Архив образовательных проектов

30 марта 2019 г. в 16:20 в 434 ауд. лабораторного корпуса НГУ.

В рамках курса "Современные проблемы биоинформатики и системной биологии" сотрудник лаборатории теоретической и прикладной функциональной геномики НГУ и лаборатории рекомбинационного и сегрегационного анализа ИЦиГ СО РАН Шарапов Содбо прочитает лекцию:

"Поиск генов, влияющих на признаки и заболевания человека"

Лекция может быть интересна студентам, выбирающим лабораторию для написания диплома бакалавра, магистра, аспиранта.

Аннотация лекции:
Одной из главных задач генетики человека является получение ответа на вопрос - какие гены и как влияют на признаки и заболевания человека. Понимание  генетического контроля позволяет разрабатывать новые биомаркеры, диагностические тесты и лекарственные средства а также новые методы профилактики и прогнозирования заболеваний. Самым широко используемым методом картирования локусов мультифакторных признаков и заболеваний человека является полногеномный анализ ассоциации. На данный момент с помощью этого метода найдена связь между более чем 60 000 замен в геноме с более чем 15 000 признаков и заболеваний человека. Лекция будет посвящена обзору данного метода, основным результатам, применению полученных результатов в медицине (и не только) и перспективам в данной области исследований.

Описание: В первой части школы (понедельник, 29 января - пятница, 2 февраля) преподавателями НГУ и Института GIGA (Университет г. Льеж, Бельгия) будет прочитан интенсивный углубленный курс лекций по геномике человека. Из участников курса будут сформированы команды, которые начнут работы над проектами. Во второй части школы (3-5 февраля) команды будут работать над проектами самостоятельно. Команды представят результаты работ в последний день школы, 6 февраля.

Задачей одного из проектов будет создание открытого обучающего онлайн курса по материалам прочитанных лекций и практических заданий. Работа над этим проектом позволит вам не только узнать о принципах дизайна онлайн курсов, но и существенно расширить ваши знания по геномике человека.

В рамках работ над другими проектами, участникам школы будут предоставлены геномные данные конкретного человека. С использованием этих данных, будет предложено ответить на ряд вопросов, таких, как - что вы можете сказать об этническом происхождении этого человека? Можете ли вы сказать, где он (она) родился(лась)? Какова доля его (её) генома пришла от неандертальцев? Каков его (её) пол? Цвет глаз и рост? Насколько он (она) предрасположен(а) к определенным наследственным заболеваниям (как моногенным так и полигенным)?

Дайте нам знать в заявке, какой из проектов, какие вопросы (создание курса, популяционно-генетические, медиков-генетические, генетика сложных признаков), могут вас больше заинтересовать и почему.

Количественная генетика - точная наука, которая основывается на небольшом числе ключевых наблюдений и базовых моделей, которые позволяют дать количественное описание природных (микро)эволюционных явлений и предсказать результаты генетических экспериментов. Количественная генетика использует мощный математический аппарат; многие современные методы статистики были изначально разработаны для решения проблем количественной генетики. Прорывное развитие молекулярно-биологических технологий за последнее десятилетие позволило характеризовать сотни тысяч живых организмов по миллионам геномных и других “омиксных" параметров. Общее количество проведенных экспериментов и уже накопленных данных колоссально. Актуальной задачей современной генетики является разработка количественных моделей, которые позволят описать наследование многоуровневых, высокоразмерных систем фенотипов.
Данный мини-видеокурс смонтирован Д. Горевым и аннотирован Д. Николаевой по материалам доклада, прочитанного Ю. Аульченко на летней Школе по биоинформатике (2017, Москва, Долгопрудный). В мини-курсе дается краткий обзор истории генетики сложных и количественных признаков человека, и обозначаются проблемы, которые стоят перед этой наукой в настоящее время. Миникурс оформлен как плэйлист "Введение в генетику сложных признаков человека" на YouTube

Экспоненциальный рост данных о роли сообществ микроорганизмах в процессах затрагивающих все области жизнедеятельности от активности в почвах до пищеварения определяется в первую очередь успехами экспериментальной и цифровой геномики. Теоретические представления о взаимодействии агентов внутри сложных систем, прикладаная значимость микробиоты в терраностике (слиянии терапии и диагностики), возможности функционального описания и воздействия строятся на возможности анализировать геномы и использовать ранее накопленные данные о бактериях.

