• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2021/2022

Анализ данных секвенирования

Статус: Майнор
Когда читается: 1, 2 модуль
Язык: русский
Кредиты: 5

Программа дисциплины

Аннотация

В данном курсе изучаются методы анализа данных технологий секвенирования следующего поколения, таких как DNA-seq, RNA-seq, Chip-Seq. Изучается методы сборки геномов de-novо из сырых ридов DNA-seq, анализ экспрессии генов на основе RNA-seq, методы обработки данных Chip-Seq. Дается представление о современных приложениях и практиках использования.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Знакомство с основными методами секвенирования нового поколения
  • Освоение методов обработки результатов массового поколения
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знание основных типов данных секвенирования и задач, в которых эти данные используются
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Методы секвенирования нового поколения
    Знакомство с технологиями DNA-seq, RNA-seq, Chip-seq, MeDip-Seq, HiC-seq
  • Методы сборки генома de novo
    Обработка данных технологии DNA-seq. Алгоритмы и программы сборки геномов de novo. Алгоритмы и программы выравнивания ридов на геном. Алгоритмы и программы поиска одноточечных мутаций. Алгоритмы и программы поиска структурных вариантов
  • Анализ транскриптомных данных
    Обработка данных технологии RNA-seq. Алгоритмы и программы выравнивания RNA-seq ридов на геном. Поиск изоформ. Поиск некодирующей РНК.
  • Анализ данных Chip-seq
    Обработка данных технологии Сhip-seq. Алгоритмы и программы картирования Chip-seq ридов на геном. Алгоритмы и программы обработки пиков технологии Chip-Seq. Картирование эпигенетических маркеров. Картирование мест связывания транскрипционных факторов.
  • Анализ данных MeDip-Seq
    Обработка данных технологии MeDip-Seq. Алгоритмы и программы поиска метилированных участков в геноме
  • Анализ данных HiC-seq
    Изучение структуры хроматина. Алгоритмы построение карт взаимодействующих участков
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание 1
  • неблокирующий Домашнее задание 2
  • неблокирующий Домашнее задание 3
  • неблокирующий Домашнее задание 4
  • неблокирующий Домашнее задание 5
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.2 * Домашнее задание 1 + 0.2 * Домашнее задание 2 + 0.2 * Домашнее задание 3 + 0.2 * Домашнее задание 4 + 0.2 * Домашнее задание 5
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer, Oliver Koch. Applied Bioinformatics. An Introduction. Springer International Publishing, 2018. Print ISBN 978-3-319-68299-0, Online ISBN 978-3-319-68301-0

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Bioinformatics for Evolutionary Biologists: A Problems Approach. Haubold, B., Börsch-Haubold, A. Springer International Publishing, 2017. eBook ISBN 978-3-319-67395-0.
  • Bioinformatics. Volume I: Data, Sequence Analysis, and Evolution / Jonathan M. Keith. Humana Press, 2017. eBook ISBN 978-1-4939-6622-6.