Магистратура
2020/2021
Биоинформатика для высокопроизводительного секвенирования
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Анализ данных в биологии и медицине)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Кафедра технологий моделирования сложных систем
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Преподаватели:
Мазин Павел Владимирович
Прогр. обучения:
Анализ данных в биологии и медицине
Язык:
русский
Кредиты:
7
Контактные часы:
60
Программа дисциплины
Аннотация
Курс охватывает теоретические основы технологических процессов и алгоритмов, необходимых для анализа данных секвенирования нового поколения. Цели курса является формирование у слушателей знания об историческом развитии технологий секвенирования, знакомство с современными методами технологий секвенирования. Студенты научится определять оптимальные для решаемой задачи методы секвенирования, овладеют методами предварительной обработки данных, полученных в ходе высокопроизводительного секвенирования.
Цель освоения дисциплины
- Знакомство с основными методами секвенирования нового поколения
- Освоение методов обработки результатов массового поколения
Планируемые результаты обучения
- Знание основных типов данных секвенирования и задач в которых эти данные используются
- Владение методами обработки данных массового секвенирования
- Умение проводить базовый анализ данных высокопроизводительного секвенирования, а именно: оценка качества, картирование прочтений, аннотация и квантификация.
Содержание учебной дисциплины
- Экспериментальные методы массового секвенирования нового поколенияЗнакомство с экпериментальными методами массового секвенирования: типы исходного материяла, пробоподготовка, методы секвенирования (Illumina, SOLiD, Iontorrent, PacBio, Oxford Nanopore)
- ТранскриптомикаОбработка данных секвенирования: фильтрация. Сборка геномов. Сборка транскриптомов
- 3D-cтурктура хроматинаHi-C данные, лучшие практики для поиска взаимодействующих участков
- Метагеномикабиологическое обоснование, полные метагеномы, метагеномы по отдельным генам (16S rRNA), особенности сборки метагенов
- Медицинская геномикапоиск вариантов в популяциях. Однонуклеотидные замены и инделы. Патогенные варианты
- ЭпигенетикаОбработка данных ChIP-seq, поиск пиков, анализ перепредставленных мотивом. ENCODE и другие доступные ресурсы
Элементы контроля
- Домашняя работа 1
- Домашняя работа 3
- Домашняя работа 4
- Домашняя работа 7
- Домашняя работа 5
- Домашняя работа 6
- Домашняя работа 8
- Домашняя работа 9
- Домашняя работа 10
- Домашняя работа 11
- Домашняя работа 12
- Домашняя работа 13
- Домашняя работа 14
- Домашняя работа 15
- Домашняя работа 16
- Домашняя работа 1
- Домашняя работа 3
- Домашняя работа 4
- Домашняя работа 7
- Домашняя работа 5
- Домашняя работа 6
- Домашняя работа 8
- Домашняя работа 9
- Домашняя работа 10
- Домашняя работа 11
- Домашняя работа 12
- Домашняя работа 13
- Домашняя работа 14
- Домашняя работа 15
- Домашняя работа 16
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (2 модуль)0.11 * Домашняя работа 1 + 0.12 * Домашняя работа 10 + 0.11 * Домашняя работа 3 + 0.11 * Домашняя работа 4 + 0.11 * Домашняя работа 5 + 0.11 * Домашняя работа 6 + 0.11 * Домашняя работа 7 + 0.11 * Домашняя работа 8 + 0.11 * Домашняя работа 9
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- I. Bykova V., N. Shmakov A., D. Afonnikov A., A. Kochetov V., E. Khlestkina K., И. Быкова В., … Е. Хлесткина К. (2017). Achievements and prospects of applying high-throughput sequencing techniques to potato genetics and breeding ; Достижения и перспективы использования методов высокопроизводительного секвенирования в генетике и селекции картофеля. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.773163A7
- Systematic evaluation of spliced alignment programs for RNA-seq data. (2018). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.EB285ADD
- The new technologies of high-throughput single-cell RNA sequencing ; Новейшие технологии высокопроизводительного секвенирования транскриптома отдельных клеток. (2019). https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.11.048.
Рекомендуемая дополнительная литература
- L. Shagam I., V. Voinova Yu., Л. Шагам И., & В. Воинова Ю. (2016). High-performance sequencing in the diagnosis of monogenic diseases: Possibilities and limitations ; Возможности и ограничения высокопроизводительного секвенирования в диагностике моногенных заболеваний. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.B1EE2B3A
- Кириченко, А. А., Свиридова, А. А., Лопатухин, А. Э., Мурзакова, А. В., Лаповок, И. А., Гоптарь, И. А., … Киреев, Д. Е. (2019). Корреляция результатов высокопроизводительного и классического методов секвенирования при анализе лекарственной устойчивости вируса иммунодефицита человека у пациентов на фоне неэффективной антиретровирусной терапии. Infectious Diseases / Infektzionnye Bolezni, 17(2), 12–19. https://doi.org/10.20953/1729-9225-2019-2-12-19