2018年夏天，一年一度的生物信息学暑期学校在圣彼得堡附近举行，100名本科生和研究生来到这里学习生物信息学，了解其在生物学和医学各个领域的应用。
学校的主要重点是癌症研究，但也有生物信息学其他领域的讲座，从进化到单细胞测序数据分析。 在一周的时间里，这些人学会了如何使用用 Python 和 R 编程的下一代测序数据，使用标准生物信息学工具和框架，在研究肿瘤时熟悉系统生物学、群体遗传学和药物建模的方法，以及更多。
下面您将看到学校举办的 18 场讲座的视频，并附有简要说明和幻灯片。 带星号“*”的内容非常基础，无需事先准备即可观看。
1*。 肿瘤基因组学和个性化肿瘤学| Mikhail Pyatnitsky，生物医学化学研究所
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米哈伊尔简要介绍了肿瘤基因组学以及了解癌细胞的进化如何帮助我们解决肿瘤学中的实际问题。 讲师特别注重讲解癌基因和抑癌基因的区别、寻找“癌基因”的方法以及识别肿瘤分子亚型的方法。 总之，Mikhail关注了肿瘤基因组学的未来以及可能出现的问题。
2*。 遗传性肿瘤综合征的基因诊断| 安德烈·阿法纳西耶夫，yRisk
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安德烈谈到了遗传性肿瘤综合征，并讨论了它们的生物学、流行病学和临床表现。 讲座的一部分专门讨论基因检测的问题——谁需要接受基因检测，为此做了什么，在处理数据和解释结果时会出现哪些困难，最后，它会给患者及其亲属带来什么好处。
3*。 泛癌症图谱| 德国杰米多夫，BIST/UPF
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尽管在癌症基因组学和表观基因组学领域进行了数十年的研究，但“肿瘤综合征如何、在何处以及为何出现”这一问题的答案仍然不完整。 原因之一是需要对大量数据进行标准化采集和处理，以便检测在有限数据集中（一个或多个实验室内的研究的典型规模）中难以检测的小幅度影响。 ，但总的来说，它在癌症这样复杂和多因素的疾病中发挥着重要作用。
在过去的几年里，世界上许多最强大的研究小组意识到了这个问题，开始联手尝试检测和描述所有这些影响。 赫尔曼在本次演讲中谈到了其中一项举措（泛癌图谱）以及作为该实验室联盟工作的一部分而获得的结果，并发表在《细胞》特刊上。
4. ChIP-Seq在表观遗传机制研究中的应用 | Oleg Shpynov，JetBrains 研究部
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基因表达的调控以不同的方式进行。 在演讲中，Oleg 谈到了通过组蛋白修饰进行表观遗传调控、使用 ChIP-seq 方法研究这些过程以及分析所得结果的方法。
5.癌症研究中的多组学| Konstantin Okonechnikov，德国癌症研究中心
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分子生物学实验技术的发展使得将细胞、器官甚至整个生物体的多种功能过程的研究结合起来成为可能。 为了建立生物过程各组成部分之间的联系，有必要使用多元组学，它结合了来自基因组学、转录组学、表观基因组学和蛋白质组学的大量实验数据。 康斯坦丁给出了在癌症研究领域使用多组学的明确例子，重点是儿科肿瘤学。
6. 单细胞分析的多功能性和局限性| 康斯坦丁·奥科涅奇尼科夫
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关于单细胞 RNA-seq 和分析这些数据的方法的更详细的讲座，以及在研究它们时克服明显和隐藏问题的方法。
7. 单细胞RNA-seq数据分析| 康斯坦丁·扎伊采夫，圣路易斯华盛顿大学
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单细胞测序入门讲座。 康斯坦丁讨论了测序方法、实验室工作和生物信息学分析中的困难以及克服这些困难的方法。
8. 利用纳米孔测序诊断肌营养不良症 | 帕维尔·阿夫德耶夫，乔治华盛顿大学
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使用牛津纳米孔技术进行测序具有可用于识别肌肉营养不良等疾病的遗传原因的优势。 帕维尔在演讲中谈到了诊断这种疾病的管道的开发。
9*。 基因组的图形表示 | 伊利亚·明金，宾夕法尼亚州立大学
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图模型可以紧凑地表示大量相似的序列，并且经常用于基因组学中。 Ilya 详细讲述了如何使用图重建基因组序列、如何以及为何使用 de Bruin 图、这种“图”方法在多大程度上提高了突变搜索的准确性，以及使用图仍然存在哪些未解决的问题。
