ОНЛАЙН-ЛЕКТОРИЙ
и Гостевые лекции

24 марта 2024

О лекторе
Геннадий Захаров, Datagrok, Институт биоинформатики

О лекции
Практическая лекция, посвященная основам использования Pandas. Материал лекции составлен Геннадием Захаровым на основе личного опыта и шишек, набитых в процессе его получения. В лекции рассмотрен доступ к данным, применение локаторов для избежания неоднозначного кода и использование индексов для упрощения операций с данными. Также в лекции обсуждены плюсы и минусы использования Pandas, векторизация в NumPy, Pandas Series и Pandas DataFrame.

Ноутбук
Презентация-шпаргалка
Видео

25 декабря 2023

О лекторе
Софья Цветикова (tsvetikova@novabiom.ru), Новабиом

О лекции
Все мы знаем, что один из главных атрибутов Нового года – праздничный стол! Но мало кто задумывается, как новогодние пиршества влияют на состояние нашей кишечной микробиоты, и какие это может иметь последствия. На лекции Софья расскажет, как, меняя пищевые привычки и образ жизни, мы можем повлиять на состав нашей микробиоты, а в качестве предновогоднего бонуса – уделит внимание алкогольным напиткам, которые могут положительно повлиять на наше здоровье!

Слайды
Видео

1 декабря 2023 | Гостевая лекция

О лекторе
Геннадий Захаров, Институт биоинформатики; Datagrok

О лекции
Лекция подходит для тех, кто не так давно в мире Linux, хочет составить для себя карту этого мира, разобраться в основах системы и в том, что её окружает. На лекции Геннадий рассказывает, из каких частей состоит Linux OS, устроил экскурсию по файловым системам, объяснил, как управлять пакетами, устанавливать софт и даже как поставить Linux внутри Linux.

Слайды
Видео

3 октября 2023

О лекторе
Катерина Данько (Digital Genomics)
Полина Богайчук (Digital Genomics)

О лекции
Современные технологии NGS играют важную роль в диагностике редких наследственных заболеваний. Поиск генетической причины заболевания является сложной задачей, успешное выполнение которой зависит от слаженной работы множества специалистов, включая врачей, биоинформатиков и интерпретаторов. На лекции Катерина и Полина рассказали о том, как работают интерпретаторы данных NGS, как искать наследственные причины заболеваний и какие инструменты применяют для анализа генетических вариантов.

Слайды
Видео

Интенсив по клинической интерпретации данных NGS

29 июня 2023

О лекторе
Олег Свидченко, Центр анализа данных и машинного обучения НИУ ВШЭ

О лекции
Недавний прорыв в области языковых моделей предвещает большие изменения во многих сферах. Но поскольку технология появилась недавно, новые способы её применения возникают регулярно, а ограничения до конца не изучены. Тем не менее, уже можно делать предположения о том, в каких сферах и как эффективнее всего применять большие языковые модели.

Лекция посвящена краткому разбору принципов работы GPT 3.5, ChatGPT и Jarvis, а также возможным способам их применения. Олег рассказал о том, как чат-бот научился писать код, с какими ограничениями столкнулись пользователи, где ещё большие языковые модели находят применение и как всё это приложить к задачам биоинформатики.

Слайды
Видео

30 мая 2023

О лекторе
Евгений Денисов (Томский НИМЦ, РУДН)

О лекции
Single cell технологии, позволяющие проводить анализ биологических объектов на уровне единичных клеток, являются революционным подходом для изучения физиологии нормальных и патологически изменённых тканей. На лекции Евгений расскажет о клиническом аспекте single cell технологий – глубоком и детальном анализе молекулярных механизмов развития и прогрессирования злокачественных новообразований и других заболеваний, разработке современных профилактических, диагностических, прогностических и терапевтических решений.

