Магистратура
2020/2021
Популяционные модели в геномике
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии)
Направление:
01.04.04. Прикладная математика
Кто читает:
Департамент прикладной математики
Когда читается:
1-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Преподаватели:
Щур Владимир Львович
Прогр. обучения:
Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии
Язык:
английский
Кредиты:
5
Контактные часы:
28
Course Syllabus
Abstract
The objectives of the discipline are to familiarize the masters' students with the conceptual foundations of genomics as a modern comprehensive fundamental discipline primarily from the mathematical and computational point of view. We will show how mathematical models, machine learning and data structures are used to solve population genomics problems.
Learning Objectives
- Основной целью освоения дисциплины «Популяционные модели геномики» являются ● ознакомление магистрантов с основными задачами и направлениями исследований геномики, а также математическими моделями и алгоритмами, использующимися в данной научной области; ● формирование научно-исследовательской культуры и понимания построения междисциплинарных исследований.
Expected Learning Outcomes
- should know: Patterns of the organization of the genomes and proteomes of organisms of different groups; Basics of the functioning of genomes and proteomes The role of various genetic elements Basics of structural analysis of genomes Basics of proteomic analysis
- should be able to: Assess the role of various elements of the genome in evolution; Apply knowledge of the structure, organization, levels of functioning, stability and polymorphism of genomes; Focus on problems solved at the level of knowledge of proteomes; Acquire skills in solving any general biological problems, based on new knowledge of genomes and proteomes.
- must own: Fundamental knowledge of the structure and function of the genomes of organisms of a wide evolutionary series; Comparison Skills in Genomics Ideological and methodological criteria for understanding the structural subdivisions of the new science of structural genomics, proteomics and transcriptomics
Course Contents
- Основные понятия и задачи геномики.Основные разделы геномики: GWAS, популяционная и эволюционная геномика, метагеномика, онкогеномика; что такое геном и его основные характеристики; секвенирование и генотипирование.
- Скрытая марковская модель.Определение, алгоритмы Витерби, прямого и обратного хода, апостериорное декодирование, алгоритм Баум-Велша. Применение для анализа последовательностей.
- Популяционные модели.Равновесие Харди-Вейнберга; модель Райта-Фишера; коалесцентная модель;
- Методы для демографического анализа.Метод PSMC на основе коалесцентной модели и СММ.
- Специальные структуры данных и алгоритмы в геномике.Предковый граф рекомбинаций. Преобразование Барроуза-Виллера и его обобщения.
Assessment Elements
- Экзамен 1
- Экзамен 2
- Домашнее заданиее
- Контрольно-измерительные материалы
- Экзамен 1
- Экзамен 2
- Домашнее заданиее
- Контрольно-измерительные материалы
Bibliography
Recommended Core Bibliography
- Вероятность. Кн. 1: Вероятность - 1: Элементарная теория вероятностей. Математические основания. Предельные теоремы, Ширяев, А. Н., 2004
- Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Шведов, А. С., 2005
Recommended Additional Bibliography
- B. Kobrinskii A., & Б. Кобринский А. (2017). Personalized medicine: genome, e-health and intelligent systems. Part 1. Genomics and monitoring of clinical data ; Персонализированная медицина: геном, электронное здравоохранение и интеллектуальные системы. Часть 1. Геномика и мониторинг клинических данных. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.5670366E
- Meyn, S. P., & Tweedie, R. L. (2009). Markov Chains and Stochastic Stability (Vol. 2nd ed). Cambridge: Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=313161