Анализ транскриптомных данных

Курс «Анализ транскриптомных данных» посвящён анализу данных экспрессий генов, полученных при помощи платформ высокопроизводительного секвенирования.

В ходе курса будут освещены как вопросы анализа данных bulk RNA-Seq, так и становящихся всё более популярных в последние годы данных scRNA-Seq. Особое внимание будет уделено методам машинного обучения (от GLM до VAE и методов снижения размерности), которые сейчас являются «золотым стандартом» на всех стадиях работы с транскриптомными данными.

Курс состоит из 15 лекций и 15 семинаров. На лекциях основное внимание будет уделено теоретическим основам применяемых методов анализа, а также дискуссиям насчёт областей применимости тех или иных подходов. На семинарах будут рассмотрены конкретные примеры использования различных инструментов, а также рассмотрены некоторые углубленные вопросы из курса. После каждого семинара будет даваться домашнее задание, направленное на закрепление материалов, полученных на занятии.

Типичный слушатель курса — это студент естественно-научной специальности, который хочет овладеть современными методами анализа экспрессионных данных, а также качественно применять их в своей исследовательской работе. Для того, чтобы полностью освоить курс, требуется владение языками Python и R, а также базовое понимание статистики, теории вероятностей и линейной алгебры.

Программа курса

Занятия проводятся на базе Факультете Биоинженерии и биоинформатики

В программе курса 30 занятий: 15 лекций и 15 семинаров

Старт курса: с 9 сентября

Занятия будут проходить по пятницам:

• лекция 15:35 — 17:10
• семинар 17:20 — 18:55

Формат занятий: онлайн (дистанционно)

Требования к студентам:

• Знание Python и библиотек numpy, pandas и matplotlib (это будет основной инструмент нашей работы);
• Базовое знание R и библиотеки ggplot2 (чтобы уметь запустить некоторые инструменты, которые есть только на R);
• Базовое представление о математической статистике и регрессионному анализу (достаточно будет пройти хотя бы один курс по прикладной статистике);
• Базовое представление о молекулярной биологии.

Форма записи на курс

Telegram курса

Страница курса на Teach-In

Набор на курс 2022 года закрыт