जैव सूचना विज्ञान पर व्याख्यान: डेटा विश्लेषण, तंत्रिका नेटवर्क और जीव विज्ञान और चिकित्सा में उनके आवेदन

लगभग एक साल पहले, 2017 की गर्मियों में, MIPT में जैव सूचना विज्ञान संस्थान से एक पारंपरिक ग्रीष्मकालीन स्कूल आयोजित किया गया था। इस वर्ष स्कूल का मुख्य विषय डेटा माइनिंग था। क्यों? जीव विज्ञान और चिकित्सा में प्राप्त आंकड़ों की मात्रा अविश्वसनीय दर से बढ़ रही है। इसी समय, मैन्युअल रूप से (और शास्त्रीय एल्गोरिदम के साथ भी) इतनी मात्रा में अज्ञात चीजों का पता लगाना शारीरिक रूप से असंभव है, इसलिए आपको आंकड़ों का उपयोग करना होगा और कृत्रिम के साथ प्राकृतिक बुद्धिमत्ता का पूरक होना चाहिए।

यह वही है जो ग्रीष्मकालीन स्कूल के प्रतिभागियों को सक्रिय रूप से कर रहा था। इस पोस्ट में जैव सूचना विज्ञान में डेटा विश्लेषण के विषय में रुचि रखने वाले सभी लोगों के लिए स्लाइड और विवरण के साथ 22 वीडियो हैं। अतिरिक्त तैयारी के बिना देखे जा सकने वाले व्याख्यान तारांकन चिह्न "*" (उनमें से आधा) के साथ चिह्नित हैं।



1 *। जैव सूचना विज्ञान का परिचय (अलेक्जेंडर प्रेडियस, जैव सूचना विज्ञान संस्थान)

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व्याख्यान में मुख्य क्षेत्रों पर चर्चा की गई है जिसमें विज्ञान और उद्योग के काम में जैव सूचना विज्ञान, विशेष रूप से जैव सूचना विज्ञान और आज इसकी लोकप्रियता के कारण हैं।

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2 *। मशीन लर्निंग का परिचय (ग्रिगोरी सैपुनोव, इंटेंटो)

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डेटा की मात्रा में निरंतर वृद्धि प्रसंस्करण की अधिक से अधिक जटिल प्रक्रियाओं के विकास में योगदान करती है, जानकारी की खोज और पुनर्प्राप्ति। इस तरह की समस्याओं को हल करने का एक तरीका कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करना है। यह व्याख्यान मशीन सीखने की मूल बातें के लिए एक संक्षिप्त परिचय के लिए समर्पित है। ग्रेगरी ने इस क्षेत्र में सामान्य शब्दावली को बताया, और मशीन लर्निंग द्वारा हल किए गए कार्यों के प्रकारों का भी वर्णन किया। इसके अलावा, व्याख्यान मशीन के सीखने के मुख्य चरणों, मॉडल के प्रकार और प्राप्त आंकड़ों की गुणवत्ता मैट्रिक्स का परिचय देता है।

३ *। डीप लर्निंग का परिचय (ग्रैगरी सैपुनोव, इंटेंटो)

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दीप लर्निंग (या गहरी शिक्षा) वर्तमान में समस्या को हल करने के लिए विशिष्ट एल्गोरिदम को निर्धारित नहीं करने, बल्कि अभ्यावेदन में प्रशिक्षण का उपयोग करने की क्षमता के कारण लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है। प्रोसेसर की प्रसंस्करण शक्ति में वृद्धि से इन विधियों के विकास की सुविधा भी है। व्याख्यान तंत्रिका नेटवर्क की मूल बातें के लिए समर्पित है: उनके प्रकार (पूरी तरह से जुड़े तंत्रिका नेटवर्क, ऑटो-एनकोडर, दृढ़, आवर्तक) और वे कार्य जो वे हल करते हैं। अलग से, ग्रेगरी ने वर्तमान स्थिति और रुझानों को रेखांकित किया।

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४ *। ऑन्कोलॉजी में ऑन्कोजेनोमिक्स और ओमेक्स डेटा का विश्लेषण (मिखाइल पायनेट्स्की, वीएन ओरेखोविच रिसर्च इंस्टीट्यूट ऑफ बायोमेडिकल केमिस्ट्री)

