Магистратура
2026/2027
Проектный семинар "Биоинформатика в агробиотехнологиях"
Статус:
Курс обязательный (Биоинформатика в агробиотехнологиях)
Кто читает:
Институт аграрных исследований
Где читается:
Научные подразделения
Когда читается:
1-й курс, 1 модуль
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
Язык:
русский
Кредиты:
3
Контактные часы:
40
Программа дисциплины
Аннотация
Проектный семинар «Биоинформатика в агробиотехнологиях» — научно-исследовательский семинар (НИС) 1-го года обучения магистерской программы «Биоинформатика в агробиотехнологиях» НИУ ВШЭ. Семинар выстраивает у магистранта работоспособную исследовательскую практику в области прикладной биоинформатики АПК и одновременно служит ранним заделом к магистерской диссертации.
Тематический фокус первого модуля — применение геномных и биоинформатических методов в агропромышленном комплексе и биотехнологии: от типов геномных данных и технологий секвенирования до NGS-pipeline, работы с открытыми биоинформатическими базами (NCBI, Ensembl, UniProt, OMIA, Animal QTLdb), статистической генетики, геномной селекции и GWAS. На этом содержательном контуре магистрант отрабатывает исследовательский цикл: постановку задачи, поиск данных, выбор pipeline, интерпретацию результатов и защиту.
В отличие от лекционного курса, НИС не читается через лекции. Аудиторная часть построена как серия семинаров и практикумов: разбор кейсов, работа в Galaxy с учебными наборами FASTQ, BAM и VCF, задания по BLAST и биоинформатическим базам, разбор GWAS-датасетов, работа с научной публикацией. Практические задания выполняются на небольших учебных данных; собственные данные магистранта не требуются. Для вычислительно ёмких задач используются заранее подготовленные промежуточные результаты.
Отдельный сквозной блок посвящён исследовательской работе: критический разбор научных публикаций по прикладной биоинформатике в АПК, индивидуальный доклад по выбранной статье и подготовка тезисов к ВКР. Каждый магистрант формулирует тему индивидуального исследовательского проекта, обосновывает выбор методов, строит схему pipeline и публично защищает результат перед комиссией.
Итог освоения — публичная защита индивидуального исследовательского проекта; накопленная в течение модуля работа сохраняется в персональной папке магистранта как задел к магистерской диссертации.
Цель освоения дисциплины
- Цель НИС — сформировать у магистрантов исследовательскую практику работы с геномными данными и биоинформатическими инструментами в контексте задач АПК и биотехнологии, а также подготовить первый содержательный задел к магистерской диссертации.
Планируемые результаты обучения
- Знать основные типы геномных данных (ДНК, РНК, эпигеном) и их место в задачах селекции растений, животных и микроорганизмов.
- Знать технологии секвенирования (Sanger, Illumina, PacBio HiFi, Oxford Nanopore) и генотипирования (SNP-чипы, GBS/RADseq), их преимущества и ограничения.
- выбирать технологию получения и анализа геномных данных под конкретную задачу АПК и биотеха.
- Применять основные форматы данных (FASTQ, BAM/SAM, VCF, GFF) и этапы NGS-pipeline (QC, trimming, alignment, variant calling).
- Знать принципы работы биоинформатических баз данных (NCBI, Ensembl, SRA/ENA, UniProt, OMIA, Animal QTLdb) и алгоритмов BLAST.
- Выполнять базовый анализ небольших NGS-наборов в Galaxy: QC, trimming, выравнивание на референс, вызов вариантов.
- Знать основы статистической генетики (наследуемость, BLUP/GBLUP), логику геномной селекции и оценки племенной ценности.
- Владеть терминологией в области NGS, вариантного анализа, GWAS и геномной селекции.
- Использовать BLAST для поиска гомологов и интерпретировать результаты выравниваний.
- Интерпретировать VCF-файлы, PCA-графики, Manhattan- и QQ-графики результатов GWAS.
- Знать структуру научной публикации в области прикладной биоинформатики и требования к постановке задачи собственного исследования в рамках ВКР.
- Уметь критически анализировать научные публикации по прикладной биоинформатике: методология, данные, ограничения выводов.
- Формулировать исследовательскую задачу собственного проекта, обосновывать выбор методов и оформлять тезисы к ВКР.
- Владеть навыками подготовки обзора научной публикации и публичной защиты индивидуального исследовательского проекта.
- Знать принципы дизайна GWAS, контроля качества, интерпретации PCA, LD, Manhattan- и QQ-графиков; ограничения метода.
Содержание учебной дисциплины
- Раздел 1. Введение в НИС: геномные данные, маркеры, технологии секвенирования и генотипирования
- Раздел 2. Обработка NGS-данных: FASTQ, QC, trimming, assembly/alignment, variant calling, VCF
- Раздел 3. Биоинформатические базы данных: NCBI, Ensembl, SRA/ENA, UniProt, OMIA, QTLdb; BLAST
- Раздел 4. Статистическая генетика, BLUP/GBLUP и геномная селекция
- Раздел 5. GWAS: дизайн, QC, PCA, LD, Manhattan и QQ plots, интерпретация
- Раздел 6. Прикладные биоинформатические кейсы АПК
- Раздел 7. Исследовательская работа НИС: обзоры статей, индивидуальный проект, тезисы к ВКР
Элементы контроля
- Работа на семинарах и практикумахАктивность в разборе кейсов и практических заданиях, выполнение практикумов в Galaxy и с биоинформатическими базами, участие в дискуссиях по методологии
- Обзор научной публикацииИндивидуальный устный обзор публикации по прикладной биоинформатике в АПК с критическим разбором методологии, данных, результатов и ограничений
- Индивидуальный исследовательский проект (тезисы к ВКР)Письменные тезисы к теме магистерской диссертации: постановка биологической задачи, обоснование выбора технологий и биоинформатических методов, схема pipeline, ожидаемые результаты и задел к ВКР
- Экзамен
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 1st module0.15 * Обзор научной публикации + 0.2 * Работа на семинарах и практикумах + 0.15 * Индивидуальный исследовательский проект (тезисы к ВКР) + 0.5 * Экзамен