Слайды
Видео

Ассоциация по анализу отдельных клеток «ASCA»

Новостной телеграм-канал ассоциации: https://t.me/ascanews

Если вам интересно обсудить вопросы, связанные с single cell секвенированием, присоединяйтесь к телеграм-чату: https://t.me/ascatalk

8 марта 2023

О лекторе
Ольга Бочкарёва, Principal Investigator at CUBE, UniVienna

О лекции
Кишечная палочка (Escherichia coli) – бактерия, известная каждому школьнику, и, пожалуй, самый изученный в мире организм. Многие слышали, что кишечные палочки являются частью нормальной микрофлоры кишечника и окружают нас повсюду, но есть и вредные штаммы, которые могут быть опасны. Почему и как это происходит? За счёт чего безвредная бактерия становится патогеном? Почему не действует антибиотик? Может ли бактерия из сурка приспособиться к человеку? Можно ли ответить на эти вопросы, используя только открытые базы данных? На эти и другие вопросы ответит Ольга на лекции.

Слайды
Видео

7 декабря 2021 | Гостевая лекция на программе «Биостатистика и анализ медицинских данных»

Лектор:
Александр Шнейдер, основатель и руководитель компании CureLab Oncology, Inc. (Бостон, США), Senior Research Fellow at Ariel University (Израиль)

Название:

Защита интеллектуальной собственности или как сделать так, чтобы твои открытия не очень вредили человечеству

Аннотация:
Чем более современный биотехнологический продукт создается, тем больший процент в его цене составляет интеллектуальная собственность (IP). В этом путешествии патентные юристы сродни таксистам, которые могут решать как ехать, но куда и зачем ехать решать пассажиру. Мы поговорим о том, почему марка автомобиля никак не связана с правильностью выбранного маршрута. И почему две полосы, которые сначала кажутся одинаковыми, потом оказываются разделены непреодолимым барьером. И как иногда через эти барьеры удается перепрыгивать. И как в разных странах все похоже, да не совсем. И почему тот, кто создает на дороге хаос – вредит обществу и, не в последнюю очередь, себе. Приведем примеры как нас подрезали и как мы подрезали, как попадали в ямы и как из них выруливали, и как теперь планируем маршруты исходя из этого.

О лекции

19 октября 2021 | Гостевая лекция на программе «Биостатистика и анализ медицинских данных»

О чем была речь

Лекция была посвящена методологии социологических исследований и, в частности, методе опроса как инструменте исследований

О лекторе

Вероника Костенко — декан факультета социологии Европейского Университета в Санкт-Петербурге

Видео
Подробности и описание программы

О чем была речь

Технологии секвенирования произвели революцию в области современной биологии. В области иммунологии она привела к появлению технологий Rep-Seq, которые позволили осуществлять высокопроизводительное сканирование репертуаров антител и T-клеточных рецепторов. Несмотря на растущее число наборов данных Rep-Seq, задача поиска свойств репертуаров антител, ассоциированных с иммунным ответом на конкретный антиген, остается нерешенной.

В лекции были рассмотрены

В рамках доклада Яна обсудила исследования, посвященные массовому анализу репертуаров антител, и сформулирует новый подход к QTL-ориентированному изучению адаптивного иммунного ответа.

О лекторе

Яна Сафонова — постдок Калифорнийского университета в Сан-Диего

Слайды
Видео

О чем была речь

Проект генома человека был завершен в начале 2000-х годов. С тех пор постоянно обновляемая референсная последовательность стала основой многих биологических и медицинских исследований. Стоит отметить, что она все еще неполная: в ней отсутствуют некоторые важные, но трудные для реконструкции области: центромеры, массивы генов рРНК и др. Также, в последнее время стало очевидным, что использование единой референсной последовательности негативно влияет на результаты различных видов анализа. Но получение дополнительных высококачественных сборок совсем недавно считалось невозможным без затрат огромных ресурсов. Сегодня новые методы секвенирования и алгоритмические разработки начали изменять эту ситуацию, делая возможным не только улучшение текущей референсной последовательности и получение новых сборок, сравнимых с ней по качеству, но и гаплотипирование в масштабе хромосом.

В лекции были рассмотрены

На семинаре Сергей дал обзор этих исследований, а также рассказал о своей работе над HiCanu: адаптации популярного геномного сборщика Canu для использования ридов, полученных по новой технологии Pacbio HiFi.

О лекторе

Сергей Нурк — постдок National Human Genome Research Institute, National Institutes of Health

Слайды
Видео

О чем была речь

Моногенные и комплексные заболевания отличаются подходами к детекции генов — набором участников, методами исследования генотипов и статистического анализа. Лектор разберет примеры анализа геномных данных для аутизма, раковых заболеваний и национальных биобанков. Обычно такие исследования подразумевают доступ к генотипам большого количества людей, что часто является привилегией больших геномных центров.