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मानव जीनोम को भेदना, मानव आनुवांशिक विविधताओं का अध्ययन करना, मानव ऊतकों का अनुक्रमण करना, मानव ऊतकों का ट्रांसक्रिप्शनल विश्लेषण - "बिग डेटा" के आवेदन में इन सभी जैविक विधियों ने वैज्ञानिकों को इस बारे में बहुत सारी बहुमूल्य जानकारी दी कि मनुष्य को अन्य जानवरों से अलग क्या बनाता है। यह व्याख्यान ओमिक्स और उनके व्यावहारिक उपयोग के लिए समर्पित है। अलग-अलग, माइकल ने ऑन्कोलॉजी में इन डेटा के उपयोग पर स्पर्श किया।

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5. जीव विज्ञान में मल्टीमिक्स: प्रौद्योगिकी एकीकरण (कॉन्स्टेंटिन ओकोनचिकोव, जर्मन कैंसर रिसर्च सेंटर)

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आणविक जीव विज्ञान में प्रायोगिक प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकास, जैसे, उदाहरण के लिए, अनुक्रमण, ने कोशिकाओं, अंगों या यहां तक ​​कि पूरे शरीर में होने वाली कार्यात्मक प्रक्रियाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के अध्ययन को जोड़ना संभव बना दिया। व्याख्यान में चर्चा की गई है कि जीनोमिक्स, ट्रांसस्क्रिप्टोमिक्स और एपिजेनोमिक्स से प्राप्त बड़े पैमाने पर प्रयोगात्मक डेटा को सही ढंग से कैसे संयोजित किया जाए ताकि चल रही जैविक प्रक्रियाओं के घटकों के बीच संबंध स्थापित किया जा सके। बाल चिकित्सा ऑन्कोलॉजी पर ध्यान देने के साथ कैंसर अनुसंधान के अत्यधिक मांग वाले क्षेत्र से मल्टीमिक्स के उपयोग के उदाहरणों को चुना गया है।

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6. मात्रात्मक आनुवांशिकी: इतिहास और संभावनाएं (यूरी औलेंको, सैद्धांतिक और अनुप्रयुक्त कार्यात्मक जीनोमिक्स की प्रयोगशाला, एफएन एनएसयू, आनुवंशिक विश्लेषण के तरीकों का समूह, आईसीजी एसबी आरएएस)

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क्वांटिटेटिव जेनेटिक्स एक सटीक विज्ञान है, जो कि छोटी संख्या में महत्वपूर्ण टिप्पणियों और बुनियादी मॉडल पर आधारित है जो प्राकृतिक (सूक्ष्म) विकासवादी घटना के मात्रात्मक विवरण की अनुमति देता है और आनुवंशिक प्रयोगों के परिणामों की भविष्यवाणी करता है। वह एक शक्तिशाली गणितीय उपकरण का उपयोग करती है। कई आधुनिक सांख्यिकीय तरीकों को मूल रूप से मात्रात्मक आनुवंशिकी की समस्याओं को हल करने के लिए विकसित किया गया था। पिछले एक दशक में आणविक जैविक प्रौद्योगिकियों के सफलता विकास ने लाखों जीनोमिक और अन्य "ओमेक्स" मापदंडों द्वारा हजारों जीवित जीवों को चिह्नित करना संभव बना दिया है। पहले से संचित प्रयोगों और आंकड़ों की कुल संख्या बहुत अधिक है। आधुनिक मात्रात्मक आनुवांशिकी का तत्काल कार्य मॉडल का विकास है जो बहु-स्तरीय फेनोटाइपिक उच्च आयाम की विरासत का वर्णन करेगा। अपने व्याख्यान में, यूरी ने मात्रात्मक आनुवांशिकी के इतिहास और इस विज्ञान के सामने आने वाली समस्याओं का संक्षिप्त विवरण दिया।

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* *। अनुक्रमण तकनीक (किरिल ग्रिगिएव, कैरिबियन जीनोम सेंटर, प्यूर्टो रिको विश्वविद्यालय)

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अनुक्रमण प्रक्रियाओं का विकास और विकास तकनीकी क्षमताओं के विकास के साथ अटूट रूप से जुड़ा हुआ है। व्याख्यान सेंगर से लेकर आज तक की तकनीकों के इतिहास और विकास की प्रक्रिया को दर्शाता है। अलग-अलग, सिरिल ने वर्तमान में मौजूद तरीकों में से प्रत्येक के फायदे और नुकसान के साथ-साथ प्राप्त आंकड़ों की प्रकृति और विभिन्न क्षेत्रों में उनके आवेदन के बारे में बात की।

