Главный фокус этой школы был на исследованиях рака, но были лекции и по другим областям биоинформатики, начиная от эволюции и заканчивая анализом данных одноклеточного секвенирования. На протяжении недели ребята учились работать с данными секвенирования нового поколения, программировали на Python и R, применяли стандартные биоинформатические тулы и фреймворки, знакомились с методами системной биологии, популяционной генетики и моделированием лекарств при изучении опухолей, и многое другое.
Ниже вы найдете видео 18 лекций, прочитанных на школе, с кратким описанием и слайдами. Помеченные звёздочкой «*» – достаточно базовые, их можно смотреть без предварительной подготовки.
1*. Онкогеномика и персонализированная онкология | Михаил Пятницкий, НИИ биомедицинской химии
Михаил кратко рассказал о геномике опухолей и о том, как понимание эволюции раковых клеток позволяет решать практические задачи онкологии. Особенное внимание лектор уделил объяснению отличия между онкогенами и онкосупрессорами, методам поиска «раковых генов» и выделения молекулярных подтипов опухолей. В заключение Михаил уделил внимание будущему онкогеномики и проблемам, которые могут возникнуть.
2*. Генетическая диагностика наследственных опухолевых синдромов | Андрей Афанасьев, yRisk
Андрей рассказал о наследственных опухолевых синдромах и разобрал их биологию, эпидемиологию и клинические проявления. Часть лекции посвящена вопросу генетического тестирования — кому нужно его проходить, что для этого делается, какие сложности возникают в обработке данных и интерпретации результатов и, наконец, какую пользу это приносит пациентам и их родственникам.
3*. The Pan-Cancer Atlas | Герман Демидов, BIST/UPF
Несмотря на десятилетия исследований в области геномики и эпигеномики рака, ответ на вопрос «как, где и почему возникают опухолевые синдромы» до сих пор не является полным. Одна из причин для этого — необходимость стандартизированного получения и обработки огромного количества данных в целях обнаружения эффектов небольшой величины, которые сложно обнаружить в ограниченном наборе данных (а именно такой объем является типичным для исследования в рамках одной или нескольких лабораторий), но которые в совокупности играют огромную роль в таком сложном и многофакторном заболевании, как рак.
В последние несколько лет множество сильнейших исследовательских групп мира, осознавая эту проблему, начали объединять свои усилия в попытках обнаружить и описать все эти эффекты. Об одной из таких инициатив (The PanCancer Atlas) и результатах, полученных в рамках работы этого консорциума лабораторий и опубликованных в спецвыпуске Cell Герман рассказал в этой лекции.
4. ChIP-Seq в изучении эпигенетических механизмов | Олег Шпынов, JetBrains Research
Регуляция экспрессии генов осуществляется разными способами. На своей лекции Олег рассказал об эпигенетической регуляции путём модификации гистонов, изучении этих процессов методом ChIP-seq и способах анализа полученных результатов.
5. Мультиомика в исследованиях рака | Константин Оконечников, German Cancer Research Center
Развитие экспериментальных технологий в молекулярной биологии позволило совместить в себе изучение большого спектра функциональных процессов в клетках, органах или даже целом организме. Для установления связей между компонентами биологических процессов необходимо использовать мультиомику, в которой совмещаются массивные экспериментальные данные геномики, транскриптомики, эпигеномики и протеомики. Константин привёл наглядные примеры применения мультиомики в области исследований раковых заболеваний с фокусом на педиатрическую онкологию.
6. Многосторонность и ограничения анализа одиночных клеток | Константин Оконечников
Более подробная лекция про РНК-секвенирование одиночных клеток и методы анализа этих данных, а также способы преодоления явных и спрятанных проблем при их изучении.
7. Анализ данных single-cell RNA-seq | Константин Зайцев, Washington University in St.Louis
Вводная лекция про секвенирование одиночных клеток. Константин обсуждает методы секвенирования, трудности на этапах лабораторной работы и биоинформатического анализа, и способы их преодоления.
8. Диагностика мышечной дистрофии с помощью нанопорного секвенирования | Павел Авдеев, Университет Джорджа Вашингтона
Секвенирование с использованием технологии Oxford Nanopore обладает преимуществами, которые могут быть использованы для выявления генетических причин заболеваний, например, мышечной дистрофии. В своей лекции Павел рассказал о разработке пайплайна для диагностирования этого заболевания.
9*. Графовое представление генома | Илья Минкин, Университет штата Пенсильвания
Графовые модели позволяют компактно представить большое количество похожих последовательностей и часто используются в геномике. Илья подробно рассказал о том, каким образом с помощью графов восстанавливают геномные последовательности, как и зачем используют граф де Брюина, насколько такой «графовый» подход увеличивает точность поиска мутаций, и какие нерешённые проблемы с использованием графов всё ещё остаются.