В лекции были рассмотрены

В лекции затронулся вопрос, как подобрать группу подходящих контролей для небольшого клинического исследования. Во второй части Никита рассказал про метод подбора экзомных контролей без передачи персональной информации и онлайн платформу реализованную для этого.

О лекторе

Никита Артемов — постдок Массачусетской больницы общего профиля в Бостоне, Broad Institute

Лекция состоялась 3 марта 2020 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

О чем была речь

Короткие тандемные повторы — это геномные последовательности, состоящие из повторяющихся копий основного мотива. Процесс определения количества копий мотива называется генотипированием. Значительное увеличение числа копий в коротких тандемных повторах является причиной разнообразных генетических заболеваний, таких как боковой амиотрофический склероз (БАС) и синдром ломкой X-хромосомы (Синдром Мартина-Белл). Поэтому задача генотипирования коротких тандемных повторов представляет особый интерес при исследовании механизмов генетических заболеваний. Благодаря недавнему прогрессу технологий секвенирования и вычислительных методов стало возможным проводить генотипирование большого количества коротких тандемных повторов.

В лекции были рассмотрены

Павел представил обзор современных вычислительных подходов для данной задачи, опишет существующие проблемы и приведет решения к некоторым из них. Лекция базировалась на результатах, которые были получены в рамках стажировки в компании Illumina.

О лекторе

Павел Авдеев — постдок Университет Джорджа Вашингтона

Лекция состоялась 30 января 2020 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

О чем была речь

Бактериальные хромосомы представляют собой сложные, быстро эволюционирующие системы. Структура бактериальных хромосом определяется оптимизацией взаимодействия ДНК с различными аппаратами клетки и формируется под действием эволюционного отбора. Например, гены, кодирующие ферменты одного метаболического пути, могут образовать опероны, сцепленное расположение генов в которых сохраняется в ходе эволюции. Отбор действует и на структуру хромосомы, поддерживая симметрию расположения точек начала и конца репликации. Отбор также создает паттерны расположения генов, а именно формирует отрицательный градиент уровня экспрессии вдоль реплихор от точки начала до точки конца репликации и, в свою очередь, перепредставленность горизонтально перенесенных фрагментов в области точки конца репликации.

В лекции были рассмотрены

В лекции были рассмотрены различные эволюционные процессы, приводящие к изменчивости бактериальных хромосом, такие как внутригеномная рекомбинация и горизонтальный перенос генов. На основе результатов биоинформатической реконструкции и статистического анализа будет показано действие отбора на различные геномные перестройки и закрепление горизонтальных переносов. Отдельное внимание будет уделено сайт-специфичным инверсиям в патогенах человека.

Вторая часть лекции была посвящена особенностям эволюции мультихромосомного бактериального генома, гипотезах о причинах формирования вторичных хромосом и результатам сравнения первичных и вторичных хромосом.

О лекторе

Ольга Бочкарева — постдок Австрийского института наук и технологий

Слайды
Видео

О чем была речь

Рак — соматический эволюционный процесс, в ходе которого делящиеся клетки постепенно накапливают генетические мутации, и в конечном итоге образовывают злокачественные неоднородные клеточные образования.

В лекции были рассмотрены

Лектор рассмотрел базовые модели крупных структурных генетических изменений раковых геномов, их влияние на строения мутированных хромосом, а также на роль клеточной неоднородности при раковых образованиях.

Во второй части лекции Сергей рассказал про подходы и методологии для идентификации генетических мутаций различного типа и выявляемых между ними различий. На конкретном примере анализа клеток рака груди были рассмотрены преимущества и недостатки методологий обнаружения генетический мутаций, а также интеграция различных типов генетических мутаций для получения детальных кариотипов перестроенных раковых геномов.

В заключении лектор рассмотрел существующие открытые алгоритмические проблемы в области анализа раковых мутаций и анализа строения раковых геномов.

О лекторе

Сергей Аганезов — постдок Университета Джонcа Хопкинса.

Лекция состоялась 27 июня 2019 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Видео
Слайды

Дополнительно:
Some articles for mutation detection in cancer. Further articles can be found in reference lists of the mentioned ones.

