• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Population models in genomics

2021/2022
Учебный год
ENG
Обучение ведется на английском языке
9
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
1-й курс, 3 модуль

Преподаватель

Course Syllabus

Abstract

The objectives of the discipline are to familiarize the masters' students with the conceptual foundations of genomics as a modern comprehensive fundamental discipline primarily from the mathematical and computational point of view. We will show how mathematical models, machine learning and data structures are used to solve population genomics problems.
Learning Objectives

Learning Objectives

  • Ознакомление магистрантов с основными задачами и направлениями исследований вычислительной геномики, а также математическими моделями и алгоритмами, использующимися в данной научной области
  • Формирование научно-исследовательской культуры и понимания построения междисциплинарных исследований
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • Понимание основных задач геномики, её роль в современном мире, а также возможные перспективы её развития. Формирование кругозора.
  • Знание и понимание основных алгоритмов скрытой марковской модели. Умение применять методы для практических задач.
  • Знание основных популяционных моделей, из взаимосвязь, а также применение для анализа генетических данных от вируса до человека.
Course Contents

Course Contents

  • Что такое геномика?
    Обзор основных направлений исследований. Основные характеристик генома. Секвенирование и генотипирование - основы.
  • Скрытая Марковская Модель
    Алгоритмы Витерби, прямого и обратного хода, апостериорное декодирование, EM-алгоритм и алгоритм Баума-Велша.
  • Популяционные модели в геномике
    Равновесие Харди-Вайнберга. Модель Райта-Фишера. Коалесценция и рекомбинация. SMC модель. Компартментные модели и модель рождения-смерти.
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking Домашняя работа
  • non-blocking Устный экзамен
Interim Assessment

Interim Assessment

  • Interim assessment (3 module)
    0.5 * Домашняя работа + 0.5 * Устный экзамен
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • Анализ биологических последовательностей : вероятностные модели белков и нуклеиновых кислот, , 2006

Recommended Additional Bibliography

  • Coalescent theory : an introduction, Wakeley, J., 2009