जैव सूचना विज्ञान पर व्याख्यान: सांख्यिकी से आनुवंशिक निर्माण तक

अपेक्षाकृत नए वैज्ञानिक क्षेत्र में खुद को विसर्जित करने के लिए, विभिन्न घटनाओं और परियोजनाओं की एक बड़ी संख्या है। हाल के वर्षों में, उनकी संख्या और स्वरूपों में काफी विस्तार हुआ है: खुले व्याख्यान और संपूर्ण वैज्ञानिक त्योहार, ऑनलाइन पाठ्यक्रम और ऑनलाइन कार्यक्रम, ग्रीष्मकालीन इंटर्नशिप और स्कूल, बार में अनौपचारिक व्याख्यान, ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट और इतने पर।

अब पांच वर्षों के लिए, जैव सूचना विज्ञान संस्थान देश भर से जैव सूचना विज्ञान वैज्ञानिकों और छात्रों को इकट्ठा कर रहा है और जीवविज्ञानियों, चिकित्सकों, कंप्यूटर वैज्ञानिकों और गणितज्ञों को जैव सूचना विज्ञान में भेज रहा है, जो अभी भी एक गर्मियों के स्कूल में शहर के बाहर गहन अध्ययन के दौरान एक बहुत गतिशील क्षेत्र है। 2013 से, हम वीडियो व्याख्यान रिकॉर्ड कर रहे हैं और उन लोगों के लिए उपयोगी सामग्रियों का चयन कर रहे हैं जो घटनाओं में शामिल नहीं हैं, लेकिन इस क्षेत्र में विकसित करना चाहते हैं।

स्कूल पाठ्यक्रम को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि जीव विज्ञान और प्रोग्रामिंग की दुनिया को एकजुट किया जाए और न केवल व्यावसायिक विकास को प्रोत्साहित किया जाए, बल्कि अंतःविषय संचार भी।



हम समर स्कूल व्याख्यान के वीडियो के संग्रह को साझा करना जारी रखते हैं। अतिरिक्त तैयारी के बिना देखे जा सकने वाले व्याख्यान "*" के साथ चिह्नित हैं। बाकी व्याख्यानों को देखने के लिए जीव विज्ञान और प्रोग्रामिंग के क्षेत्र में ज्ञान की आवश्यकता होती है। बिल्ली के नीचे व्याख्यान की सामग्री, स्लाइड और वीडियो के लिंक का वर्णन है।

जैव सूचना विज्ञान में सांख्यिकी

बायोमेडिकल डेटा का सांख्यिकीय विश्लेषण (मिखाइल पायटनट्सकी, बायोमेडिकल कैमिस्ट्री के ऑरेखोविच रिसर्च इंस्टीट्यूट)
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व्याख्यान '-मिक्स' डेटा के सांख्यिकीय विश्लेषण के व्यावहारिक पहलुओं पर केंद्रित है। विशेष रूप से, खोजपूर्ण विश्लेषण, पैटर्न मान्यता, क्लस्टर विश्लेषण के तरीके वर्णित हैं।

डेटा के साथ कैसे काम करें और असहाय महसूस न करें? (निकिता अलेक्सेव, जॉर्ज वाशिंगटन विश्वविद्यालय)
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एक तरफ, प्राकृतिक विज्ञान भारी मात्रा में डेटा प्रदान करते हैं और इस डेटा के बारे में कई तरह के सवाल पूछते हैं। दूसरी ओर, आंकड़ों में ऐसी समस्याओं को हल करने के कई तरीके हैं। इस तरह की एक बहुतायत, इसे कठिनाइयों के साथ लाती है - एक ऐसी विधि का चयन कैसे करें जो आपकी विशेष समस्या को हल करने के लिए उपयुक्त है, कैसे सभी बारीकियों को ध्यान में रखें और इस सब में भ्रमित न हों। कोई सार्वभौमिक नुस्खा नहीं है। व्याख्यान इस समस्या के विभिन्न दृष्टिकोणों पर चर्चा करता है।