Single Nucleotide Polymorphisms

• Comprehensive benchmarking of SNV callers for highly admixed tumor data (link)
• The Role of Single Nucleotide Polymorphisms in Predicting Prostate Cancer Risk and Therapeutic Decision Making (link)

Structural Variations (Novel Adjacencies)

• Patterns and mechanisms of structural variations in human cancer (link)
• Diverse Mechanisms of Somatic Structural Variations in Human Cancer Genomes (link)
• Complex rearrangements and oncogene amplifications revealed by long-read DNA and RNA sequencing of a breast cancer cell line (link)
• Integrative detection and analysis of structural variation in cancer genomes (link)

Copy Number Aberrations

• TITAN: inference of copy number architectures in clonal cell populations from tumor whole-genome sequence data (link)
• The evolutionary history of lethal metastatic prostate cancer (link)
• Accurate quantification of copy-number aberrations and whole-genome duplications in multi-sample tumor sequencing data (link)

Cancer Genomes Karyotype Reconstruction:

• Reconstruction of clone- and haplotype-specific cancer genome karyotypes from bulk tumor samples (link)

Reference and Structural Variations:

• Characterizing the Major Structural Variant Alleles of the Human Genome (link)

О чем была речь

Облака ридов (Linked-Reads) получают меньше внимания, чем технологии секвенирования длинных ридов. Но если раньше казалось, что у длинных ридов применений попросту больше, то сейчас начинают появляться идеи, уникальные для облаков.

В лекции были рассмотрены

В этой лекции слушатели познакомились с технологией секвенирования облачных ридов на примере 10X Genomics. После этого лектор сделал обзор алгоритмических подходов в применении облаков ридов в задачах вычислительной биологии: прикладывании ридов, сборке геномов, поиске структурных вариаций и других.

О лекторе

Дмитрий Мелешко — аспирант Корнеллского университета, выпускник Института биоинформатики и СПбАУ.

Лекция состоялась 22 марта 2019 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Видео
Слайды

О чем была речь

Противораковая checkpoint-blockade иммунотерапия открыла новый подход к борьбе с раковыми опухолями, однако клинический успех далёк от идеального.

В лекции были рассмотрены

Проведённое single-cell РНК-секвенирование раковых опухолей, подвергавшихся checkpoint-blockade иммунотерапии. В основе этой терапии лежит подавление ингибирующего сигнала клеток опухоли, препятствующего естественному иммунному ответу организма. По результатам исследования были описаны детали межклеточной динамики и клеточных трансформаций иммунных клеток в случаях, когда опухоль отторгалась и когда убивала организм.

О лекторе

Максим Артёмов — профессор в Университете Вашингтона в Сент-Луисе

Лекция состоялась 6 февраля 2019 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

О чем была речь

Адаптивная иммунная система позволяет организму приобретать защиту от разнообразных патогенов и сохранять ее при повторных заболеваниях. Основная сложность изучения адаптивного иммунитета связана с тем, что основные его агенты (В и Т-клеточные рецепторы) не закодированы в геноме напрямую, а являются результатом соматической рекомбинации генов. Рекомбинация не только обеспечивает максимальное разнообразие иммунных рецепторов, но и делает адаптивный иммунитет уникальным для каждого человека.

Развитие технологий секвенирования в начале 2010-х годов позволило сканировать индивидуальные репертуары иммунных рецепторов, что, в свою очередь, вызвало необходимость разработки вычислительных методов для обработки данных иммуносеквенирования. Недавние исследования показали эффективность использования таких данных при анализе предрасположенности к заболеваниям, оценке эффективности вакцин и разработке лекарств. Благодаря этим достижениям иммуноинформатика стала одним из самых приоритетных направлений в персональной медицине.

В лекции были рассмотрены

Базовые вычислительные задачи, связанные с анализом данных иммуносеквенирования, и их приложения в медицине и фармацевтике, а также будущие направления развития иммуноинформатики.

О лекторе

Яна Сафонова — постдок Калифорнийского университета в Сан-Диего.

