Введение в вычислительную геномику

Бакалавриат 2025/2026

Статус: Курс обязательный (Прикладная математика и информатика)

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Каледин Максим Львович, Клинк Галина Викторовна, Шишкин Михаил Александрович

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 56

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс состоит из двух модулей, в ходе изучения которых студенты получат базу, позволяющую приступить к исследовательской деятельности в области геномики. Первый модуль дает основы молекулярной биологии и позволяет понять, как возникают данные, на которые смотрит геномика. Второй модуль дает понимание стохастических процессов и основы построения стохастических моделей, распространенных в геномике ввиду вероятностной природы описанных в первом модуле процессов.

Цель освоения дисциплины

Уметь строить стохастические математические модели для приложений в геномике
Уметь исследовать и анализировать динамические стохастические модели с помощью техник марковских процессов и мартингалом

Планируемые результаты обучения

Знает, как природа создает данные для геномики: базовые принципы передачи наследственной информации, экспрессии генома, возникновения и поддержания изменчивости в популяции
Знает базовую терминологию из области молекулярной биологии и геномики
Знает базовые методы построения стохастических моделей: цепи Маркова в дискретном и непрерывном времени, гауссовские процессы

Содержание учебной дисциплины

Геном и геномика
Генетический код. Синтез белка. Фолдинг
Репликация генома: синтез ДНК на матрице ДНК
Транскрипция генома: синтез РНК на матрице ДНК
Откуда берется изменчивость: мутации, рекомбинация. Репарация генома.
От мутации к аллелю: популяция, генетический дрейф, отбор
Разнообразие и эволюция вирусов. Предсказуемость эволюции.
Случайные процессы: основные определения и терминология
Цепи Маркова с конечным числом состояний и дискретным временем
Явление эргодичности в цепях Маркова
Цепи Маркова в непрерывном времени и процесс Пуассона
Фильтрация, моменты остановки, мартингалы в дискретном времени.
Винеровский процесс и Броуновское движение

Элементы контроля

Домашнее задание 1
Подготовка 10-минутных докладов к следующему семинару. Необходимые минимальные материалы присылаются лектором. Выдается после каждой лекции. Необходимо разобраться в заданном материале и подготовить доклад к следующему семинару. В случае пропуска есть возможность сдать задание через семинар.
Домашнее задание 2
Решение математических задач по анализу случайных процессов и практические задания, связанные с проведением численных экспериментов. Выдаётся в трёх частях на 1-й, 2-й и 3-й неделе модуля 2, срок сдачи всех частей до конца 5-й недели 2-го модуля (2 недели от последнего выданного задания) без возможности поздней сдачи (дедлайн жёсткий).
Контрольная работа 1
Письменная работа по результатам первого модуля. Включает тестовые задания и вопросы, требующие развернутый ответ.
Экзамен
Экзамен в письменной форме с теоретическими вопросами и решением математических задач.

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
Итог = Округление( 0.4* max (О1,О2) + 0.6* min(О1,О2)), О1 = 0.5КР1+0.4ДЗ1+0.1Акт1 О2= 0.4ДЗ2 + 0.6Экз где КР1 - Контрольная Работа 1; ДЗ1 - средняя оценка за ДЗ по первому модулю; Акт1 - средняя оценка за активность на лекциях первого модуля ДЗ2 — оценка за Домашнее задание 2, вычисляемая как отношение суммы набранных баллов за решения задач к максимальному количеству баллов, которое можно было набрать за решение всех задач из домашних заданий; Экз — оценка за экзамен.

Список литературы

Авторы

Щур Владимир Львович

Программа дисциплины