10*. Занимательная протеомика | Павел Синицын, Max Planck Institute of Biochemistry (2 части)
Видео 1, Видео 2 |Слайды 1, Слайды 2
Белки ответственны за большинство биохимических процессов в живом организме, и пока протеомика — единственный метод глобального анализа состояния тысяч белков одновременно. Спектр решаемых задач впечатляет — от идентификации антител и антигенов до определения локализации нескольких тысяч белков. В своих лекциях Павел рассказал об этих и других применениях протеомики, нынешнем её развитии и подводных камнях при анализе данных.
11*. Основные принципы молекулярных симуляций | Павел Яковлев, BIOCAD
Вводная теоретическая лекция о молекулярной динамике: зачем она нужна, что делает и как используется применительно к разработке лекарственных препаратов. Павел уделил внимание методам молекулярной динамики, объяснению молекулярных сил, описанию связей, понятиям «силовое поле» и «интегрирование», ограничениям в моделировании, и многому другому.
12*. Молекулярная биология и генетика | Юрий Барбитов, Институт биоинформатики
Видео 1, Видео 2, Видео 3 | Слайды
Введение в молекулярную биологию и генетику из трёх частей для студентов и выпускников технических специальностей. В первой лекции обсуждаются понятия современной биологии, вопросы структуры генома и возникновение мутаций. Вторая подробно освещает вопросы функционирования генов, процессы транскрипции и трансляции, третья — регуляцию экспрессии генов и основные молекулярно-биологические методы.
13*. Принципы анализа данных NGS | Юрий Барбитов, Институт биоинформатики
В лекции рассказывается о методах секвенирования второго поколения (NGS), их типах и характеристиках. Лектор подробно объясняет, как устроены данные «на выходе» из секвенатора, как их преобразуют для анализа и какие есть способы работы с ними.
14*. Использование командной строки, практика | Геннадий Захаров, EPAM
Практический обзор полезных команд в командной строке Linux, опций и основ их использования. Примеры направлены на анализ секвенированных последовательностей ДНК. Помимо стандартных операций Linux (например, cat, grep, sed, awk) рассматриваются утилиты для работы с последовательностями (samtools, bedtools).
15*. Визуализация данных для самых маленьких | Никита Алексеев, Университет ИТМО
Каждому случалось иллюстрировать результаты своих научных проектов или разбираться в чужих диаграммах, графиках и картинках. Никита рассказал, как правильно интерпретировать графики и диаграммы, выделяя из них главное; как рисовать понятные картинки. Лектор также подчеркнул, на что обращать внимание при чтении статьи или просмотре рекламного ролика.
16*. Карьера в биоинформатике | Виктория Коржова, Max Planck Institute of Biochemistry
Виктория рассказала о структуре академической науки за рубежом и о том, на что необходимо обратить внимание, чтобы, будучи студентом бакалавриата, магистратуры или аспирантом, построить карьеру в науке или в индустрии.
17*. Как учёному составить CV | Виктория Коржова, Max Planck Institute of Biochemistry
Что оставить в CV, а что убрать? Какие факты будут интересны потенциальному завлабу, а какие лучше не упоминать? Каким образом располагать информацию, чтобы ваше резюме привлекло внимание? Лекция даст ответы на эти и другие вопросы.
18*. Как устроен рынок биоинформатики | Андрей Афанасьев, yRisk
Как устроен рынок и где работать биоинформатику? Ответ на этот вопрос подробно, с примерами и советами, изложен в лекции Андрея.
Конец
Как вы могли заметить, лекции на школе достаточно широки по тематикам — от молекулярного моделирования и использования графов для сборки генома, и до анализа одиночных клеток и построения научной карьеры. Мы в Институте биоинформатики стараемся включать в программу школы разнообразные темы, чтобы охватить как можно больше биоинформатических дисциплин, и чтобы каждый участник узнал для себя что-то новое и полезное.
Следующая школа по биоинформатике пройдёт с 29 июля по 3 августа 2019 под Москвой. Набор на школу 2019 уже открыт, до 1 мая. Темой этого года станет биоинформатика в исследованиях развития (developmental biology) и старения (aging).
Для тех, кто хочет углублённо изучить биоинформатику, продолжается прием заявок на нашу очную годовую программy в Санкт-Петербурге. Или следите за нашими новостями об открытии программы в Москве уже этой осенью.
Для тех, кто не в Петербурге или Москве, но очень хочет стать биоинформатиком — мы подготовили список книг и учебников по алгоритмам, программированию, генетике и биологии.
Ещё у нас есть десятки открытых и бесплатных онлайн-курсов на Stepik, которые вы можете начать проходить прямо сейчас.
В 2018 году летняя школа по биоинформатике проводилась при поддержке наших постоянных партнеров – компаний JetBrains, BIOCAD и EPAM, за что им огромное спасибо.
Всем биоинформатики!
P.S. Если вам показалось мало, вот пост с лекциями позапрошлой школы и ещё нескольких школ позапозапрошлых лет.
Источник