Лекция состоялась 25 декабря 2018 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Слайды
Видео

О чем была речь

P-values используются повсеместно как доказательство научности того или иного утверждения. За последние 40 лет было опубликовано множество статей, призывающих изменить научные практики и отказаться от проверки гипотез в том виде, в котором она есть сейчас. Более того, смысл, вкладываемый в p-values Рональдом Фишером, популяризовшим их в начале прошлого века, сильно отличался от современной интерпретации. Тем не менее, до сих пор каждый день публикуются статьи, 99% математики в которых состоит из бездумной проверки длинного списка статистических гипотез.

В лекции были рассмотрены

Моменты, когда можно, а когда нельзя применять p-values, грабли, густо разложенных в поле принятия решений на основании статистических гипотез, а также даны советы о том, как построить светлый мир, в котором нет слов "Утверждение значимо на уровне 0.05".

О лекторе

PhD студент в University of Copenhagen по направлению "Biostatistics and bioinformatics". Занимается анализом данных single-cell RNA-seq в Khodosevich lab, а также разработкой методов для обработки RNA-seq и spatial данных в коллаборации с Peter Kharchenko lab (Harvard Medical School).

Лекция состоялась 24 октября 2018 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Слайды
Видео

Лектор: Михаил Колмогоров (University of California San Diego)

О чем была речь

Проблема сборки генома тесно связана с задачей характеризации всех семейств повторов в этом в геноме. Однако, большинство популярных сборщиков длиннных ридов используют альтернативные OLC-графы, которые не идентифицируют повторы в явном виде. Мы поговорим о Flye – алгоритме для построения графа сборки (повторов) из длинных и шумных ридов. Flye первоначально собирает черновые контиги (с возможными ошибками), объединяет их в корректный граф сборки и разрешает повторы на нем. Тестируемый алгоритм показывает сравнимые или улучшенные результаты на различных наборах данных, по сравнению с другими популярными сборщиками.

Лекция состоялась 14 апреля 2018
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 2 этаж.

Видео

О чем была речь

В 21 веке мы можем просто и дешево прочесть ДНК. Но ДНК это всего лишь поварская книга, а рецепты в ней, в основном, о том, как, сколько и когда приготовить белки. Все разнообразие органов, тканей и их функций существует благодаря белкам. Но можно ли сказать, что успехи нынешних методов изучения белков (протеомика) сопоставимы с успехами в области геномики?

Где

Открытая лекция состоялась 20 декабря 2017 года от Щепотки соли в Институте биоинформатики.

Место проведения: Санкт-Петербург.

Видео

О чем была речь

О наличии геномных изменений в отдельных клетках человеческого организма, то есть о наличии соматических мутаций, было известно давно. Но только всего несколько лет назад, благодаря развитию целого ряда биотехнологий, их изучение приобрело массовость и системность.

В лекции были рассмотрены

• Исследования в определении геномных изменений в кожных клетках фибробластах
• Исследования в определении геномных изменений в стволовых клетках прародителях нейронов
• Технологии и подходы, позволяющие изучение геномных изменений в отдельных клетках
• Сравнение обсуждаемых подходов и технологий

О лекторе

Абызов Алексей Николаевич, выпускник МФТИ 2002 года, д. ф.-м.н., заведующий научной лабораторией в клинике им. Майо, ассистент-профессор в медицинском колледже при клинике им. Майо, приглашённый профессор в университете Миннесота, приглашённый профессор в Йельском университете. Защитил Ph.D. в Северовосточном университете (Northeastern University) в 2008 году. В 2008-2013 годах работал научным сотрудником в Йельском университете (Yale University). С 2014 года возглавляет научную лабораторию при клинике им. Майо (Mayo Clinic). Основное направление научной деятельности (www.abyzovlab.org) – геномные изменения и вариации, их происхождение и влияние на здоровье и биологическое разнообразие.

Лекция состоялась 6 июля 2017 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

О чем была речь

Основная цель медицинской генетики - способствовать открытию новых методов терапии и клинического прогноза. В процессе лекции мы пройдем через основные научные открытия, которые сформировали современный аппарат экспериментальных и вычислительных методов. Как далеко современное положение вещей от поставленной цели и как все-таки ее достичь. А также на реальных примерах посмотрим к чему приводит правильное и неправильное использование статистических методов в генетике.

Для кого

Лекция предназначена для интересующихся генетикой, как биоинформатиков так и молекулярных биологов. Мы будем говорить и об экспериментальной и о вычислительной науке, поэтому, надеюсь, каждый найдет для себя интересное.

