EMBER_CLI_FASTBOOT_BODY

Введение в биоинформатику: метагеномика

Play
Current Time 0:00
/
Duration Time 0:00
Remaining Time -0:00
Stream TypeLIVE
Loaded: 0%
Progress: 0%
00:00
Fullscreen
00:00
Mute
Playback Rate
  • 2x
  • 1.75x
  • 1.5x
  • 1.25x
  • 1x
  • 0.75x
  • 0.5x
1
Chapters
  • Chapters
Play
To watch this video please visit https://stepik.org/lesson//step/

About the course

Метагеномика — раздел геномики, изучающий геном не отдельного организма, а совокупности обитателей микробных сообществ, живущих в разных природных условиях. На протяжении 4,5 миллиардов лет микроорганизмы являются доминирующей формой жизни на Земле. При этом только около 2% из них может быть выращено в лабораторных условиях, а об остальных мы не знаем практически ничего. Детальный анализ состава и функционирования сложных сообществ позволяет ответить на многие вопросы, связанные со здоровьем человека, охраной окружающей среды, хранением и переработкой продуктов питания, разработкой альтернативных источников энергии, и т.д. Такой анализ возможен только в результате биоинформатической обработки огромных массивов данных, получаемых при секвенировании суммарной метагеномной ДНК и/или отдельных генов.

В предлагаемом курсе «Введение в биоинформатику: метагеномика» мы затронем вопросы подготовки метагеномных проб и особенностей их анализа; математических подходов, лежащих в основе созданных специально для этого типа данных программных продуктов; вопросы секвенирования и сборки метагеномов, их аннотации и применения.

С середины курса участникам будет предложен проект, по результатам работы над которым и будет в основном оцениваться степень освоения ими материала курса.В рамках этого проекта учащиеся будут самостоятельно работать с реальными данными, проведут самостоятельный анализ.


Instructors

  1. User picture
    Alla L Lapidus
    Профессор кафедры цитологии и гистологии СПбГУ, заместитель руководителя Центра Алгоритмической биотехнологии СПбГУ
    Professor, Department of Cytology and Histology, St. Petersburg State University Deputy director, Centre for Algorithmic Biotechnology, SPbSU http://cab.spbu.ru/
  2. User picture
    Андрей Пржибельский
    Институт биоинформатики, СПбАУ РАН
    Андрей закончил в 2010 году бакалавриат СПбГПУ, после чего учился в магистратуре СПбАУ по направлению «разработка программного обеспечения». Параллельно окончил Академию современного программирования (ныне Computer Science Center). В настоящее время является асприантом СПбАУ. С 2011 года работает в Лаборатории алгоритмической биологии. Андрей занимается разработкой геномного ассемблера SPAdes, который на данный момент признан бактериальным сборщиком №1. Во время работы в лаборатории также выступил соавтором ряда публикаций, прочитал ряд лекций и докладов на различных международных конференциях и школах. В 2014 году получил приз за лучшую студенческую работу на крупнейшей конференции в области вычислительной биологии ISMB 2014. С 2012 регулярно читает лекции по анализу данных NGS и алгоритмам в биоинформатике в СПбАУ и Институте биоинформатики. Из профессиональных интересов основными являются вычислительная геномика, транскриптомика и разработка алгоритмов.

Reviews

Rated:  5
Очень хороший курс и приятная подача материала. Спасибо за помощь в ознакомлении темы.
Rated:  5
Спасибо большое за интересный курс! Большинство заданий было интересно выполнять, но были такие, ответы на которые лично мне не удалось найти в лекциях (но, возможно, это моё упущение). В основном, проблемы касались раздела про биннинг.
Nadezhda Potapova January 1, 2018 link
Rated:  5
Подробный и хорошо структурированный курс. Теория понравилась, а вот для практики, которую показывают, не совсем понятно, откуда брать данные. Наверняка авторы это исправят и укажут.
Play
Current Time 0:00
/
Duration Time 0:00
Remaining Time -0:00
Stream TypeLIVE
Loaded: 0%
Progress: 0%
00:00
Fullscreen
00:00
Mute
Playback Rate
  • 2x
  • 1.75x
  • 1.5x
  • 1.25x
  • 1x
  • 0.75x
  • 0.5x
1
Chapters
  • Chapters
Play
To watch this video please visit https://stepik.org/lesson//step/
5 All reviews

Курс посвящен введению в метагеномику и затрагивает основные теоретические и практические подходы анализа видового состава, генетического материала и функционала сообществ микроорганизмов, обитающих в окружающей среде.

Workload:
Длительность 7 недель. 9 часа в неделю
Expected time to complete:
6 hours
Language:
Русский
Certificate:
Сертификаты получают все студенты, набравшие 25 баллов; сертификаты с отличием будут получать студенты, набравшие 38 баллов.
Certificate condition: 25 points
With distinction: 38 points

About the course

Метагеномика — раздел геномики, изучающий геном не отдельного организма, а совокупности обитателей микробных сообществ, живущих в разных природных условиях. На протяжении 4,5 миллиардов лет микроорганизмы являются доминирующей формой жизни на Земле. При этом только около 2% из них может быть выращено в лабораторных условиях, а об остальных мы не знаем практически ничего. Детальный анализ состава и функционирования сложных сообществ позволяет ответить на многие вопросы, связанные со здоровьем человека, охраной окружающей среды, хранением и переработкой продуктов питания, разработкой альтернативных источников энергии, и т.д. Такой анализ возможен только в результате биоинформатической обработки огромных массивов данных, получаемых при секвенировании суммарной метагеномной ДНК и/или отдельных генов.

В предлагаемом курсе «Введение в биоинформатику: метагеномика» мы затронем вопросы подготовки метагеномных проб и особенностей их анализа; математических подходов, лежащих в основе созданных специально для этого типа данных программных продуктов; вопросы секвенирования и сборки метагеномов, их аннотации и применения.

С середины курса участникам будет предложен проект, по результатам работы над которым и будет в основном оцениваться степень освоения ими материала курса.В рамках этого проекта учащиеся будут самостоятельно работать с реальными данными, проведут самостоятельный анализ.


Requirements

Курс предназначен для тех, кто готов учиться, готов осваивать новые, передовые знания, необходимые уже сегодня всем биологам, медикам, экологам и многим другим. Навыки программирования не обязательны, но очень приветствуются. Приглашаются слушатели, начиная с уровня последнего года бакалавриата и далее. Успешному освоению курса поможет выпущенный ранее курс «Введение в Биоинформатику», т.к. он знакомит не только с анализом геномных данных, но и прививает базовые знания операционной системы LINUX.

Target audience

Курс предназначен для тех, кто готов учиться, готов осваивать новые, передовые знания, необходимые уже сегодня всем биологам, медикам, экологам и многим другим. Приглашаются слушатели, начиная с уровня последнего года бакалавриата и далее.

This course is entirely free. All content is available now.