10*。 有趣的蛋白质组学 | Pavel Sinitsyn，马克斯·普朗克生物化学研究所（2 部分）
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蛋白质负责生物体中的大多数生化过程，迄今为止，蛋白质组学是同时对数千种蛋白质状态进行全局分析的唯一方法。 解决的问题范围令人印象深刻 - 从识别抗体和抗原到确定数千种蛋白质的定位。 在他的讲座中，帕维尔谈到了蛋白质组学的这些和其他应用、其当前的发展以及数据分析中的陷阱。
十一*。 分子模拟的基本原理 | 帕维尔·雅科夫列夫，BIOCAD
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关于分子动力学的介绍性理论讲座：为什么需要它、它的作用以及如何在药物开发中使用它。 帕维尔关注分子动力学的方法、分子力的解释、联系的描述、“力场”和“积分”的概念、建模的局限性等等。
12*。 分子生物学和遗传学| 尤里·巴比托夫，生物信息学研究所
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为工程专业学生和研究生介绍分子生物学和遗传学，分为三部分。 第一讲讨论现代生物学的概念、基因组结构问题和突变的发生。 第二部分详细介绍了基因功能、转录和翻译过程的问题，第三部分介绍了基因表达的调控和基本分子生物学方法。
13*。 NGS数据分析原理| 尤里·巴比托夫，生物信息学研究所
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该讲座介绍了第二代测序（NGS）方法、其类型和特点。 讲师详细解释了测序仪的数据“输出”是如何构造的、如何转换以供分析以及使用它的方法是什么。
14*。 使用命令行，练习 | 根纳季·扎哈罗夫，EPAM
有用的 Linux 命令行命令、选项及其使用基础知识的实用概述。 这些示例侧重于 DNA 序列的分析。 除了标准 Linux 操作（例如 cat、grep、sed、awk）之外，还考虑了用于处理序列的实用程序（samtools、bedtools）。
15*。 适合小孩子的数据可视化 | Nikita Alekseev，ITMO 大学
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每个人都有过展示自己的科学项目的结果或理解别人的图表、图表和图片的经历。 尼基塔（Nikita）讲述了如何正确解释图表和图表，并强调其中的主要内容； 如何画出清晰的图画。 讲师还强调了阅读文章或观看广告时要注意什么。
16*。 生物信息学职业| 维多利亚·科尔佐娃，马克斯·普朗克生物化学研究所
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维多利亚谈到了国外学术科学的结构，以及作为本科生、研究生或研究生想要在科学或工业界建立职业生涯需要注意什么。
17*。 如何为科学家撰写简历 | 维多利亚·科尔佐娃，马克斯·普朗克生物化学研究所
简历中应保留哪些内容以及删除哪些内容？ 潜在的实验室经理会对哪些事实感兴趣，哪些最好不要提及？ 您应该如何安排信息以使您的简历脱颖而出？ 讲座将给出这些问题和其他问题的答案。
18*。 生物信息学市场如何运作| 安德烈·阿法纳西耶夫，yRisk
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市场如何运作以及生物信息学家可以在哪里工作？ 安德烈的演讲中通过示例和建议详细介绍了这个问题的答案。
结束
您可能已经注意到，学校的讲座主题相当广泛 - 从分子建模和使用图形进行基因组组装，到单细胞分析和建立科学职业。 我们生物信息学研究所尝试在学校课程中纳入各种主题，以涵盖尽可能多的生物信息学学科，以便每个参与者都能学到新的有用的东西。
下一届生物信息学课程将于 29 年 3 月 2019 日至 XNUMX 月 XNUMX 日在莫斯科附近举行。 。 今年的主题是发育生物学和衰老研究中的生物信息学。
对于那些想深入研究生物信息学的人，我们仍然接受申请 在圣彼得堡。 或者关注我们有关今年秋天在莫斯科开设该项目的新闻。
对于那些不在圣彼得堡或莫斯科，但真正想成为一名生物信息学家的人，我们已经准备好了 算法、编程、遗传学和生物学。
我们还有几十个 ，您现在就可以开始查看。
2018年，生物信息学暑期学校在我们的固定合作伙伴——JetBrains、BIOCAD和EPAM公司的支持下举办，对此我们深表感谢。
大家生物信息学！
PS如果你觉得还不够， и .
来源： habr.com