О лекторе

Никита Артемов, PhD - постдок в группе Марка Дейли (Mark Daly) в Analytic and Translational Genetics Unit, Massachusetts General Hospital / Broad Institute. Специализируется на анализе NGS данных, в частности, изучении врожденной предрасположенности к раковым заболеваниям и разработкой методов для функциональной интерпретации ассоциативных исследований. Закончил аспирантуру в Harvard University.

Лекция состоялась 19 мая 2017 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 2 этаж.

О чем была речь

NGS перевернул мир биоинформатики, завалив исследователей огромным количеством данных. В попытке переварить лавины информации в ход идут все доступные средства - от статистики до глубокого машинного обучения. К сожалению, за ширмой бесконечных цифр и графиков нередко теряются конкретные биологические и химические механизмы. А ведь биологические молекулярные машины - одни из самых удивительных и прекрасных созданий эволюции.

В процессе беседы мы обсудим как структурная биоинформатика перешагнула порог от описательной науки к инженерной. При помощи каких инструментов можно превратить белки и даже ДНК в конструтор. Чем забить очередь суперкомпьютера и, внезапно, получить большие данные (sic!).

А также на небольшом практическом примере попробуем проложить мост между мирами биоинформатики последовательностей и структур.

О лекторе

Артур Залевский - аспирант Факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ им. М. В. Ломоносова. Специализируется на структурной биоинформатике и высокопроизводительных вычислениях. Помимо основной научной деятельности развивает проект научных стримов Future Biotech Live. Энтузиаст свободного программного обеспечения.

Лекция состоялась 28 апреля 2017 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 2 этаж.

О чем была речь

На настоящий момент РНК-секвенирование является основным инструментом анализа генной экспрессии. В 2011 году подобный анализ стал возможен для отдельных клеток внутри одного организма (single-cell RNA-sequencing). С тех пор технология scRNA-seq применяется в таких задачах, как изучение регуляции генов и дифференцировки клеток, а также для анализ клеточных субпопуляций. Кроме того, важным направлением развития области является увеличение производительности секвенаторов, и благодаря успехам здесь, размеры датасетов (то есть число клеток, используемых для анализа) растут с каждым годом. В этой обзорной лекции Виктор расскажет о технологиях, используемых в настоящее время для РНК-секвенирования, а также об областях их применения и некоторых интересных методах, разработанных в последние годы.

О лекторе

Магистр СПбПУ по направлению "Биоинформатика", сотрудник EPAM Systems. Выполняет научную работу по анализу данных scRNA-seq на Harvard Medical School, Peter Kharchenko Lab.

Лекция состоялась 15 февраля 2017 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

О чем была речь

Современная биоинформатика пошла по «жадному» пути: исследователи пытаются отыскать множество конкретных и специфических фактов из жизни генов и геномов, слишком часто пренебрегая общими ограничениями и неоправданно игнорируя необходимость доказательства наиболее общих утверждений. В частности, это приводит к тому, что такая сравнительно хорошо проработанная область биоинформатики, как изучение частотных словарей, всё равно страдает от недостатка теорем и теоремоподобных утверждений, накладывающих принципиальные ограничения на те эффекты, которые можно на них наблюдать.

Напротив, мы стараемся получить так много знания о символьных последовательностях, соответствующих геномам (либо иным генетическим «единичкам»), как можно, без привлечения дополнительного, внешнего знания о свойствах этих самих последовательностей.

Пример такого подхода и некоторые результаты будут представлены на лекции. Если совсем кратко, то мы рассмотрим корреляции между кластерами, в которые «сбиваются» геномы митохондрий исключительно на основе знаний о частотах триплетов (sic!) и филогенией их носителей. Эта корреляция (и очень сильная) и доказывает факт «удивительной синхронии»: близкие по структуре геномы оказываются близкими и по филогении. Всё бы ничего, да только близость структур определялась по геномам митохондрий, а филогенетическая — по морфологии...

О лекторе

Родился в Ленинграде (конкретно — в Пулково, не в аэропорту), живет в Красноярске. Работает ведущим научным сотрудником в Институте вычислительного моделирования СО РАН. В определённых кругах гораздо более известен как многолетний организатор Красноярской летней школы.


