Биоинформатика

Бакалавриат 2022/2023

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Прикладная математика и информатика)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Коновалов Дмитрий Львович, Попцова Мария Сергеевна, Федоров Александр Николаевич

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

В курсе изучается геномика человека, полиморфизмы и структурные варианты в популяции и их связь с заболеваниями. Дается представление о полногеномном поиске ассоциаций и консорциумных проектах, изучающих генетику рака и других заболеваний. Изучаются элементы системной биологии, показывающей как генетические изменения могут приводить к изменениям на функциональном уровне. Дается представление о метаболических и сигнальных сетях, онтологическом анализе. Изучаются ДНК-белковые взаимодействия и РНК-регуляция. Дается представление о сравнительном анализе геномов человека и ближайших видов, таких как шимпанзе или неандерталец. Дается представление о микробиоме и эволюции вирусов.

Цель освоения дисциплины

Освоение студентами функциональной геномики
Изучение распознавания функциональных элементов генома методами машинного обучения
Изучение молекулярного моделирования

Планируемые результаты обучения

Владение информационными технологиями, нашедшими применение в биоинформатике.
Освоение новейших достижений в области молекулярной биологии и генетики, вызвавшие необходимость развития биоинформатики.

Содержание учебной дисциплины

Введение. Основы молекулярной биологии. Клетка, геном, белки, поток информации, генетический код. Геном человека. Строение генов. Первый слой кодировки информации.
Эпигенетика. Эпигенетические маркеры как второй слой кодировки информации. Данные ChIP-seq экспериментов. Консорциумные проекты Roadmap Epigenomics and ENCODE.
Вторичные структуры ДНК как третий слой кодировки информации. Концепция флипонов.
Методы машинного обучения для поиска функциональных элементов генома на основе последовательности.
Использование омиксных данных для задач предсказания функциональных элементов генома.
Поиск паттернов ассоциации между эпигенетическим кодом и кодом вторичных структур ДНК.
Введение в методы молекулярного моделирования. Понятия молекулярного моделирования, имитационного моделирования, интегративного моделирования. История развития методов молекулярной динамики, методов Монте-Карло.
Структурная биоинформатика. Форматы хранения информации о структуре молекул. Базы данных структур. Базы PDB, NDB, MMDB, CCDC, EMDB. Поиск в базах данных, поиск по последовательности и по структуре.
Методы молекулярной механики и динамики. Теоретические основы методов молекулярной механики и динамики. Молекулярно-механические модели, границы применимости.
Общая схема постановки молекулярно-динамического расчета. Броуновская динамика, динамика Ланжевена. Параллельные вычисления.
Методы предсказания и дизайна структуры белков.

Элементы контроля

Домашнее задание 1
ДЗ по поиску паттернов ассоциации эпигенетического маркера и вторичной структуры ДНК
Домашнее задание 2
ДЗ по построению системы предсказания функциональных элементов генома на основе омиксных данных
Домашнее задание 3
ДЗ по структурному анализу в программе PyMol
Домашнее задание 4
ДЗ по расчетам в программах молекулярного моделирования

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 2 модуль
0.25 * Домашнее задание 2 + 0.25 * Домашнее задание 3 + 0.25 * Домашнее задание 4 + 0.25 * Домашнее задание 1

Программа дисциплины