Vorlesungen zur Bioinformatik: von der Statistik bis zum genetischen Konstrukt

Um in ein relativ neues wissenschaftliches Gebiet einzutauchen, gibt es eine Vielzahl unterschiedlicher Veranstaltungen und Projekte. In den letzten Jahren haben sich Anzahl und Formate erheblich erweitert: offene Vorträge und ganze Wissenschaftsfestivals, Online-Kurse und Online-Programme, Sommerpraktika und Schulen, informelle Vorträge in Bars, Open-Source-Projekte und so weiter.

Seit fünf Jahren versammelt das Institut für Bioinformatik Bioinformatik- Wissenschaftler und Studenten aus dem ganzen Land und entsendet Biologen, Ärzte, Informatiker und Mathematiker während eines einwöchigen Intensivstudiums an einer Sommerschule in die Bioinformatik, die immer noch ein sehr dynamisches Gebiet ist. Seit 2013 zeichnen wir Videovorträge auf und sammeln eine Auswahl nützlicher Materialien für diejenigen, die nicht an Veranstaltungen beteiligt sind, sich aber in diesem Bereich weiterentwickeln möchten.

Der Lehrplan der Schule ist so konzipiert, dass er die Welt der Biologie und des Programmierens vereint und nicht nur die berufliche Entwicklung, sondern auch die interdisziplinäre Kommunikation fördert.



Wir teilen weiterhin das Archiv mit Videos von Sommerschulvorlesungen. Vorlesungen, die ohne zusätzliche Vorbereitung angesehen werden können, sind mit "*" gekennzeichnet. Das Betrachten der verbleibenden Vorlesungen erfordert Kenntnisse auf dem Gebiet der Biologie und Programmierung. Unter der Katze befindet sich eine Beschreibung des Inhalts der Vorträge, Links zu Folien und Videos.

Statistik in der Bioinformatik

Statistische Analyse biomedizinischer Daten (Mikhail Pyatnitsky, Orekhovich Research Institute of Biomedical Chemistry)
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Die Vorlesung konzentriert sich auf die praktischen Aspekte der statistischen Analyse von '-mix'-Daten. Insbesondere werden die Methoden der explorativen Analyse, Mustererkennung und Clusteranalyse beschrieben.

Wie man mit Daten arbeitet und sich nicht hilflos fühlt? (Nikita Alekseev, George Washington University)
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Einerseits liefern die Naturwissenschaften riesige Datenmengen und stellen eine Vielzahl von Fragen zu diesen Daten. Andererseits gibt es in der Statistik viele Methoden zur Lösung solcher Probleme. Eine solche Fülle bringt natürlich Schwierigkeiten mit sich - wie man eine Methode wählt, die zur Lösung Ihres speziellen Problems geeignet ist, wie man alle Nuancen berücksichtigt und dabei nicht verwirrt wird. Es gibt kein universelles Rezept. In der Vorlesung werden verschiedene Ansätze für dieses Problem diskutiert.

Wie man eine Frage an einen bekannten Statistiker stellt (Nikita Alekseev, Postdoc, George Washington University)
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Die Vorlesung ist für alle nützlich, die mit Problemen der statistischen Datenverarbeitung konfrontiert sind. Welche Lösungen sind für sie möglich, welche Schwierigkeiten treten auf und welche Fragen müssen die Statistiken gestellt werden, mit denen sie zusammenarbeiten konnten, um den maximalen Nutzen für ihr Projekt zu erzielen.

Immunoinformatik

Analyse des Immunrezeptorrepertoires (Vadim Nazarov, Hochschule für Wirtschaft, Institut für Bioorganische Chemie RAS)
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Der Einsatz von NGS-Technologien in der Immunologie hat eine sehr tiefe Sequenzierung des Repertoires von Zellrezeptoren ermöglicht. Leider kann man die erhaltenen Daten nicht nur betrachten und Einblicke erhalten - es ist notwendig, verschiedene Methoden zur Analyse von Repertoires zu entwickeln. Über welche Methoden entwickelt wurden, wie angemessen sie sind, wo sich diese Welt bewegt und wo Sie sich darauf anwenden können.