एक परिचित सांख्यिकीविद् (निकिता अलेक्सेव, पोस्टडॉक, जॉर्ज वाशिंगटन विश्वविद्यालय) से एक प्रश्न कैसे पूछें
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व्याख्यान उन सभी के लिए उपयोगी होगा जो सांख्यिकीय डेटा प्रसंस्करण की समस्याओं से सामना कर रहे हैं। उनके लिए क्या समाधान संभव है, क्या कठिनाइयाँ आती हैं, और उन आँकड़ों से क्या पूछना चाहिए, जिनके साथ वे अपनी परियोजना का अधिकतम लाभ पाने के लिए सहयोग करना शुरू कर पाए।

Immunoinformatika

प्रतिरक्षा रिसेप्टर repertoires का विश्लेषण (वादिम नजारोव, हायर स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स, इंस्टीट्यूट ऑफ बायोऑर्गेनिक केमिस्ट्री आरएएस)
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इम्यूनोलॉजी में एनजीएस प्रौद्योगिकियों के उपयोग ने सेल रिसेप्टर्स के प्रदर्शनों की एक बहुत गहरी अनुक्रमण की अनुमति दी है। लेकिन, दुर्भाग्यवश, कोई प्राप्त आंकड़ों पर सिर्फ अंतर्दृष्टि नहीं देख सकता है और न ही इनसाइट्स को प्राप्त कर सकता है - यह आवश्यक है कि रिपर्सेर्स के विश्लेषण के लिए विभिन्न तरीकों को विकसित किया जाए। इस बारे में कि कौन से तरीके विकसित किए गए, वे कितने पर्याप्त हैं, जहां यह दुनिया घूम रही है, और जहां आप खुद को इसके लिए लागू कर सकते हैं।

इम्यूनोइन्फॉर्मेटिक्स: एप्लाइड इम्यूनोलॉजी समस्याओं को हल करने के लिए एक एल्गोरिदमिक दृष्टिकोण (याना सफोनोवा, सेंटर फॉर अल्गोरिदमिक बायोटेक्नोलॉजी, सेंट पीटर्सबर्ग स्टेट यूनिवर्सिटी)
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अनुकूली प्रतिरक्षा प्रणाली का विश्लेषण दवाओं के विकास, उपचार की प्रभावशीलता के मूल्यांकन और विभिन्न रोगों के अध्ययन में एक आवश्यक कदम है। आधुनिक एनजीएस प्रौद्योगिकियों ने एंटीबॉडी और टी-सेल रिसेप्टर्स के प्रदर्शनों की एक गहरी स्कैन करना संभव बना दिया है, जिसने जैव सूचना विज्ञान के एक नए क्षेत्र के विकास में योगदान दिया: इम्यूनोइनफॉर्मेटिक्स।

Immunoinformatics विभिन्न इम्यूनोलॉजिकल क्षेत्रों में उपयोग की जाने वाली समस्याओं को हल करता है: प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया के विकास की निगरानी करना, प्रदर्शनों के विकासवादी विकास का विश्लेषण करना, अनुकूली प्रतिरक्षा प्रणाली की विविधता को समझना। व्याख्यान के ढांचे के भीतर, आधुनिक इम्यूनो-सूचना विज्ञान के कार्यों पर विचार किया जाता है और इसके विकास की संभावनाओं पर चर्चा की जाती है।



आणविक बारकोडिंग, टी-सेल रिसेप्टर्स और एंटीबॉडी के प्रदर्शनों की सूची का विश्लेषण (दिमित्री चुडाकोव, रूसी एकेडमी ऑफ साइंसेज के जैव रासायनिक रसायन विज्ञान संस्थान में जीनोमिक्स की प्रयोगशाला के प्रमुख, CEITEC MU, Adaryive MU, Masaryk University में Adaptive Immunity Group के प्रमुख के रूप में)।
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ब्याज के जीनोम अंशों (लक्षित पुनरुत्पादन) के उच्च-प्रदर्शन अनुक्रमण संभावित रूप से नमूने में दुर्लभ अनुक्रम उप-वेरिएंट की उपस्थिति की पहचान करने की अनुमति देता है, साथ ही नमूने में अनुक्रम विविधता की संरचना की पूरी तस्वीर देता है।

हालांकि, बड़े पैमाने पर अनुक्रमण के लिए नमूनों की तैयारी और तैयारी के चरणों में "अड़चनें", पीसीआर के स्टोचस्टिक प्रकृति से जुड़े मात्रात्मक विकृतियों, विभिन्न अनुक्रमों के असमान प्रवर्धन और अनुक्रमण, साथ ही साथ पीसीआर त्रुटियों और अनुक्रमण के संचय को उचित, महत्वपूर्ण रूप से इस तरह के विश्लेषण की संभावनाओं को सीमित करता है।