Лекция состоялась 21 декабря 2016 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 2 этаж.

О чем была речь

Одним из величайших достижений человечества стала расшифровка генома человека в 2003 году. С тех было секвенировано более 250 000 тысяч человек, и это число удваивается каждый год. Гаплоидный геном не позволяет адекватно отразить весь объем быстрорастущей информации, выходом является референс в виде графа, построенного таким образом, чтобы геном каждого человека мог быть представлен в виде пути в этом графе.

Отражение геномной информации в единой структуре данных – серьезный научный вызов. Решение данной задачи принесет плоды в различных областях современной биоинформатики, но прежде всего в популяционной генетике и поиске новых мутаций.

Лекция состоялась 25 октября 2016 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Слайды

О чем была речь

В последние годы технология секвенирования ДНК с помощью нанопор успешно применяется в различных исследованиях, включая как анализ с помощью референса, так и сборку de novo. Несмотря на большое количество ошибок в ридах, простота и дешевизна эксперимента делает технологию привлекательной для многих задач. С другой стороны, секвенирование белковых последовательностей до сих пор оставалось нерешенной проблемой. В этой лекции я расскажу о технологии и сопутсвующих алгоритмах для секвенирования ДНК с помощью нанопор, а также про применение нанопор для анализа белков.


Лекция состоялась 13 октября 2016 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 2 этаж.

Видео

О чем была речь

Вычисление наибольшей общей подпоследовательности (longest common subsequence, LCS) двух строк — одна из классических алгоритмических задач, имеющая широкое применение как в информатике, так и в вычислительной биологии, где она известна как «глобальное выравнивание последовательностей». Во многих приложениях необходимо обобщение этой задачи, которое мы называем вычислением полулокальной LCS (semi-local LCS), или «полулокальным выравниванием». В этом случае требуется вычислить LCS между строкой и всеми подстроками другой строки, и/или между всеми префиксами одной строки и всеми суффиксами другой. Помимо важной роли этой обобщенной задачи в строковых алгоритмах, у нее обнаруживаются неожиданные связи с алгеброй полугрупп и вычислительной геометрией, с сетями сравнений (comparison networks), а также практические применения в вычислительной биологии. Кроме того, задача вычисления полулокальной LCS может использоваться в качестве гибкого и эффективного подхода к точному локальному выравниванию биологических последовательностей.


Лекция состоялась 27 сентября 2016 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Видео

О чем была речь

Граф де Брюина широко используется в биоинформатике для сборки генома. В последнее время эта модель находит применение и для сравнительного анализа последовательностей. В лекции пойдет речь о том как граф де Брюина используется в сравнительной геномике и как построить такой граф для большого числа длинных геномов.

Лекция состоялась 16 сентября 2016 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 2 этаж.

Видео

О чем была речь

Ответные реакции имунных клеток регулируются с помощью широкого набора внутриклеточных механизмов: от фосфорилирования белков сигнальных путей до последовательной активации транскрипционных факторов и эпигенетических изменений в клетках. Долгое время метаболизм рассматривался исключительно с точки зрения энергетических и строительных нужд клеточного цикла. В последние несколько лет были открыты новые функции метаболитов — как регуляторов клеточных сигналов, в частности как регуляторов иммунного ответа. В своей лекции Максим рассмотрел современные представления о метаболитах как регуляторах клеточного иммунного ответа, и, в частности, о новом метаболите — итаконате — который регулирует активацию клеток врожденной иммунной системы: дендритных клеток и макрофагов.

О лекторе

Maxim Artyomov is an Assistant Professor at Immunology & Pathology Department of Washington University in St.Louis. Dr. Artyomov's lab applies next generation sequencing and novel computational techniques to address fundamental questions in immunology. His recent work is devoted to development of high-throughput RNA-seq approaches and applications of this technology to uncover relation between genes implicated in autoimmunity through genome-wide association studies. Dr. Artyomov obtained his PhD from MIT at 2009 working at Arup Chakraborty's lab where he studied stochastic behavior in the signal transduction networks at early stages of T-cell activation. For his postdoctoral studies Dr. Artyomov joined Broad Institute of MIT and Harvard, working with Aviv Regev to explore (both experimentally and computationally) the transcriptional networks that govern activation of dendritic cells in response to immune stimuli. Dr. Artyomov also serves as Co-Chair of Scientific Advisory Board (along with Doug Lauffenburger) for Cambridge based Immuneering Inc.