Immunoinformatik: Ein algorithmischer Ansatz zur Lösung angewandter immunologischer Probleme (Yana Safonova, Zentrum für Algorithmische Biotechnologie, St. Petersburg State University)
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Die Analyse des adaptiven Immunsystems ist ein wesentlicher Schritt bei der Entwicklung von Arzneimitteln, der Bewertung der Wirksamkeit der Behandlung und der Untersuchung verschiedener Krankheiten. Moderne NGS-Technologien haben es ermöglicht, das Repertoire an Antikörpern und T-Zell-Rezeptoren eingehend zu untersuchen, was zur Entwicklung eines neuen Feldes der Bioinformatik beigetragen hat: der Immunoinformatik.

Die Immunoinformatik löst Probleme, die in verschiedenen immunologischen Bereichen eingesetzt werden: Überwachung der Entwicklung der Immunantwort, Analyse der evolutionären Entwicklung von Repertoires, Verständnis der Vielfalt des adaptiven Immunsystems. Im Rahmen der Vorlesung werden die Aufgaben der modernen Immuninformatik untersucht und die Perspektiven für ihre Entwicklung diskutiert.



Molekulare Barcodierung, Analyse des Repertoires von T-Zell-Rezeptoren und Antikörpern (Dmitry Chudakov, Leiter des Labors für Genomik der adaptiven Immunität am Institut für Bioorganische Chemie der Russischen Akademie der Wissenschaften, Leiter der Gruppe für adaptive Immunität an der CEITEC MU, Masaryk University)
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Die Hochleistungssequenzierung von interessierenden Genomfragmenten (gezielte Resequenzierung) ermöglicht möglicherweise eine eingehende Analyse, um das Vorhandensein seltener Sequenz-Subvarianten in der Probe zu identifizieren und ein vollständiges Bild der Struktur der Sequenzdiversität in der Probe zu erhalten.

„Engpässe“ in den Phasen der Vorbereitung und Vorbereitung der Proben für die massive Sequenzierung, quantitative Verzerrungen im Zusammenhang mit der stochastischen Natur der PCR, ungleiche Amplifikation und Sequenzierung verschiedener Sequenzen sowie die Anhäufung von PCR-Fehlern und die eigentliche Sequenzierung schränken die Möglichkeiten einer solchen Analyse jedoch erheblich ein.

Die einzigartige molekulare Barcodierung (einzigartige molekulare Bacroden, eindeutige molekulare Identifikatoren, UMI) ermöglicht es Ihnen, die Qualität der Sequenzierung, einschließlich der erweiterten Sequenzierung, radikal zu verbessern, akkumulierte Fehler effektiv zu korrigieren, ohne eine Vielzahl von Optionen zu verlieren, quantitative Verzerrungen zu beseitigen und Proben für die vergleichende Analyse praktisch ideal zu normalisieren.

Die Vorlesung beschreibt, wie molekulare Barcodierungsansätze anhand von Beispielen aus persönlicher Erfahrung mit dem Repertoire von Immunzellrezeptoren - T-Zellrezeptoren und Antikörpern - funktionieren.

Systembiologie

Einführung in die Systembiologie (Ilya Serebriisky, Fox Chase Cancer Center, USA)
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Die Vorlesung gibt einen allgemeinen Überblick über die Systemeigenschaften biologischer Objekte. Eine kurze Beschreibung der Hauptkomponenten der Systembiologie. Interactomics, Modellbau. Einige Fortschritte in der Systembiologie (selektiv, hauptsächlich im Bereich der Onkologie) und damit verbundene öffentliche Ressourcen (TCGA / cBioPortal, CCLE)



