从算法到癌症:生物信息学院的演讲

XKCD 1217 2018年夏季,每年一度的生物信息学暑期学校在圣彼得堡附近举行,有100名学生和研究生参加,学习生物信息学并了解其在生物学和医学各个领域的用途。

这所学校的主要重点是癌症研究,但在生物信息学的其他领域也有讲座,从进化到单细胞测序数据的分析。 在一周的过程中,这些家伙学会了使用Python和R编程的下一代测序数据,使用了标准的生物信息学工具和框架,熟悉了系统生物学,群体遗传学和药物模型研究肿瘤的方法,并研究了许多其他内容。

您将在下面找到该学校提供的18堂讲座的视频,并附有简短的说明和幻灯片。 带有星号“ *”的标记-非常基本,无需事先准备即可观看。


米哈伊尔(Mikhail Pyatnitsky)

1 *。 肿瘤基因组学和个性化肿瘤学| Mikhail Pyatnitsky,生物医学化学研究所

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迈克尔简要地谈到了肿瘤的基因组学,以及了解癌细胞的进化如何解决肿瘤学的实际问题。 讲师特别注意解释癌基因和抑癌药之间的差异,寻找“癌基因”的方法以及分离肿瘤的分子亚型。 总之,Michael关注了肿瘤基因组学的未来以及可能出现的问题。


安德烈·阿法纳西耶夫(Andrey Afanasyev)

2 *。 遗传性肿瘤综合征的遗传诊断 安德烈·阿法纳西耶夫(Andrey Afanasyev),yRisk

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安德烈谈到了遗传性肿瘤综合症,并分析了它们的生物学,流行病学和临床表现。 讲座的一部分专门讨论基因测试的问题-谁需要进行测试,为此做些什么,在处理数据和解释结果时出现什么困难,最后,这给患者及其亲属带来了什么好处。


德国人杰米多夫

3 *。 泛癌图集| 德国Demidov,BIST / UPF

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尽管在癌症基因组学和表观基因组学领域进行了数十年的研究,但“如何,在何处以及为什么出现肿瘤综合征”这一问题的答案仍未完成。 原因之一是需要标准化采集和处理大量数据,以检测难以在有限数据集中检测到的微小影响(即,一个或多个实验室的研究通常需要如此数量),但这些共同作用在诸如癌症的复杂多因素疾病中发挥着巨大作用。

在过去的几年中,世界上许多最强大的研究小组都意识到了这一问题,已经开始联合起来尝试检测和描述所有这些影响。 赫尔曼谈到了其中一项举措(PanCancer Atlas)以及作为该实验室联盟工作一部分而获得的结果,并在本次讲座的《细胞》杂志上发表。


奥列格·史皮诺夫(Oleg Shpinov)

4. ChIP-Seq在表观遗传机制研究中的应用 Oleg Shpinov,JetBrains研究

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基因表达的调节以多种方式进行。 在演讲中,Oleg讨论了通过修饰组蛋白进行表观遗传调控,使用ChIP-seq方法研究这些过程以及分析结果的方法。


康斯坦丁·奥康尼奇科夫

5.癌症研究中的多组学| Konstantin Okonechnikov,德国癌症研究中心

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分子生物学实验技术的发展使得将细胞,器官乃至整个生物体内广泛功能过程的研究结合起来成为可能。 为了建立生物过程各组成部分之间的关​​系,有必要使用多逻辑,它结合了来自基因组学,转录组学,表观基因组学和蛋白质组学的大量实验数据。 康斯坦丁(Konstantin)举例说明了在癌症研究领域中使用多组学的实例,重点放在儿科肿瘤学上。


6.单细胞分析的多功能性和局限性| 康斯坦丁·奥康尼奇科夫

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有关单细胞RNA测序和分析这些数据的方法以及克服其研究中明显和隐藏问题的方法的更详细的讲座。


康斯坦丁·扎伊采夫(Konstantin Zaitsev)

7.数据分析单细胞RNA-seq | 康斯坦丁·扎伊采夫(Konstantin Zaitsev),圣路易斯华盛顿大学

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关于单细胞测序的入门讲座。 康斯坦丁(Konstantin)讨论了测序方法,实验室工作和生物信息学分析阶段的困难以及克服这些困难的方法。


帕维尔·阿夫德耶夫(Pavel Avdeev)

8.使用纳米孔测序诊断肌肉营养不良| 乔治华盛顿大学Pavel Avdeev

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使用牛津纳米孔技术进行测序的优势可用于识别疾病的遗传原因,例如肌肉营养不良。 在演讲中,帕维尔谈到了建立诊断这种疾病的管道。


伊利亚·明金(Ilya Minkin)

9 *。 基因组的图形表示 宾夕法尼亚州立大学Ilya Minkin

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图模型允许大量相似序列的紧凑表示,并且经常用于基因组学中。 Ilya详细描述了图如何还原基因组序列,如何以及为什么使用图德布鲁因图,这种“图”方法在多大程度上提高了突变搜索的准确性以及使用图仍然存在哪些未解决的问题。