अद्वितीय आणविक बारकोडिंग (अद्वितीय आणविक पहचानकर्ता, अद्वितीय आणविक पहचानकर्ता, यूएमआई) आपको अनुक्रमण की गुणवत्ता में सुधार करने की अनुमति देता है, जिसमें विस्तारित अनुक्रमण सहित प्रभावी रूप से संचित त्रुटियों को प्रभावी ढंग से सही करना, मात्रात्मक विकृतियों को खत्म करना, और तुलनात्मक विश्लेषण के लिए व्यावहारिक रूप से आदर्श रूप से नमूने को सामान्य बनाना है।

व्याख्यान का वर्णन है कि आणविक बारकोडिंग प्रतिरक्षा सेल रिसेप्टर्स - टी-सेल रिसेप्टर्स और एंटीबॉडी के प्रदर्शनों के साथ काम करने वाले व्यक्तिगत अनुभव के उदाहरणों के साथ कैसे काम करता है।

सिस्टम बायोलॉजी

सिस्टम बायोलॉजी का परिचय (इल्या सेरेब्रीकी, फॉक्स चेस कैंसर सेंटर, यूएसए)
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व्याख्यान जैविक वस्तुओं के सिस्टम गुणों का एक सामान्य विचार देता है। सिस्टम बायोलॉजी के मुख्य घटकों का संक्षिप्त विवरण। इंटरकॉमिक्स, मॉडल बिल्डिंग। सिस्टम बायोलॉजी में कुछ प्रगति (चुनिंदा, मुख्य रूप से ऑन्कोलॉजी के क्षेत्र में) और संबंधित सार्वजनिक संसाधन (TCGA / cBioPortal, CCLE)



कैंसर के अध्ययन और उपचार के लिए कम्प्यूटेशनल सिस्टम जीव विज्ञान (एंड्री ज़िनोविव, इंस्टीट्यूट क्यूरी)
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कैंसर का कम्प्यूटेशनल सिस्टमिक बायोलॉजी जीनोम-वाइड डेटा के व्यवस्थित संग्रह और कैंसर कैंसर के नए तरीकों के पूर्वानुमान, भविष्यवाणी और विकास के अध्ययन के लिए उनके गणितीय मॉडलिंग से संबंधित सामान्य सिस्टम बायोलॉजी दृष्टिकोण का अनुप्रयोग है। डेटा दृष्टिकोण कई विशेषताओं से जुड़ा हुआ है जैसे कि जीनोमिक और एपिगेनोमिक अस्थिरता की स्थिति के तहत जैविक प्रणाली के तेजी से विकास को ध्यान में रखते हुए, सामान्य स्ट्रोमा कोशिकाओं के साथ बातचीत और इंटरसेलुलर पर्यावरण, विविधता और नैदानिक ​​सामग्री की गुणवत्ता के विभिन्न कारकों के संपर्क में। व्याख्यान संक्षिप्त रूप से कैंसर जीव विज्ञान में डेटा के विश्लेषण और मॉडलिंग के लिए कई विशिष्ट दृष्टिकोणों का वर्णन करता है। विशेष रूप से, कैंसर बायोकैमिस्ट्री (कैंसर में सिग्नल नेटवर्क के एटलस ) में औपचारिक ज्ञान और उपयोग के सिद्धांत, कैंसर में जीनोम-वाइड आणविक प्रोफाइल के विघटन के दृष्टिकोण, कैंसर के ट्यूमर के विकास की भविष्यवाणी करने के लिए असतत गणितीय मॉडल का निर्माण।

प्रणालीगत और न केवल जीव विज्ञान (इल्या सेरेब्रिस्की, फॉक्स चेस कैंसर सेंटर, यूएसए) में परिणाम के प्रजनन की समस्या
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परिणामों की प्रतिलिपि प्रस्तुत करने की क्षमता आधुनिक जीव विज्ञान के लिए एक महत्वपूर्ण है, खासकर सिस्टम जीव विज्ञान के लिए। व्याख्यान मामलों की वर्तमान स्थिति, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने की मुख्य समस्याओं, उनके कारणों की समीक्षा के लिए समर्पित है। संगठनों, वैज्ञानिक पत्रिकाओं, शोधकर्ताओं की जिम्मेदारी। सिस्टम बायोलॉजी में समस्या की विशेषताएं। प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य समस्या को हल करने की मुख्य दिशाएँ।