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8. ट्रांसक्रिप्टोमिक्स: व्यावहारिक तरीके और लागू एल्गोरिदम (अलेक्जेंडर प्रेडेस, जैव सूचना विज्ञान संस्थान)

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ट्रांसस्क्रिप्टमिक्स ने आत्मविश्वास से एनजीएस-बायोइनफॉरमैटिक्स का सामना करने वाले सबसे लोकप्रिय कार्यों की सूची में जगह बनाई। जीन की अभिव्यक्ति का विभेदक विश्लेषण, अभिव्यक्ति डेटा की क्लस्टरिंग, और चयापचय और सिग्नलिंग कैस्केड के संदर्भ में डेटा की व्याख्या लगभग किसी भी प्रणाली के बारे में समृद्ध जानकारी प्रदान करती है। व्याख्यान में सर्वश्रेष्ठ पिपलीन शामिल हैं, प्रयोगों और प्रसंस्करण के डिजाइन में मुख्य समस्या क्षेत्रों के साथ-साथ ट्रांसक्रिप्शनल दृष्टिकोण के सफल अनुप्रयोग के व्यावहारिक मामले भी हैं।

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9. चिकित्सा आनुवांशिकी में एनजीएस डेटा का विश्लेषण: आनुवंशिक वेरिएंट की परिभाषा, व्याख्या और व्याख्या (यूरी बारबिटोव, सेंट पीटर्सबर्ग स्टेट यूनिवर्सिटी, अलेक्जेंडर प्रेडियस, जैव सूचना विज्ञान संस्थान)

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एक नई पीढ़ी की अनुक्रमण का उपयोग लंबे समय से शास्त्रीय विज्ञान की सीमाओं से परे चला गया है और स्वास्थ्य सेवा सहित कई अन्य क्षेत्रों में सफलतापूर्वक लागू किया गया है। व्याख्यान चिकित्सा आनुवंशिकी में एक नई पीढ़ी के अनुक्रमण डेटा के विश्लेषण के प्रमुख पहलुओं के लिए समर्पित है। यूरी ने कच्चे रीड को प्राप्त करने से लेकर निदान करने तक पूरे रास्ते को दिखाया, जिसमें आनुवंशिक वेरिएंट के निर्धारण, व्याख्या और व्याख्या में आने वाली कठिनाइयों का उल्लेख किया गया था। अलग-अलग, उन्होंने डाटा प्रोसेसिंग के प्रत्येक चरण में की गई सामान्य गलतियों को छुआ। अंत में, अनुसंधान के होनहार क्षेत्रों का एक संक्षिप्त अवलोकन जो उच्च प्रदर्शन अनुक्रमण विधियों का उपयोग करके निदान की सटीकता में सुधार कर सकता है।

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10. Chip-Seq और संबंधित विधियों (अलेक्जेंडर Predeus, जैव सूचना विज्ञान संस्थान) का व्यावहारिक अनुप्रयोग

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चिप-सेक, साथ ही "जीनोमिक फुटप्रिंटिंग" तरीके (एटीएसी-सीक्यू, एफएआईआरईआर-सेक, डीनेसे-सेक) का उपयोग जैविक प्रक्रियाओं को विनियमित करने के लिए तंत्र खोजने के लिए किया जाता है, विशेष रूप से, प्रतिलेखीय विनियमन के लिए। अध्ययन किए गए कारकों का संभावित स्थान बहुत बहुआयामी है, लेकिन चयनात्मक दृष्टिकोण किसी को केवल कुछ प्रयोगों के आधार पर सिस्टम में विनियमन के बारे में समृद्ध जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है। परस्पर विरोधी आधुनिक सिद्धांतों के उदाहरण का उपयोग करते हुए, सिकंदर ने नियामक जानकारी की व्याख्या करने में मुख्य कठिनाइयों को दिखाया, और परिणामों को कैसे समेकित किया।

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११ *। मैं iScan डेटा के साथ क्या कर सकता हूं (तात्याना तातारिनोवा, ला वर्न विश्वविद्यालय)

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कंपनी इलुमिना विभिन्न आवश्यकताओं के लिए बड़ी संख्या में उपकरणों का उत्पादन करती है। चिपिंग आपको बड़ी संख्या में नमूनों के लिए एकल न्यूक्लियोटाइड बहुरूपता (एसएनपी) का जल्दी से पता लगाने की अनुमति देता है। व्याख्यान iScan चिप्स से डेटा की समीक्षा और नैदानिक ​​निदान में उनके आवेदन के लिए समर्पित है।

