We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site
Master 2021/2022

Population Models in Genomics

Category 'Best Course for New Knowledge and Skills'
Area of studies: Applied Mathematics
When: 1 year, 3 module
Mode of studies: offline
Open to: students of all HSE University campuses
Instructors: Vladimir Shchur
Master’s programme: Systems Analysis and Mathematical Technologies
Language: English
ECTS credits: 3
Contact hours: 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

Learning Objectives

  • Ознакомление магистрантов с основными задачами и направлениями исследований вычислительной геномики, а также математическими моделями и алгоритмами, использующимися в данной научной области
  • Формирование научно-исследовательской культуры и понимания построения междисциплинарных исследований
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • Знание и понимание основных алгоритмов скрытой марковской модели. Умение применять методы для практических задач.
  • Знание основных популяционных моделей, из взаимосвязь, а также применение для анализа генетических данных от вируса до человека.
  • Понимание основных задач геномики, её роль в современном мире, а также возможные перспективы её развития. Формирование кругозора.
Course Contents

Course Contents

  • Что такое геномика?
  • Скрытая Марковская Модель
  • Популяционные модели в геномике
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking Домашняя работа
  • non-blocking Устный экзамен
Interim Assessment

Interim Assessment

  • 2021/2022 3rd module
    0.5 * Домашняя работа + 0.5 * Устный экзамен
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • Анализ биологических последовательностей : вероятностные модели белков и нуклеиновых кислот, , 2006

Recommended Additional Bibliography

  • Coalescent theory : an introduction, Wakeley, J., 2009

Authors

  • SCHUR VLADIMIR LVOVICH