommentar

Diese Unterrichtseinheit verdeutlicht, wie Themen aus der theoretischen Informatik mit einem praktischen Zugang und in Verbindung mit neuen Medien in der Schule behandelt werden können. Die Schülerinnen und Schüler sollen lernen, dass es möglich ist mit DNA zu rechnen. Dabei wird nicht thematisiert, welche Vorteile dies bringt und wozu man DNA-Computer nutzen kann. Die Lernenden sollen lediglich erkennen, dass es Alternativen zu unseren herkömmlichen Rechnern geben kann. Der besondere Reiz des Themas DNA-Computing liegt in seiner Aktualität und seinem interdisziplinären Charakter. Zudem werden die Lernenden motiviert sein, sich mit einer potenziellen Zukunftstechnologie zu beschäftigen, deren Grundlagen erst in den 90er Jahren entwickelt wurden. Die Verbindung von Biologie mit Informatik ist für viele Schülerinnen und Schüler sicher sehr überraschend. Sie erkennen, dass es sich lohnt, über auf den ersten Blick ungewöhnliche Dinge genauer nachzudenken und erfahren, dass es die Natur schon seit langem versteht, Informationen sehr effizient zu speichern.

Thematischer Einstieg und Aufbau der DNA
Der Einstieg in die Thematik erfolgt über einen Comic-Strip, der die Entstehung der Idee zum "DNA-Computing" von Leonard Adleman zeigt.
Einsatz des virtuellen Genlabors "GenLab"
Grundlegende gentechnologische Verfahren werden mit der "GenLab"-Software erarbeitet beziehungsweise aufgefrischt.
Mini-Leitprogramm "Gentechnologische Verfahren"
Weitere wichtige gentechnologische Begriffe und Verfahren vermittelt ein kleines Leitprogramm.
Vorstellung des Problems
Bei dem zu lösenden einfachen Hamilton-Pfad-Problem handelt es sich um die Planung einer Flugroute.
Schwierigkeit des Problems
Die Lernenden beschäftigen sich mit einem ungerichteten Hamilton-Pfad-Problem und einem Hamilton-Kreis-Problem.
Formulierung des Algorithmus
Die Schülerinnen und Schüler testen die Effizienz eines Algorithmus bei der Lösung von Hamilton-Pfad-Problemen.
Codierungen und Synthese von Lösungsmöglichkeiten
Für die Städte und Flüge werden "genetische" Codierungen entwickelt, mit denen der virtuelle DNA-Computer "gefüttert" werden kann.
Herausfiltern der richtigen Lösung
Entwicklung und Simulation einer Strategie zur Selektion der gesuchten Lösung mit der Software "Hellics".

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Vermittelte Kompetenzen

Die Schülerinnen und Schüler sollen

grundlegende molekulargenetische Verfahren kennen lernen beziehungsweise auffrischen.
mit den vorgestellten Verfahren ein einfaches Problem lösen.
erkennen, dass es Aufgaben gibt, die mit unseren heutigen Rechnern nur schwer zu lösen sind.
erkennen, dass es sinnvoll ist, nach neuen Rechnermodellen zu suchen.