Биоинформатика
Комфортный режим обучения: теория в онлайн-курсе и интерактивные вебинары. Возможность обучения из любого места и в любое время. Гибкие форматы практики
Прием на программу открыт.
В современном научном мире технологий, особенно с учетом развития методов секвенирования, объем экспериментальных данных стремительно растет, и алгоритмы их анализа постоянно усложняются. Секвенирование являются неотъемлемой частью исследований в области молекулярной биологии, биомедицины и биотехнологии. Для успешного использования результатов секвенирования в своей работе, необходимо применять различные подходы для их анализа, и иметь представление о методах обработки “сырых” данных. Именно поэтому современному исследователю для продуктивной работы просто необходимо уметь самостоятельно создавать программы для генерации таблиц, визуализации результатов, автоматизированной и параллельной обработки данных нескольких экспериментов.
Цель программы – научить исследователей самостоятельно работать с большими объемами данных, получаемых в ходе биолигических экспериментов.
Входные требования – практический курс специально разработан для очных, очно-заочных и заочных студентов 3-6 курсов направлений подготовки Биоинжинерия и биоинформатика, Биомедицинские системы и технологии, Биотехнология (ИБСИБ СПбПУ).
Кому подойдет этот курс?
Молекулярнымй биологам, биомедикам и биотехнологам
Начинающим исследователям
Желающим расширить свои теоретические знания в области секвенирования и получить практические навыки работы с реальными данными
Чему вы научитесь?
Обрабатывать и сопоставлять результаты экспериментов
Генерировать сводные таблицы и визуализировать результаты
Проводить статистический анализ экспрессии генов
Обрабатывать данные RNAseq
Структура курса
В процессе прохождения данного модуля учащиеся получат знания о операционной системе Linux, научатся создавать скрипты для обработки текстовых данных и программные конвейеры. Цель модуля – закрепить и расширить навыки работы в Linux и автоматизации задач с помощью bash.
Цель модуля – освоить Python для обработки и анализа биологических данных.
Введение в Python. Анализ данных с Python. Работа с Pandas для обработки табличных данных. Визуализация данных (Matplotlib, Seaborn). Интеграция Python с биоинформатическими инструментами. Информационная безопасность.
В модуле два трека на выбор:
1. Цель 1 трека – Понять принципы выравнивания последовательностей и научиться использовать соответствующие инструменты.
2. Цель 2 трека – Углубить знания о методах выравнивания и их применении в биоинформатике.
Цель – освоить методы реконструкции и анализа филогенетических деревьев.
Методы филогенетического анализа. Интерпретация и визуализация. Анализ топологий деревьев. Визуализация и аннотация (FigTree, iTOL, TreeViewer).
Цель – освоить продвинутые методы сборки геномов и анализа NGS-данных.
Основы RNA-Seq и экспрессии генов. Сравнение платформ: Illumina, PacBio, Oxford Nanopore. Алгоритмы сборки. Оценка качества сборки. Нормализованные единицы выражения экспрессии (RPKM, FPKM, TPM, z-score). Анализ дифференциальной экспрессии. Принципы дифференциальной экспрессии: p-value, log2 fold change, FDR. Инструменты: DESeq2, edgeR. Визуализация: volcano plots, heatmaps (Python/Matplotlib/Seaborn).
Цель – применить полученные знания в реальных биоинформатических проектах.
- Участие в проектах под руководством специалистов (например, анализ NGS-данных, филогенетический анализ).
- Разработка пайплайнов для обработки данных.
- Подготовка отчёта о практике с описанием задач и результатов.
Итоговая аттестация слушателей программы профессиональной переподготовки проводится в виде защиты квалификационных работ
Кем работают наши выпускники
Преподаватели программы
