2020/2021

Анализ данных секвенирования

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Майнор

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1, 2 модуль

Преподаватели: Галицына Александра Алексеевна, Жарикова Анастасия Александровна, Коновалов Дмитрий Львович

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

В данном курсе изучаются методы анализа данных технологий секвенирования следующего поколения, таких как DNA-seq, RNA-seq, Chip-Seq. Изучается методы сборки геномов de-novо из сырых ридов DNA-seq, анализ экспрессии генов на основе RNA-seq, методы обработки данных Chip-Seq. Дается представление о современных приложениях и практиках использования.

Цель освоения дисциплины

• Знакомство с основными методами секвенирования нового поколения
• Освоение методов обработки результатов массового поколения

Планируемые результаты обучения

• Знание основных типов данных секвенирования и задач, в которых эти данные используются

Содержание учебной дисциплины

• Методы секвенирования нового поколения
  Знакомство с технологиями DNA-seq, RNA-seq, Chip-seq, MeDip-Seq, HiC-seq
• Методы сборки генома de novo
  Обработка данных технологии DNA-seq. Алгоритмы и программы сборки геномов de novo. Алгоритмы и программы выравнивания ридов на геном. Алгоритмы и программы поиска одноточечных мутаций. Алгоритмы и программы поиска структурных вариантов
• Анализ транскриптомных данных
  Обработка данных технологии RNA-seq. Алгоритмы и программы выравнивания RNA-seq ридов на геном. Поиск изоформ. Поиск некодирующей РНК.
• Анализ данных Chip-seq
  Обработка данных технологии Сhip-seq. Алгоритмы и программы картирования Chip-seq ридов на геном. Алгоритмы и программы обработки пиков технологии Chip-Seq. Картирование эпигенетических маркеров. Картирование мест связывания транскрипционных факторов.
• Анализ данных MeDip-Seq
  Обработка данных технологии MeDip-Seq. Алгоритмы и программы поиска метилированных участков в геноме
• Анализ данных HiC-seq
  Изучение структуры хроматина. Алгоритмы построение карт взаимодействующих участков

Элементы контроля

• Домашнее задание 1
• Домашнее задание 2
• Домашнее задание 3
• Домашнее задание 4
• Домашнее задание 5

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (2 модуль)
  0.2 * Домашнее задание 1 + 0.2 * Домашнее задание 2 + 0.2 * Домашнее задание 3 + 0.2 * Домашнее задание 4 + 0.2 * Домашнее задание 5

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Paul M. Selzer, Richard J. Marhöfer, Oliver Koch. Applied Bioinformatics. An Introduction. Springer International Publishing, 2018. Print ISBN 978-3-319-68299-0, Online ISBN 978-3-319-68301-0

Рекомендуемая дополнительная литература

• Bioinformatics for Evolutionary Biologists: A Problems Approach. Haubold, B., Börsch-Haubold, A. Springer International Publishing, 2017. eBook ISBN 978-3-319-67395-0.
• Bioinformatics. Volume I: Data, Sequence Analysis, and Evolution / Jonathan M. Keith. Humana Press, 2017. eBook ISBN 978-1-4939-6622-6.