Введение в биоинформатику: метагеномика

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.

Форма обучения заочная (дистанционная). В состав курса входят видеолекции, контрольные вопросы по ходу лекции, квизы, выполнение проектного задания. Курс рассчитан на 8 недель. Работа над проектом начнется с 3-ей недели и будет проходить параллельно с лекциями. Для лучшего усвоения материала курса используется совокупность таких подходов, как лекции, контрольные задания, практические занятия, проводимые как преподавателем, так и самостоятельно студентами, использование онлайн-программ и аналитических платформ в реальном времени, а также работу в терминале LINUX также в реальном времени.

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. 

1. Вводная лекция.

• описание метагеномных сообществ различной природы
• что такое метагеномика, где обитают микробные сообщества
• как их анализируют, особенности контроля качества, где и как используются полученные знания
• контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)

2. Получение экспериментальных данных для метагеномных проектов

• NGS технологии для метагеномики
• WGS - полногеномный сиквенс
• данные (data generation approaches) для 16S анализа разнообразия изучаемого сообщества
• форматы данных для последующего анализа
• контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)

3. Аналитические подходы: 16S анализ

• оценка качества данных для 16S, 18S анализа
• анализ с помощью баз данных 16S – алгоритмы и подходы
• построение филогенетических деревьев на основе 16S данных и их визуализация (термины, параметры, оценки надежности и т.д.)
• таксономическая представленность
• контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)

4. Аналитические подходы: бининг

• значение и применение
• алгоритмы (тетрануклеотидный анализ, кластеризация, GC%)
• визуализация результатов анализа
• интерпретация полученных результатов
• контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)

5. Аналитические подходы: полногеномная сборка и gene centric сборка

• что такое сборка, чем в случае метагеномов она отличается от сборки изолятов
• алгоритмы – сложности и особенности
• gene centric сборка и случаи ее применения
• практический модуль, на реальных примерах знакомящий слушателей с работой сданными
• визуализация
• контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)

6. Аннотация и анализ метаболических путей

• что происходит после сборки и аннотации
• программы, созданные для метаболического анализа
• работа онлайн в реальном времени с данными реальных экспериментов
• контрольные вопросы и задания по ходу лекции для закрепления терминологии и небольшая контрольная в конце (идет в зачет)

7. Заключение

• о чем курс
• чему научились
• что осталось за кадром
• перспективы метагеномных исследований

После прохождения курса «Введение в биоинформатику: метагеномика» обучающиеся будут: 

1. Знать и понимать: 

задачи, которые ставят необходимость исследования сложных микробных сообществ перед медиками, биологами, программистами и математиками; 

методы и подходы их решения; 

программные продукты и аналитические платформы, созданные для работы с метагеномными данными; 

математические алгоритмы, лежащие в основе таких программ. 

2. Уметь: 

правильно планировать эксперимент; 

оценивать сложность задач и требуемых для их решения ресурсов (лабораторных и компьютерных); 

оценивать качество произведенных данных с точки зрения поставленной задачи; 

правильно выбирать и создавать программные продукты для решения поставленной задачи. 

Дисциплина участвует в формировании универсальных компетенций обучающихся по образовательным программам бакалавриата/специалитета, а также иных компетенций, предусмотренных образовательной программой.