Научитесь разбираться в биоинформатических задачах, работать с базовыми инструментами анализа биологических данных и оценивать полученные результаты — без предварительного опыта программирования.
Задачи курса
Биоинформатика помогает решать разные задачи — от поиска информации о генах до анализа результатов секвенирования и оценки прогнозных моделей. На курсе вы познакомитесь с инструментами и подходами, которые используются в таких ситуациях.
Научитесь находить информацию о генах и их функциях, исследовать связанные биологические процессы и взаимодействия, использовать публичные базы данных и инструменты сетевого анализа.
ПрактикаПоиск информации в биологических ресурсах, функциональный анализ и работа с сетью генов в STRING.
Разберётесь, где искать биологические данные, как устроены записи в публичных ресурсах и на что обращать внимание при выборе набора данных: происхождение, метаданные, дизайн исследования, качество и ограничения.
ПрактикаПоиск и оценка пригодности публичного набора данных для конкретного исследовательского вопроса.
Узнаете, какие этапы проходят данные секвенирования, как читать отчёты контроля качества, обнаруживать типичные проблемы и понимать, какие дополнительные проверки могут потребоваться.
ПрактикаРабота с отчётами FastQC и MultiQC, анализ показателей качества и принятие обоснованного решения о дальнейших действиях.
Научитесь читать результаты статистического анализа, учитывать величину эффекта, вариабельность и статистическую неопределённость, а также отличать обоснованные выводы от поспешных интерпретаций.
ПрактикаАнализ результатов сравнения групп и дифференциальной экспрессии генов.
Разберётесь, когда для биологических данных применяют машинное обучение, как оценивают качество моделей и почему высокие показатели точности не всегда означают, что модель пригодна для реальной задачи.
ПрактикаЗапуск подготовленной модели, оценка её результатов и выявление возможных ошибок.
Познакомитесь с устройством биоинформатических пайплайнов, ролью автоматизации, настройками программ, версиями баз данных и способами документирования анализа.
ПрактикаРабота с подготовленным вычислительным процессом, анализ его этапов и результатов, разбор ошибок и проверка воспроизводимости.
Логика курса
Биоинформатический анализ начинается не с выбора программы, а с понимания задачи.
Прежде чем применять инструмент, необходимо определить, какие данные нужны, как они были получены, насколько они качественные и какие выводы позволяют сделать.
На курсе вы познакомитесь с последовательностью этапов биоинформатической работы и научитесь понимать назначение каждого из них.
19 900 ₽
Результаты обучения
После прохождения курса вы сможете на базовом уровне разбираться в биоинформатических задачах и выполнять отдельные операции анализа биологических данных.
Находить сведения о генах, белках и последовательностях, пользоваться базами данных и оценивать применимость найденной информации.
Использовать BLAST, находить похожие последовательности и интерпретировать результаты поиска.
Читать основные показатели отчётов FastQC и MultiQC, распознавать типичные проблемы и понимать, как они влияют на дальнейший анализ.
Интерпретировать различия между группами с учётом статистической значимости, величины эффекта и ограничений исследования.
Работать с таблицами дифференциальной экспрессии, визуализациями и результатами функционального анализа.
Строить простые сети известных взаимодействий и понимать ограничения полученных связей.
Определять, когда оно может быть полезно, и критически оценивать качество готовых моделей.
Разбираться в логике пайплайнов, их параметрах, зависимостях и способах проверки результатов.
Главный результат обучения — умение подойти к новой биоинформатической задаче последовательно: от постановки вопроса и выбора данных до анализа, интерпретации и оценки ограничений.
Программа · 48 ак. ч
10 тематических разделов и итоговая аттестация. От знакомства с биологическими данными и основными инструментами — к решению комплексной практической задачи.
Всего48 академических часов
Итоговый кейс
Представьте, что биотехнологическая компания исследует влияние вещества на клетки. Получены данные секвенирования РНК, и необходимо выяснить, какие гены и биологические процессы могут изменяться после воздействия.
Вам предстоит изучить имеющиеся данные, оценить их качество, разобраться в результатах анализа экспрессии генов и определить, какие выводы можно сделать.
Для кого
Программа рассчитана на вводный уровень. Она подойдёт тем, кто только начинает знакомство с биоинформатикой, но уже имеет представление о биологических объектах и процессах.
Если вы работаете с биологическими образцами, экспериментальными результатами или данными секвенирования и хотите лучше понимать возможности их анализа.
Если в работе возникают задачи анализа биологических данных, оценки результатов исследований или взаимодействия с биоинформатиками.
Если вы хотите начать применять биоинформатические методы, работать с публичными данными и понимать, как анализировать результаты экспериментов.
Если вам нужно разобраться в инструментах биоинформатики, научиться ставить задачи на анализ и оценивать полученные результаты.
Перед началом обучения
Нет. Для начала обучения не требуется опыт работы с Python, R, Linux, системами управления вычислительными процессами или машинным обучением.
Практические задания
В практических заданиях используются доступные инструменты, графические интерфейсы, подготовленные данные и рабочие среды.
Программирование
При этом вы узнаете, какую роль программирование, командная строка и автоматизация играют в профессиональной биоинформатике и когда без этих навыков уже не обойтись.
Желательная подготовка
Базовые знания биологии на школьном или вузовском уровне.
Курс поможет получить первое представление о профессиональной работе с биологическими данными, но не заменяет углублённую подготовку по программированию, статистике и специализированным методам анализа.
Условия
Вопросы
Заявка на обучение
Оставьте заявку на программу «Введение в биоинформатику: от рабочей задачи к анализу данных». Мы свяжемся с вами, расскажем об условиях обучения и ответим на вопросы.