Computergestützte Systembiologie zur Untersuchung und Behandlung von Krebs (Andrey Zinoviev, Institut Curie)
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Die computergestützte systemische Biologie von Krebs ist die Anwendung allgemeiner systembiologischer Ansätze im Zusammenhang mit der systematischen Erfassung genomweiter Daten und ihrer mathematischen Modellierung zur Untersuchung der Karzinogenese, Vorhersage und Entwicklung neuer Methoden zur Krebsbehandlung. Der Datenansatz ist mit einer Reihe von Merkmalen verbunden, wie der Berücksichtigung der raschen Entwicklung des biologischen Systems unter Bedingungen genomischer und epigenomischer Instabilität, der Interaktion mit normalen Stromazellen und der Exposition gegenüber verschiedenen Faktoren der interzellulären Umgebung, der Diversität und der Qualität des klinischen Materials. Die Vorlesung beschreibt kurz einige charakteristische Ansätze zur Analyse und Modellierung von Daten in der Krebsbiologie. Insbesondere die Prinzipien der Formalisierung und Verwendung bei der Modellierung von Kenntnissen der Krebsbiochemie ( Atlas der Signalnetzwerke bei Krebs ), Ansätze zur Entfaltung genomweiter molekularer Profile bei Krebs, die Konstruktion diskreter mathematischer Modelle zur Vorhersage der Entwicklung eines Krebstumors.

Das Problem der Reproduzierbarkeit von Ergebnissen in der systemischen und nicht nur in der Biologie (Ilya Serebriisky, Fox Chase Cancer Center, USA)
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Das Problem der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse ist ein zentrales Problem für die moderne Biologie, insbesondere für die Systembiologie. Die Vorlesung widmet sich einem Überblick über den aktuellen Stand der Dinge, die Hauptprobleme der Reproduzierbarkeit und ihre Ursachen. Verantwortung von Organisationen, wissenschaftlichen Zeitschriften, Forschern. Merkmale des Problems in der Systembiologie. Die Hauptrichtungen zur Lösung des Reproduzierbarkeitsproblems.

Verschiedenes

"Motive" - ​​Muster in genomischen Sequenzen (Ivan Kulakovsky, IMB RAS; IOGEN RAS)
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Aus molekularbiologischer Sicht werden in der Vorlesung die Regulation der Gentranskriptionsaktivität in höheren Eukaryoten und die Rolle regulatorischer Proteintranskriptionsfaktoren diskutiert. Aus bioinformatischer Sicht erklärt der Vortragende, wie die computergestützte Darstellung von Motiven - charakteristische Muster in genomischen Texten - dazu beiträgt, regulatorische Signale zu erkennen, die von Transkriptionsfaktoren in der DNA erkannt werden. Aus Sicht der Informatik betrachtet er das Problem der Konstruktion eines Motivmodells als eine Aufgabe der Suche nach lokaler Ähnlichkeit vieler Sequenzen.



Zusammenfassung der Promotorsequenzen (Tatyana Tatarinova, University of Southern California)
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Die Vorlesung befasst sich mit den Mustern und Eigenschaften von Promotorsequenzen. Motive und Methylierung von Promotoren. Algorithmen zur Vorhersage und Analyse von Promotorsequenzen. Anwendung in der Biotechnologie.

Vorhersage des Ursprungs basierend auf Beimischungs-GPS- und Readmix-Algorithmen (Tatyana Tatarinova, University of Southern California)
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Die Vorlesung widmet sich der Genotypisierung und Auswahl informativer Positionen zum Genom, einem Überblick über moderne Technologien, der Vorhersage der biogeografischen Herkunft von Menschen und anderen Organismen anhand der Analyse des Genoms. Sowie die Analyse und den Vergleich bestehender Algorithmen für die Biogeographie.

Algorithmen in der Bioinformatik (Anton Bankevich, Zentrum für Algorithmische Biotechnologie, Staatliche Universität St. Petersburg)
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Einführungsvortrag zu Algorithmen in der Bioinformatik, in dem die wichtigsten Ansätze und Beispiele für ihre Verwendung erörtert werden.