Предлагаемый курс будет включать в себя как биологические основы и обзор основных достижений в исследовании микробиома и здоровья, так и алгоритмические подходы к анализу массива даных. В рамках практических занятий студентам предлагается выполнить работы по анализу данных микробиоты с использованием системы анализа данных Кномикс-биота biota.knomics.ru

Навыки и знания получаемые на этом курсе:

1) Микробиота и здоровье

2) Состав микробиоты и организация исследований

3) Вычислительная сложность и анализ данных 16S и WGS

4) Функциональный анализ и анализ метаболизма сообщества

5) Микробиота и генетика - ассоциативные исследования

6) Алгоритмы безреференсного анализа данных

7) Обнаружение новых генов/геномов

8) Поиск маркеров заболеваний и построение карт патологий

Для участия в курсе вам понадобится ноутбук.

Количественная генетика — точная наука, которая основывается на небольшом числе ключевых наблюдений и базовых моделей, позволяющих дать количественное описание (микро)эволюционных явлений и предсказать результаты генетических экспериментов. Количественная генетика использует мощный математический аппарат. Многие современные методы статистики были изначально разработаны для решения проблем количественной генетики. В настоящее время, прорывное развитие молекулярно-биологических технологий позволяет характеризовать сотни тысяч живых организмов по миллионам геномных и прочих “омиксных” параметров; понимание особенностей структуры и функционирования генома с использованием этих данных является актуальной современной проблемой количественной генетики.

Данный курс посвящен обзору основных моделей и методов количественной генетики и геномики, как правило, в применении к признакам человека. Курс состоит из теоретической (лекции) и практической (семинары) частей. В лекционной части будут рассмотрены основы популяционной генетики и методы генетического картирования, а также релевантные в методы теории вероятностей и математической статистики. Во время семинаров, будут разобраны задачи. Также слушателям будет дана возможность работы над мини-проектами.

Лектор: Д.б.н. Юрий Сергеевич Аульченко зав. лаб. теоретической и прикладной функциональной геномики ФЕН НГУ в.н.с., группа методов генетического анализа, ИЦиГ СО РАН
Количественная генетика — точная биологическая наука, которая основывается на небольшом числе ключевых наблюдений и базовых моделей, позволяющих дать количественное описание природных (микро)эволюционных явлений и предсказать результаты генетических экспериментов. Количественная генетика использует мощный математический аппарат. Многие современные методы статистики были изначально разработаны для решения проблем количественной генетики.

Прорывное развитие молекулярно-биологических технологий позволило характеризовать сотни тысяч живых организмов по миллионам геномных и прочих параметров. Общее количество проведенных экспериментов и уже накопленных данных колоссально. Однако, мы зачастую не способны дать количественное описание наблюдаемых явлений. Теоретическая количественная генетика отстает от экспериментальной геномики.

В своей лекции Ю.С. Аульченко даст краткий обзор истории количественной генетики и обозначит проблемы, которые стоят перед этой наукой в настоящее время.

О лекторе: Юрий Сергеевич Аульченко — доктор биологических наук, ведущий научный сотрудник Института цитологии и генетики СО РАН, заведующий лабораторией теоретической и прикладной функциональной геномики НГУ, общепризнанный специалист в области статистического анализа биологических данных, в частности анализа полиморфных геномов в естественных и искусственных популяциях. Выпускник НГУ 1997 г., работал в ведущих исследовательских центрах Европы, таких как Erasmus MC Rotterdam, Wellcome Trust Centre for Human Genetics, Helmholtz Zentrum Munchen. Ю.С. Аульченко является автором более 220 научных работ, опубликованных в Science, Nature, Nature Genetics, the New England Journal of Medicine, Bioinformatics, the Journal of American Medical Association, PLoS Genetics и др. По базе данных Scopus на сегодняшний день h-индекс равен 57, общее число цитирований его работ 16039. Под руководством Ю.С. Аульченко защищены одна кандидатская диссертация, два диплома специалиста, один диплом бакалавра, 6 работ уровня PhD, 11 работ уровня MSci. Научные интересы: количественная генетика, генетика наследственных болезней, разработка методов статистического анализа молекулярно-биологических данных, биология распространенных заболеваний.

Если вы хотите получать информацию о наших курсах и лекциях, пожалуйста, заполните форму.