Лекция состоялась 22 мая 2016 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Видео

О чем была речь

Наше понимание геномных данных значительно отстает от современных возможностей производить эти данные. Интерпретация и предсказание функционального эффекта для полного спектра геномных вариантов является важнейшим шагом в поиске генетической основы сложных фенотипов и критически важно для персонализированной медицины. Долгосрочные проекты нашего центра включают в себя геномные исследования колонии зеленых мартышек, важнейшего модельного организма в ряду приматов, синдрома Туретта, а также поиск генетических факторов, отвечающих за метаболические фенотипы.

На лекции Василий опишет текущее состояние этих проектов, а также планы развития методов анализа современных масштабных биологических данных.

О лекторе

Выпускник физического факультета МГУ, кандидат физ.-мат. наук по специальности "Молекулярная биология". С 1996 сотрудник лаборатории биоинформатики и системной биологии Института молекулярной биологии им. Энгельгардта РАН. С 2010 г. по настоящее время работает в центре нейрогенетики университета Калифорнии в Лос-Анджелесе. Область научных интересов -- разработка и применение методов биоинформатики для поиска функционального полиморфизма генома человека; соавтор ряда пионерских работ в этой области.

Лекция состоялась 22 марта 2016 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Запись лекции
Слайды

О чем была речь

Древние геномы - это доступный лифт в прошлое, без которого эволюционная генетика была бы куда менее увлекательна и информативна. Однако, анализ останков древних геномов осложнён фрагментарным количеством деградированной ДНК с крайне вариабельным покрытием.

О лекторе

PhD, профессор, Школа Медицины Кека, Университет Южной Калифорнии, Директор лаборатории вычислительной биологии, Детский госпиталь, Лос-Анджелес, США.

Лекция состоялась 15 марта 2016 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Видео

О чем была речь

Несмотря на несерьезное название, на лекции разговор пойдет о важной проблеме в работе биоинформатика, почти любая реальная задача которого связана с обработкой и анализом больших данных. И решить задачу нужно не только правильно, но и эффективно. Процесс решения можно условно разделить на две части: «придумать», как решать, и «обучить» этому компьютер. И на лекции речь пойдет именно об эффективном «обучении».

Наивно реализованные алгоритмы работают неприемлемо долго, когда дело доходит до гигабайтов реальных данных. От биоинформатика уже требуются не просто базовые навыки программирования, но и знание технических нюансов. И даже у профессионального программиста уйдет немало времени, например, чтобы выгодно использовать возможности Hadoop при работе с Big Data. Так можно ли современному ученому обойтись без тщательного изучения кучи языков, библиотек и фреймворков и сосредоточиться именно на решении?

Олег Ясенев расскажет про то, как это сделать, используя KNIME - профессиональную open-source платформу для обработки и анализа данных.

«Несмотря на сложность технологий, выглядит это все как конструктор, в котором можно собирать программы из кирпичиков. Кирпичики бывают на любой вкус и цвет: хотите data mining - пожалуйста, хотите Big Data - не вопрос, хотите биоинформатику - не поверите! Мировое сообщество активно внедряет в KNIME свои инструменты по анализу последовательностей и NGS, масс-спектрометрии, обработке изображений, хемоинформатике и прочему: SeqAn (Knut Reinert), EMBL-EBI Nodes, HCS Tools (Max Planck Institute), Knime4Bio (Pierre Lindenbaum) и другие», - объясняет Олег.

В конце лекции мы узнаем, счастливый ли у этой сказки конец, и причем тут был ларец.


О лекторе

Олег Ясенев окончил Санкт-Петербургский академический университет по направлению «Алгоритмическая биоинформатика» в 2015 году. Сейчас работает в KNIME.com, разрабатывая платформу для промышленного анализа данных и data mining. По мере возможностей помогает биоинформатическим группам в её освоении.

Лекция состоялась 19 декабря 2015 г.
Место проведения: Санкт-Петербург, ул. Кантемировская, д. 2, БЦ "Таймс", 4 этаж.

Запись лекции
Слайды