Die Beziehung zwischen dem Gehirn und Deep Learning (Dmitry Fishman, Quretec, Universität Tartu, Estland)
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Die Vorlesung besteht aus vier Teilen: Der erste befasst sich mit dem Gehirn, das die verschiedenen Signale von außen verarbeitet, und der Entscheidungsfindung auf der Grundlage der empfangenen Signale. Die zweite ist die Entwicklung der Methoden des maschinellen Lernens, die zur Entstehung der Deep-Learning-Technologie führte, die viele Bereiche der Wissenschaft revolutionierte. Im dritten Teil werden die Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den Grundprinzipien des Deep Learning erörtert. Abschließend gibt der Dozent einige Beispiele für die erfolgreiche Anwendung von Deep Learning in der Bioinformatik und was auf dem Gebiet der medizinischen Bildgebung mit Deep Neural Networks erreicht werden kann.

Diese Vorlesung wurde von Vertretern der Tartu University Computing Neuroscience Research Group erstellt . Insbesondere die Idee und Folien gehören Raul Vincente und Ilya Kuzovkin. Originalpräsentation in englischer Sprache .



Perspektiven für die künstliche Veränderung menschlicher Genotypen (Alexey Kondrashov, Moscow State University, MSU)
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Keine Naturgesetze verbieten die Synthese langer DNA-Moleküle mit einer bestimmten Sequenz. Was ist der Phänotyp einer Person, deren Genotyp keine jungen abgeleiteten Allele trägt? Es hängt davon ab, wie häufig das Zeichen und die sich verengende Epistase sind. In der Vorlesung werden Ansätze zur Erforschung dieses Themas erörtert.

Bioinformatik bei der Synthese genetischer Konstrukte (Pavel Yakovlev, BIOCAD)
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Die Entwicklung von in silico molekularen Designmethoden ermöglicht es Ihnen, beliebige Proteinkonstrukte mit den gewünschten Eigenschaften aufzubauen. Die erhaltenen Aminosäuresequenzen bilden höchstwahrscheinlich Proteine ​​mit der gewünschten Funktionalität. Es entsteht jedoch eine neue Herausforderung: eine Zelllinie aufzubauen, die solche Proteine ​​synthetisiert. Die Vorlesung befasst sich mit den Problemen, die bei der Lösung dieses Problems auftreten: Warum können Sie nicht einfach ein umgekehrtes Transkript erstellen, wie Sie das erforderliche Gen zusammensetzen, wie Sie es in einen Vektor einfügen und woher kommt die Bioinformatik?



Überblick über moderne genomische Messungen einzelner Zellen (Petr Harchenko, Harvard University)
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Die Untersuchung komplexer Gewebe und die Klassifizierung von Zelltypen basiert traditionell auf morphologischen und zytologischen Eigenschaften. Verschiedene Arten neuer experimenteller Technologien ermöglichen es uns nun, die genomischen Eigenschaften einzelner Zellen zu untersuchen und gleichzeitig Hunderte oder Tausende einzelner Zellen zu messen. Die Vorlesung gibt einen Überblick über solche Technologien und bioinformatischen Methoden, mit denen Zelltypen, -bedingungen und genetische Linien aus ähnlichen Daten klassifiziert werden.

Verwendung omixischer Daten zur Untersuchung der menschlichen Evolution (Filip Khaitovich, Shanghai Institute for Biological Sciences, SkolTech)
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Die Konzentration von Metaboliten und Lipiden kann verwendet werden, um den physiologischen Zustand von Geweben zu bestimmen. Die Vorlesung enthält mehrere umfassende Studien zum Konzentrationsgrad von Metaboliten und Lipiden in menschlichen und tierischen Geweben, die neue Erkenntnisse über die molekularen Mechanismen liefern, die den für den Menschen einzigartigen physiologischen Merkmalen zugrunde liegen.

Nachwort

2016 wurde die Sommerschule für Bioinformatik von JetBrains , RVC , BIOCAD , EPAM Systems und Parseq Lab unterstützt , wofür wir uns sehr bedanken .

2017 findet vom 31. Juli bis 5. August in Dolgoprudny am Moskauer Institut für Physik und Technologie die Sommerschule für Bioinformatik statt . Der diesjährige Schulfokus liegt auf Data Mining in der Bioinformatik. Bewerbungsschluss - 10. Juni . Beeilen Sie sich, um die Teilnahme zu beantragen.