Введение в биоинформатику

Курс нацелен на изучение методов 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.

Форма обучения заочная (дистанционная). Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видеолекций, изучение дополнительных материалов и выполнение тестовых заданий с автоматизированной проверкой результатов, тестирование по пройденному материалу. Для получения сертификата необходимо выполнить все задания, тесты и написать финальный экзамен.

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.

Модуль 1. Введение

Модуль 2. Технологии секвенирования

Модуль 3. Контроль качества

Модуль 4, Сборка ДНК de novo

Модуль 5. Выравнивание коротких фрагментов

Модуль 6. Поиск и аннотация генов 

Итоговый проект: Геномный проект

ОПК-1. Способность решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе информационной и библиографической культуры с применением информационно-коммуникационных технологий и с учетом основных требований информационной безопасности.
ПК-8. Способность использовать основные технические средства поиска научно-биологической информации, универсальные пакеты прикладных компьютерных программ, создавать базы экспериментальных биологических данных, работать с биологической информацией в глобальных компьютерных сетях.

• 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.

• 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.