Уже 10 лет мы анализируем большие массивы биологических данных — «омик» (протеомика, геномика, метаболомика, метагеномика, траскриптомика). При этом объем анализируемых данных и получаемой информации непрерывно увеличивается.

Использование принципов объектно-ориентированного программирования при анализе таких данных позволит решить сразу несколько актуальных в биоинформатике проблем. Будет существенно повышена интерпретируемость программного кода, упрощена работа с данными, а также унифицирован формат самих данных, что даст возможность без труда оперировать данными исследований в различных проектах.

В лекции будут приведены примеры работ лаборатории за последние 10 лет, посвященных изучению метагенома, транскриптома и генома человека.

Лекция привлечет студентов ФЕН, ФИТ, ММФ, ФФ, МедФ, интересующихся биологией и программированием.

Задачами обучения слушателей на курсе являются: формирование навыков и опыта анализа данных Омиксных исследований, интерпретации результатов; формирование культуры построения алгоритмов обработки биологических и медицинских данных; формирование системного взгляда на современные исследования в области системной биологии и трансляционной медицины; формирование подхода к организации и проведению системно биологических исследований ориентированных на получение большого количества данных. Для участия в курсе вам понадобится ноутбук.

Содержание курса:

1. NGS секвенирование

2. Введение в работу с ОС Linux

3. Сборка геномов de novo

4. Анализ геномных сборок

5. Картирование ридов на референсный геном, просмотр результатов.

6. Аннотация генома

7. Определение расстояний между множеством бактериальных штаммов.

8. Основы филогенетического анализа

9. Поиск SNP в геномах, их аннотация

10. Депонирование собранного генома в GenBank

Статистическая геномика - это раздел генетики, в рамках которого проводится статистический анализ современных молекулярно-биологических данных, характеризующих особенности структуры и функционирования генома.

Данный курс посвящен обзору современного состояния статистической геномики и современными методами генетического анализа, в основном в применении к признакам человека. В курсе представлены новейшие методы теоретического и компьютерного анализа генетического картирования. Курс состоит из теоретической и практической части. В лекционной части дано представление о предмете статистической геномики в целом. В практической части даны основы работы с генетическими данными. Для участия в курсе вам понадобится ноутбук.

This 20-hour course, taught by Prof. Michel Georges and Dr. Carole Charlier (University of Liege, Belgium) will cover the basics and essentials of human genomics. The lectures will cover four broad topics: Structure and features of the genome, Population structure and Genomic variations, Genomic architecture of mendelian and complex diseases, Statistical genetics and genetic epidemiology.

What are the modern gene sequencing technologies? How could we read genomes of our ancient predecessors, and what did we learn about human evolution from these studies? What types of genetic variation is typical for humans, and how it is associated with human complex diseases (eg. diabetes, cancer) and mendelian diseases (eg. hemophilia). This course will give you the essentials of human genomics as well as the understanding of latest research techniques and results.

Уже давно известно, что наш организм населен миллиардами бактерий и других микроорганизмов, представляя собой отдельную изолированную экосистему. Некоторые из наших "соседей" для нас самих совершенно бесполезны, а некоторые ― вредны. Однако есть и такие, без которых мы не можем обойтись ― они могут являться "поставщиками" витаминов и незаменимых метаболитов, а также помогают нам питаться, помогая усваивать те вещества, для которых у нас нет своих ферментов.

На протяжении нескольких последних лет активно изучается вопрос того, насколько поведение человека может влиять на его микробиом и как он сам, в свою очередь, влияет на наше здоровье. На лекции будет рассказано о результатах двух крупнейших на данный момент популяционных исследований, опубликованных 29 апреля в журнале Science, посвященных изучению ассоциации микробиома и факторов, "внешних" по отношению к этой экосистеме, прежде всего различных биомедицинских индикаторов хозяина и его поведения

Уже 10 лет мы анализируем большие массивы биологических данных — «омик» (протеомика, геномика, метаболомика, метагеномика, траскриптомика). При этом объем анализируемых данных и получаемой информации непрерывно увеличивается.

Использование принципов объектно-ориентированного программирования при анализе таких данных позволит решить сразу несколько актуальных в биоинформатике проблем. Будет существенно повышена интерпретируемость программного кода, упрощена работа с данными, а также унифицирован формат самих данных, что даст возможность без труда оперировать данными исследований в различных проектах.

В лекции будут приведены примеры работ лаборатории за последние 10 лет, посвященных изучению метагенома, транскриптома и генома человека.