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12. कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान में गहरी शिक्षा (दमित्री फिशमैन, टार्टू विश्वविद्यालय)

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डीप लर्निंग का उपयोग न केवल मशीन अनुवाद या भाषण मान्यता को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है, बल्कि यह आपको कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान के क्षेत्र में कई समस्याओं को हल करने की भी अनुमति देता है। व्याख्यान विशिष्ट जैविक उदाहरणों पर गहन शिक्षण विधियों के अनुप्रयोग के लिए समर्पित है। दिमित्री ने गहरी शिक्षा का उपयोग करके जीव विज्ञान और चिकित्सा में नया क्या है, इस बारे में बात की, और क्या यह कहना संभव है कि मशीनें चिकित्सा और जीव विज्ञान में क्रांति लाती हैं।

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१३ *। मानव जीनोम में संभावित रोगजनक उत्परिवर्तन की खोज करने के लिए मशीन सीखने के तरीकों का अनुप्रयोग (अन्ना Ershova, मास्को इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी, रिसर्च इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिकल एंड केमिकल बायोलॉजी, मास्को स्टेट यूनिवर्सिटी एमवी लोमोनोसोव के नाम पर, फेडरल रिसर्च सेंटर फॉर एपिडेमियोलॉजी एंड माइक्रोबायोलॉजी के नाम पर एन.एफ. गामेली)

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मानव जीनोम की अनुक्रमण के संबंध में रोगजनक उत्परिवर्तन की खोज प्रासंगिक हो गई है। हालांकि, मैन्युअल रूप से ऐसी समस्या को हल करना असंभव है। व्याख्यान इस बारे में है कि मशीन सीखने से आपको ऐसा करने में कैसे मदद मिल सकती है।

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१४ *। प्रतिरक्षाविज्ञानी (वादिम नजारोव, एचएसई, IBCh RAS)

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मशीन लर्निंग को लंबे समय से जीवन के विभिन्न क्षेत्रों में सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है, लेकिन इम्यूनोलॉजी में उन्हें हाल ही में इसके लिए जगह मिली। इस व्याख्यान में, वादिम ने मशीन के उपयोग और इम्यूनोलॉजी में गहन सीखने के कई उदाहरणों के बारे में बात की, जिसमें एमएचसी-पेप्टाइड परिसरों के बंधन की भविष्यवाणी करने और टी-सेल रिसेप्टर्स के प्रदर्शनों के विश्लेषण का कार्य शामिल है।

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१५ *। होस्ट के अनुकूलन और एचआईवी और हेपेटाइटिस सी वायरस में प्रतिरोध के विकास का अध्ययन संरचनात्मक जैव सूचना विज्ञान विधियों (ओल्गा कलिनिना, मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट फॉर इंफॉर्मेटिक्स) का उपयोग करके किया जाता है।

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ह्यूमन इम्यूनो डेफिशिएंसी वायरस (एचआईवी) और हेपेटाइटिस सी वायरस गंभीर बीमारियों का कारण बनते हैं जिनका इलाज मुश्किल है। कई अन्य रेट्रो और आरएनए वायरस की तरह, ये वायरस तेजी से विकसित होते हैं और इस प्रकार, विशिष्ट एंटीवायरल दवाओं के प्रभाव और मेजबान जीव से अनुकूली प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया दोनों को अनुकूलित कर सकते हैं। इस व्याख्यान में, ओल्गा ने दिखाया कि कैसे, उनके स्थानिक संरचना के विश्लेषण के साथ वायरल प्रोटीन अनुक्रमों के विश्लेषण को मिलाकर, एक प्रतिरोध तंत्र के विकास और मेजबान प्रतिरक्षा प्रणाली के साथ वायरस की बातचीत के बारे में भविष्यवाणियां कर सकता है।

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16. उत्परिवर्तन के प्रभाव की भविष्यवाणी (वसीली रामेन्स्की, एमआईपीटी)

