Практическая биоинформатика

Магистратура 2025/2026

Статус: Курс по выбору (Анализ данных в биологии и медицине)

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 56

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина преподается с целью ознакомления слушателей с основными подходами к анализу биологических данных, а именно последовательностей ДНК, РНК и белков, а также уровней их экспрессии методами биоинформатики. В ходе курса студенты ознакомятся с особенностями хранения биоинформатических данных, с принципами, лежащими в основе их анализа, а также научатся эффективному использованию программ, написанных с учётом этих принципов.

Цель освоения дисциплины

Формирование знаний, необходимых для работы с данными в биоинформатике.

Планируемые результаты обучения

Выбирать и применять адекватные биоинформатические методы и инструменты для решения конкретных биологических задач: алгоритмы выравнивания (точечное, множественное), модели эволюционных замен для построения филогенетических деревьев, методы сборки геномов и анализа NGS-данных (транскриптомика, метагеномика, эпигеномика)
Осуществлять контроль качества на всех этапах работы с данными секвенирования: от оценки сырых ридов (FastQC) до валидации результатов сборки геномов, количественной оценки экспрессии генов и анализа метагеномных данных
Проводить комплексный анализ биологических данных, интерпретируя результаты в биологическом контексте: выявлять обогащенные pathways и GO-термины, аннотировать функции генов, определять клеточные типы и состояния по scRNA-seq данным, предсказывать регуляторные элементы и структуры белков и РНК
Эффективно работать с основными биологическими базами данных (NCBI, UniProt, ENSEMBL и др.) и форматами файлов (FASTQ, SAM/BAM, FASTA, GFF/GTF, VCF)
Визуализировать и представлять полученные результаты (филогенетические деревья, heatmaps, PCA/UMAP-plot'ы, графики экспрессии) для их последующей публикации и интерпретации