帕维尔·辛尼辛(Pavel Sinitsyn)

10 *。 有趣的蛋白质组学| 马克斯·普朗克生物化学研究所的Pavel Sinitsyn(2个部分)

视频1视频2 | 幻灯片1幻灯片2

蛋白质是活生物体中大多数生化过程的负责人,迄今为止,蛋白质组学是同时对数千种蛋白质状态进行全局分析的唯一方法。 要解决的任务范围令人印象深刻-从鉴定抗体和抗原到确定数千种蛋白质的定位。 在演讲中,帕维尔谈到了蛋白质组学的这些和其他应用,其当前的发展以及数据分析的陷阱。


帕维尔·雅科夫列夫(Pavel Yakovlev)

11 *。 分子模拟的基本原理| BIOCAD的Pavel Yakovlev

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关于分子动力学的入门理论讲座:为什么需要它,它做什么以及如何将其用于药物开发。 帕维尔(Pavel)关注分子动力学的方法,分子力的解释,键的描述,“力场”和“积分”的概念,建模的局限性等等。


尤里·巴比托夫(Yuri Barbitov)

12 *。 分子生物学与遗传学| Yuri Barbitov,生物信息学研究所

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为技术专业的学生和毕业生,分三部分介绍分子生物学和遗传学。 第一场讲座讨论了现代生物学的概念,基因组结构的问题和突变的发生。 第二部分详细介绍了基因的功能,转录和翻译的过程,第三部分详细介绍了基因表达的调控和基本的分子生物学方法。


13 *。 NGS数据分析原理| Yuri Barbitov,生物信息学研究所

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讲座讨论了第二代测序方法(NGS),其类型和特性。 讲师详细说明了定序器“输出”处的数据是如何排列的,如何将其转换以进行分析,以及如何使用它。


根纳季·扎哈罗夫(Gennady Zakharov)

14 *。 使用命令行,练习| 根纳季·扎哈罗夫(EPA)

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实用的Linux命令行命令,选项以及使用它们的基础知识的动手概述。 实例涉及测序的DNA序列的分析。 除了标准的Linux操作(例如cat,grep,sed,awk)之外,还考虑了用于处理序列的工具(samtools,bedtools)。


尼基塔·阿列克谢夫(Nikita Alekseev)

15 *。 最小的数据可视化| ITMO大学Nikita Alekseev

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每个人都偶然地说明了他们的研究项目的结果或了解了其他人的图表,图形和图片。 Nikita讲述了如何正确解释图形和图表,并突出显示了其中的主要内容; 如何绘制可理解的图片。 讲师还强调了阅读文章或观看广告时要寻找的内容。


维多利亚·科佐娃(Victoria Korzhova)

16 *。 生物信息学职业| 马克斯·普朗克生物化学研究所的Victoria Korzhova

视频: 1、2 | 滑梯

维多利亚谈到了国外学术科学的结构,以及作为本科生,研究生或研究生学习的学生,要注意在科学或工业领域发展职业的必要注意事项。


17 *。 如何制作简历| 马克斯·普朗克生物化学研究所的Victoria Korzhova

录影带

简历中剩下什么,删除什么? 潜在的微薄者会感兴趣哪些事实,哪些更不用说了? 如何安排信息以使您的简历引起关注? 讲座将回答这些问题和其他问题。


18 *。 生物信息学市场如何运作 安德烈·阿法纳西耶夫(Andrey Afanasyev),yRisk

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市场如何安排?生物信息学在哪里运作? 安德烈(Andrey)在一次演讲中详细阐述了这个问题的答案,包括示例和提示。



结束


如您所见,学校的讲座内容非常广泛-从分子建模和使用图组装基因组,到单细胞分析和建立科学事业。 我们生物信息学研究所正努力在学校课程中纳入各种主题,以涵盖尽可能多的生物信息学学科,以便每个参与者都学到一些对自己有用的新知识。

下一所生物信息学学校将于2019年7月29日至8月3日在莫斯科附近举行。 2019年学校招生已经开放,直到5月1日 。 今年的主题将是有关发展(发育生物学)和衰老研究的生物信息学。

对于那些想深入研究生物信息学的人,我们的圣彼得堡全日制年度课程继续接受应用程序 。 或关注我们关于今年秋天在莫斯科开放该计划的消息。

对于不在圣彼得堡或莫斯科但真正想成为生物信息学的人,我们准备了一系列有关算法,编程,遗传学和生物学的书籍和教科书

我们还在Stepik上提供了数十种开放和免费的在线课程 ,您可以立即开始学习。

在我们的常规合作伙伴-JetBrains,BIOCAD和EPAM的支持下,于2018年举办了夏季生物信息学学校,对此深表感谢。

所有生物信息学!

PS:如果您觉得有点, 这里有一篇帖子,讲的是上一学年前的演讲还有一些上学 前一年的 学校

生物信息学暑期学校2018

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN443526/


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