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आधुनिक अनुक्रमण विधियां जीनोम के बहुरूपता के बारे में बड़ी मात्रा में जानकारी प्रदान करती हैं, अर्थात, एक दूसरे से व्यक्तिगत जीनोम के बीच अंतर। ये अंतर (भिन्न) डीएनए प्रतिकृति के दौरान उत्परिवर्तन के परिणामस्वरूप उत्पन्न होते हैं और आबादी में आंशिक रूप से तय होते हैं। जीनोमिक वेरिएंट की व्यापकता, स्थानीयकरण और कार्यात्मक प्रभाव बहुत भिन्न होते हैं - पूर्ण मृत्यु दर से लेकर किसी व्यक्तिगत फेनोटाइप पर किसी भी प्रभाव की अनुपस्थिति तक। व्याख्यान व्यक्तिगत चिकित्सा, चिकित्सा और जनसंख्या आनुवंशिकी में उपयोग किए गए विकल्पों के कार्यात्मक प्रभाव की भविष्यवाणी करने के लिए आधुनिक दृष्टिकोणों पर चर्चा करता है।

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17. जैविक मॉडलिंग अणुओं का मल्टीस्केल मॉडलिंग और डिजाइन (निकोलाई दोखोल्यान, चैपल हिल में उत्तरी कैरोलिना विश्वविद्यालय)

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जैविक अणुओं का जीवन समय और लंबाई तराजू से लेकर तराजू और परमाणु से सेलुलर तक की लंबाई को कवर करता है। नतीजतन, आणविक मॉडलिंग के नए दृष्टिकोण स्वाभाविक रूप से बहुकोणीय होने चाहिए। अपने व्याख्यान में, निकोलाई ने अपनी प्रयोगशाला में विकसित कई विधियों का वर्णन किया: तेजी से असतत आणविक गतिशील मॉडलिंग, प्रोटीन डिजाइन और संरचनात्मक शोधन उपकरण के लिए एक एल्गोरिथ्म। इन पद्धतियों का उपयोग करते हुए, कई अनुप्रयोगों का वर्णन किया जा सकता है जो सिस्टिक फाइब्रोसिस के आणविक एटियलजि पर प्रकाश डालते हैं और इस बीमारी से निपटने के लिए नई फार्मास्युटिकल रणनीतियों की खोज करते हैं, तीन आयामी आरएनए की संरचना को मॉडल करते हैं, और जीवित कोशिकाओं और जीवों में प्रोटीन को नियंत्रित करने के लिए नए दृष्टिकोण विकसित करते हैं।

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18. प्रोटीन की सजातीय तह (पावेल याकोवलेव, BIOCAD)

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आधुनिक संरचनात्मक जीव विज्ञान में, कई कम्प्यूटेशनल विधियां हैं जो उच्च विश्वसनीयता, उनकी समानता और अंतर, बातचीत के तरीकों और कार्यों के साथ जैविक अणुओं को चिह्नित करना संभव बनाती हैं। ऐसी गणनाओं का निर्माण करने के लिए, प्रोटीन का स्थानिक पैरामीटर हमेशा एक इनपुट पैरामीटर के रूप में कार्य करता है, हालांकि, क्रिस्टलोग्राफी के क्षेत्र में प्रगति की आधी सदी के बावजूद, इसकी तैयारी मुश्किल हो सकती है। व्याख्यान प्रोटीन संरचनाओं के सजातीय मॉडलिंग की मदद से इस समस्या को हल करने के लिए समर्पित है - समान टुकड़ों से तीन आयामी संरचनाओं का निर्माण। उदाहरण के लिए, हम एंटीबॉडी के चर डोमेन पर विचार करते हैं - चर लूप की एक अद्वितीय संरचनात्मक विविधता के साथ प्रोटीन।

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19. ध्यान कैसे रोकें और मॉडलिंग शुरू करें (आर्थर ज़लेवस्की, मास्को स्टेट यूनिवर्सिटी जिसका नाम एमवी लोमोनोसोव है)

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एनजीएस विधि द्वारा प्राप्त बड़ी मात्रा में डेटा न केवल इस से जैविक निष्कर्ष प्राप्त करने की अनुमति देता है, बल्कि उन्हें मॉडलिंग के लिए भी उपयोग करने की अनुमति देता है। निर्मित मॉडल जैविक डेटा को बेहतर ढंग से समझने और प्रयोग से और भी अधिक जैविक अर्थ प्राप्त करना संभव बनाते हैं। व्याख्यान मॉडलिंग और इस प्रक्रिया के प्रारंभिक चरणों के लिए समर्पित है।

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२० *। दिग्गजों के कंधों पर खड़े होना या हमें कंसोर्टिया (जर्मन डेमिडोव, सेंटर फॉर जीनोमिक रेगुलेशन, द बार्सिलोना इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी, यूनिवर्सिटैट पोम्पेउ फबरा) की आवश्यकता क्यों है

