Магистратура 2026/2027

Практическая биоинформатика

ID 1216393

Статус: Курс обязательный (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

Программа дисциплины

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: парное и множественное выравнивание последовательностей, поиск в банках последовательностей, реконструкция филогении, обработка результатов секвенирования.
• Осуществлять контроль качества на всех этапах работы с данными секвенирования: от оценки качества прочтений 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 метаболические пути и GO-термины, аннотировать функции генов, определять клеточные типы и состояния по данным секвенирования РНК индивидуальных клеток, понимать особенности работы с метагеномными данными и уметь анализировать составы сообществ.
• Эффективно работать с основными биологическими базами данных (NCBI, UniProt, ENSEMBL и др.), наиболее востребованными программами (BLAST, FastQC, Jalview, MEGA) и форматами файлов (FASTQ, SAM/BAM, FASTA, GFF/GTF, VCF).
• Визуализировать и представлять полученные результаты для их последующей публикации и интерпретации.

Содержание учебной дисциплины

• История и специфика биоинформатики. Основы молекулярной биологии. Типы и форматы биологических данных
• Базы данных в биоинформатике
• Локальное выравнивание
• Глобальное выравнивание
• Филогенетика
• Поиск мотивов и регуляторных элементов, предсказание генов
• Картирование прочтений на референсный геном
• Сборка геномов de novo
• Транскриптомика (bulk RNA-seq)
• Транскриптомика единичных клеток (scRNA-seq)
• Метагеномика (16S)
• Масс-спектрометрия

Элементы контроля

• Квиз
• Домашнее задание
• Контрольная работа

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0.2 * Квиз + 0.4 * Контрольная работа + 0.4 * Домашнее задание

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Computational Biology - Genomes, Networks, and Evolution - CCBY4_018 - Manolis Kellis - 2022 - Open Educational Resources: libretexts.org - https://ibooks.ru/products/390535 - 390535 - iBOOKS
• Handbook of statistical genomics. Vol. 1: ., , 2019
• Handbook of statistical genomics. Vol. 2: ., , 2019

Рекомендуемая дополнительная литература

• 9781119429227 - Balding, D. J.; Moltke, Ida; Marioni, John - Handbook of Statistical Genomics - 2019 - John Wiley & Sons - http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=2182931 - nlebk - 2182931
• Statistical theory and methods for evolutionary genomics, Gu, X., 2011

Авторы

• Емашева Валерия Анатольевна