अनेक वस्तुओं का संग्रह

"मोटिव्स" - जीनोमिक अनुक्रमों में पैटर्न (इवान कुलाकोवस्की, IMB RAS; IOGEN RAS)
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आणविक जीव विज्ञान के दृष्टिकोण से, व्याख्यान उच्च यूकेरियोट्स में जीन प्रतिलेखन गतिविधि के विनियमन और नियामक प्रोटीन प्रतिलेखन कारकों की भूमिका पर चर्चा करता है। जैव सूचना विज्ञान के दृष्टिकोण से, व्याख्याता बताता है कि कैसे मोटिफ का कम्प्यूटरीकृत प्रतिनिधित्व - जीनोमिक ग्रंथों में विशेषता पैटर्न - डीएनए में प्रतिलेखन कारकों द्वारा मान्यता प्राप्त नियामक संकेतों को पहचानने में मदद करता है। कंप्यूटर विज्ञान के दृष्टिकोण से, वह एक 'मकसद' मॉडल के निर्माण की समस्या को कई अनुक्रमों की स्थानीय समानता की खोज के कार्य के रूप में मानता है।



प्रवर्तक अनुक्रमों का सार (तात्याना, दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय)
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व्याख्यान प्रमोटर अनुक्रमों के पैटर्न और गुणों को संबोधित करता है। प्रेरकों का अभिप्राय और मिथाइलेशन। प्रमोटर दृश्यों की भविष्यवाणी और विश्लेषण के लिए एल्गोरिदम। जैव प्रौद्योगिकी में आवेदन।

उत्पत्ति की भविष्यवाणी Admixture GPS और Readmix एल्गोरिथम (दक्षिणी तातारानोवा विश्वविद्यालय, तात्यानोवा) पर आधारित
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व्याख्यान जीनोम पर जीनोटाइपिंग और सूचनात्मक पदों के चयन के लिए समर्पित है, आधुनिक तकनीकों की समीक्षा, जीनोम के विश्लेषण के अनुसार मनुष्यों और अन्य जीवों की जैव-भौगोलिक उत्पत्ति की भविष्यवाणी। साथ ही बायोग्राफी के लिए मौजूदा एल्गोरिदम का विश्लेषण और तुलना।

जैव सूचना विज्ञान में एल्गोरिदम (एंटोन बैंकेविच, एल्गोरिथम जैव प्रौद्योगिकी केंद्र, सेंट पीटर्सबर्ग स्टेट यूनिवर्सिटी)
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जैव सूचना विज्ञान में एल्गोरिदम पर परिचयात्मक व्याख्यान, जो उनके उपयोग के मुख्य दृष्टिकोण और उदाहरणों पर चर्चा करता है।

मस्तिष्क और डीप लर्निंग (दिमित्री फिशमैन, क्यूरेटेक, टार्टू विश्वविद्यालय, एस्टोनिया) के बीच संबंध
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व्याख्यान में चार भाग होते हैं: पहला सौदा मस्तिष्क को बाहरी दुनिया से विभिन्न संकेतों को संसाधित करने और प्राप्त संकेतों के आधार पर निर्णय लेने का गठन करता है। दूसरा मशीन सीखने के तरीकों का विकास है, जिसके कारण डीप लर्निंग तकनीक का उदय हुआ, जिसने विज्ञान के कई क्षेत्रों में क्रांति ला दी। तीसरा भाग डीप लर्निंग के बुनियादी सिद्धांतों के बीच समानता और अंतर पर चर्चा करेगा। निष्कर्ष में, व्याख्याता जैव सूचना विज्ञान में डीप लर्निंग के सफल अनुप्रयोग के कई उदाहरण देता है, और डीप न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करके चिकित्सा इमेजिंग के क्षेत्र में क्या हासिल किया जा सकता है।

यह व्याख्यान टार्टू विश्वविद्यालय कम्प्यूटिंग न्यूरोसाइंस रिसर्च ग्रुप के प्रतिनिधियों द्वारा बनाया गया था। विशेष रूप से, विचार और स्लाइड राउल विंसेंट और इलिया कुज़ोवकिन के हैं। मूल प्रस्तुति अंग्रेजी में ।