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पिछले दशकों में, जीवविज्ञान का विकास डेटा सरणियों के संचय से जुड़ा हुआ है, इतना विशाल है कि व्यक्तिगत अनुसंधान समूह अब उनके जैव सूचनात्मक विश्लेषण का सामना नहीं कर सकते हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, दर्जनों प्रयोगशालाओं से मानव जीनोम परियोजना, 1000GP, ENCODE और अन्य के रूप में कंसोर्टिया बनाया जाने लगा। इस तरह के सहयोग के लिए धन्यवाद, विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके सार्वजनिक डोमेन में विभिन्न प्रकार के डेटा हैं। नतीजतन, मौजूदा लोगों के साथ नए प्रयोगात्मक डेटा की तुलना करना किसी भी अध्ययन का एक मानक हिस्सा बन गया है। कंसोर्टिया न केवल डेटा, बल्कि उनके प्रसंस्करण, और मानक प्रारूपों और गुणवत्ता मूल्यांकन प्रक्रियाओं के लिए जैव सूचनात्मक पाइपलाइनों का उत्पादन करता है। इस व्याख्यान में चर्चा की गई है कि कंसोर्टिया कैसे काम करते हैं, अपने काम के परिणामों का उपयोग कैसे करें और क्या करें यदि आप अचानक अपने आप को इस तरह के कंसोर्टियम का सदस्य पाते हैं और आपको डेटा के टेराबाइट्स को संसाधित करने की आवश्यकता है, और फिर अन्य सभी प्रतिभागियों के साथ परिणाम साझा करें।

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21 *। रूस और दुनिया में जैव सूचना विज्ञान कंपनियों का अवलोकन (एंड्री अफानसेयेव, yRisk)

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आधुनिक दुनिया में, विज्ञान और व्यवसाय अधिक से अधिक परस्पर जुड़े हुए हैं। इस प्रवृत्ति और जैव सूचना विज्ञान के क्षेत्र को दरकिनार नहीं किया गया है। एंड्री ने बाजार की उम्मीदों और वास्तविकता, सफलता की कहानियों और असफलता की कहानियों, जैव सूचना विज्ञान से संबंधित लोगों और स्थानों के बारे में बात की।

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22. एनजीबी जीनोमिक ब्राउज़र (Gennady Zakharov, EPAM, IP Pavlov Institute of Physiology, RAS) का उपयोग करते हुए विविधताओं का उन्नत विश्लेषण (SNV, InDel, SV)

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व्याख्यान जीनोमिक ब्राउज़र में सरल (एसएनवी, इनडेल) और संरचनात्मक विविधताओं के दृश्य विश्लेषण की प्रक्रिया को शामिल करता है। सभी उदाहरणों को एनजीबी ब्राउज़र का उपयोग करके प्रदर्शित किया जाता है, जो विभिन्न प्रकार के विज़ुअलाइज़ेशन और बाहरी डेटाबेस से एनोटेशन प्राप्त करने सहित संरचनात्मक विविधताओं के विश्लेषण की अधिकांश आवश्यकताओं और सिफारिशों को पूरा करता है। वास्तविक उदाहरणों पर एक व्याख्यान में, सरल और संरचनात्मक विविधताओं के परिणामों के सत्यापन और विश्लेषण के परिदृश्य दिखाए जाते हैं।

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अंतभाषण

जो लोग कुछ भी नहीं समझते हैं, वे जैव सूचना विज्ञान के क्षेत्र में विकसित करना चाहते हैं - 27 मई तक, इस 2018 वर्ष में एक ग्रीष्मकालीन स्कूल के लिए आवेदन की स्वीकृति अभी भी खुली है। यह स्कूल सेंट पीटर्सबर्ग के पास 23–28 जुलाई को आयोजित किया जाएगा। आखिरी कार में कूदने और गर्व से हर किसी को अगले साल के व्याख्यान के अवलोकन के साथ एक पोस्ट दिखाने का मौका है, यह कहते हुए कि उन्होंने इसे व्यक्तिगत रूप से देखा।

2017 में, स्कूल को हमारे नियमित भागीदारों - जेटब्रेन , बीआईओएसीएडी और ईपीएएम सिस्टम के समर्थन से आयोजित किया गया था, जिसके लिए उन्हें बहुत धन्यवाद।

वैसे, पिछले स्कूलों से एक साल पहले व्याख्यान के साथ एक पोस्ट ।

सभी जैव सूचना विज्ञान!