15.02.2021 | 8 недель | Открытое образование |
О курсе
Метагеномика — раздел геномики, изучающий геном не отдельного организма, а совокупности обитателей микробных сообществ, живущих в разных природных условиях. На протяжении 4,5 миллиардов лет микроорганизмы являются доминирующей формой жизни на Земле. При этом только около 2% из них может быть выращено в лабораторных условиях, а об остальных мы не знаем практически ничего. Детальный анализ состава и функционирования сложных сообществ позволяет ответить на многие вопросы, связанные со здоровьем человека, охраной окружающей среды, хранением и переработкой продуктов питания, разработкой альтернативных источников энергии, и т.д. Такой анализ возможен только в результате биоинформатической обработки огромных массивов данных, получаемых при секвенировании суммарной метагеномной ДНК и/или отдельных генов.
В предлагаемом курсе «Введение в биоинформатику: метагеномика» мы затронем вопросы подготовки метагеномных проб и особенностей их анализа; математических подходов, лежащих в основе созданных специально для этого типа данных программных продуктов; вопросы секвенирования и сборки метагеномов, их аннотации и применения.
С середины курса участникам будет предложен проект, по результатам работы над которым и будет в основном оцениваться степень освоения ими материала курса.В рамках этого проекта учащиеся будут самостоятельно работать с реальными данными, проведут самостоятельный анализ.
Результат
Курс познакомит студентов с разнообразием данных, производимых с помощью новых технологий геномного сиквенса, их особенностями, и способами их использования в решении как исследовательских, так и практических задач. Для приобретения практических навыков и более глубокого понимания теоретических основ, студентам будут даны практические задания, направленные на анализ реальных лабораторных и клинических данных. Особенностью курса является и то, что читается он на русском языке, а иллюстрационный материал лекций подготовлен на английском языке, что поможет студентам быстрее освоить лексику, используемую в международных публикациях и на конференциях.
Умения
После прохождения курса «Введение в биоинформатику: метагеномика» обучающиеся будут уметь:
- правильно планировать эксперимент;
- оценивать сложность задач и требуемых для их решения ресурсов (лабораторных и компьютерных);
Знания
После прохождения курса «Введение в биоинформатику: метагеномика» обучающиеся будут знать и понимать:
- задачи, которые ставят необходимость исследования сложных микробных сообществ перед медиками, биологами, программистами и математиками;
- методы и подходы их решения;
- программные продукты и аналитические платформы, созданные для работы с метагеномными данными;
- математические алгоритмы, лежащие в основе таких программ.
Навыки
После прохождения курса «Введение в биоинформатику: метагеномика» обучающиеся будут иметь навыки:
- оценивать качество произведенных данных с точки зрения поставленной задачи;
- правильно выбирать и создавать программные продукты для решения поставленной задачи.
Формируемые компетенции
Компетенции по ФГОС 06.03.01 Биология
ОПК-7. Способен применять современные информационно-коммуникационные технологии для решения стандартных профессиональных задач с учетом требований информационной безопасности;
ОПК-8. Способен использовать методы сбора, обработки, систематизации и представления полевой и лабораторной информации, применять навыки работы с современным оборудованием, анализировать полученные результаты.
О преподавателях





Входные требования
Содержание курса
1. Вводная лекция.
- описание метагеномных сообществ различной природы
- что такое метагеномика, где обитают микробные сообщества
- как их анализируют, особенности контроля качества, где и как используются полученные знания
- контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)
2. Получение экспериментальных данных для метагеномных проектов
- NGS технологии для метагеномики
- WGS - полногеномный сиквенс
- данные (data generation approaches) для 16S анализа разнообразия изучаемого сообщества
- форматы данных для последующего анализа
- контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)
3. Аналитические подходы: 16S анализ
- оценка качества данных для 16S, 18S анализа
- анализ с помощью баз данных 16S – алгоритмы и подходы
- построение филогенетических деревьев на основе 16S данных и их визуализация (термины, параметры, оценки надежности и т.д.)
- таксономическая представленность
- контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)
4. Аналитические подходы: бининг
- значение и применение
- алгоритмы (тетрануклеотидный анализ, кластеризация, GC%)
- визуализация результатов анализа
- интерпретация полученных результатов
- контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)
5. Аналитические подходы: полногеномная сборка и gene centric сборка
- что такое сборка, чем в случае метагеномов она отличается от сборки изолятов
- алгоритмы – сложности и особенности
- gene centric сборка и случаи ее применения
- практический модуль, на реальных примерах знакомящий слушателей с работой сданными
- визуализация
- контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)
6. Аннотация и анализ метаболических путей
- что происходит после сборки и аннотации
- программы, созданные для метаболического анализа
- работа онлайн в реальном времени с данными реальных экспериментов
- контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)
7. Заключение
- о чем курс
- чему научились
- что осталось за кадром
- перспективы метагеномных исследований
Профессии, специальности и направления подготовки | 02.04.01 Математика и компьютерные науки
06.00.00 Биологические науки 09.00.00 Информатика и вычислительная техника |
Область деятельности | Инженерное дело, технологии и технические науки
Математические и естественные науки |
Дата окончания записи | 25.12.2024 |
Трудоёмкость в з.е. | 2.0 |
Количество лекций | 8 |
Дата ближайшего старта | 15.02.2021 |
Дата окончания | 31.12.2024 |
ID курса | 4a963beed22c45cabda9a98a8400f6df |
К-во обучающихся на версии курса | 12776 |
Язык | Русский |
Длительность | 8 недель |
Сертификат | Есть |
Версия | 16 |