मानव जीनोटाइप के कृत्रिम संशोधन के लिए संभावनाएं (एलेक्सी कोंद्रशोव, मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी, एमएसयू)
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प्रकृति का कोई भी नियम किसी दिए गए अनुक्रम के साथ लंबे डीएनए अणुओं के संश्लेषण को प्रतिबंधित नहीं करता है। उस व्यक्ति का फेनोटाइप क्या होगा जिसके जीनोटाइप में युवा व्युत्पन्न एलील्स नहीं होते हैं? यह इस बात पर निर्भर करता है कि साइनस और संकीर्णता एपिस्टासिस कितनी आम है। व्याख्यान इस मुद्दे के अध्ययन के दृष्टिकोण पर चर्चा करता है।

आनुवांशिक निर्माण के संश्लेषण में जैव सूचना विज्ञान (पावेल यकोवलेव, बीआईओएसीएडी)
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सिलिको आणविक डिजाइन विधियों का विकास आपको वांछित गुणों के साथ किसी भी प्रोटीन निर्माण का निर्माण करने की अनुमति देता है। प्राप्त अमीनो एसिड अनुक्रम वांछित कार्यक्षमता के साथ प्रोटीन बनाने के लिए सबसे अधिक संभावना है। लेकिन एक नई चुनौती पैदा होती है: एक सेल लाइन बनाने के लिए जो इस तरह के प्रोटीन को संश्लेषित करेगी। व्याख्यान इस समस्या को हल करते समय आने वाली समस्याओं को संबोधित करता है: आप केवल किसी भी रिवर्स ट्रांसक्रिप्ट को क्यों नहीं ले सकते हैं, आवश्यक जीन को कैसे इकट्ठा करें, इसे वेक्टर में कैसे डालें, और, निश्चित रूप से, जैव सूचना विज्ञान कहां से आता है?



व्यक्तिगत कोशिकाओं के आधुनिक जीनोमिक माप का अवलोकन (पेट्र हरचेंको, हार्वर्ड विश्वविद्यालय)
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जटिल ऊतकों का अध्ययन और कोशिका के प्रकारों का वर्गीकरण पारंपरिक रूप से रूपात्मक और कोशिका संबंधी गुणों पर आधारित है। कई प्रकार की नई प्रयोगात्मक प्रौद्योगिकियां अब हमें व्यक्तिगत कोशिकाओं की जीनोमिक विशेषताओं का अध्ययन करने की अनुमति देती हैं और साथ ही साथ सैकड़ों या हजारों व्यक्तिगत कोशिकाओं को मापती हैं। व्याख्यान ऐसी तकनीकों और जैव सूचना विज्ञान विधियों का अवलोकन देता है, जिनका उपयोग समान प्रकार के सेल प्रकार, स्थितियों और आनुवंशिक रेखाओं को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।

मानव विकास के अध्ययन में ओमेक्सिक डेटा का उपयोग (फिलिप खितोविच, जैव विज्ञान के लिए शंघाई संस्थान, स्केलेटन)
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मेटाबोलाइट्स और लिपिड की एकाग्रता का उपयोग ऊतकों की शारीरिक स्थिति का आकलन करने के लिए किया जा सकता है। व्याख्यान मानव और पशु ऊतकों में चयापचयों और लिपिड की एकाग्रता के स्तर के कई व्यापक अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो आणविक तंत्र के बारे में नया ज्ञान प्रदान करते हैं जो मानव के लिए अद्वितीय शारीरिक विशेषताओं को रेखांकित करते हैं।

अंतभाषण

2016 में, जैव सूचना विज्ञान पर ग्रीष्मकालीन स्कूल JetBrains , RVC , BIOCAD , EPAM सिस्टम्स , पारसेक लैब द्वारा समर्थित था, जिसके लिए उन्हें बहुत धन्यवाद।

2017 में, मॉस्को इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी में डॉलगोप्रडनी में 31 जुलाई से 5 अगस्त तक ग्रीष्मकालीन जैव सूचना विज्ञान स्कूल आयोजित किया जाएगा । इस वर्ष का स्कूल फोकस जैव सूचना विज्ञान में डेटा खनन पर है। आवेदन जमा करने की अंतिम तिथि - 10 जून । भागीदारी के लिए आवेदन करने की जल्दी करें।