ЗАЧЕМ ИЗУЧАТЬ БИОИНФОРМАТИКУ

В современной биологии и биомедицине получают огромные массивы данных. Специалистам, занимающимся их обработкой, необходимо понимать как из них извлекать информацию, строить эффективные алгоритмы и разрабатывать пайплайны для автоматизации работы. Здесь и приходит на помощь биоинформатика.

В общем смысле, биоинформатика — это использование компьютерных, математических и статистических методов для решения биологических и биомедицинских задач. Биоинформатические методы применяются в «омиках» (геномике, эпигеномике, транскриптомике, протеомике, метаболомике), разработке лекарств, персонализированной медицине, исследованиях старения, редактировании генов и клеточной инженерии.

Также существуют и совсем междисциплинарные научные направления, например, такая область как системная биология. Она ставит целью объединить всё в единую картину, изучая и моделируя взаимодействия в живых системах. Биоинформатика, как и биология, имеет довольно широкий разброс методов и разделов.
    Если вы биолог, то, наверняка, уже столкнулись или вскоре столкнетесь с задачами, для решения которых нужна биоинформатика, например:

    • сборка генома
    • функциональная аннотация генома
    • предсказание экспрессии генов
    • предсказание функций белков
    • поиск геномных вариантов и ассоциированных с ними фенотипов
    • неонатальная диагностика на генетические заболевания
    • вопросы эволюционной и сравнительной биологии
    • моделирование эволюции
    • разработка лекарств
    • редактирование генов
    • работа с iPS

    Изучая биоинформатику, помимо практических навыков программирования, статистического анализа, обработки данных и визуализации результатов, биологи начинают общаться на одном языке с техническими специалистами, грамотно ставить задачи, проверять полученные решения и работать более эффективно вместе с программистами и математиками над улучшением и созданием биоинформатических программ.
      Для информатиков и математиков биоинформатика — это возможность:

      • приложить знания Computer Science к интересной и перспективной предметной области — медицине и биологии
      • решать интересные и сложные алгоритмические задачи
      • работать в области, которая требует креативности и широкого кругозора
      • быть полезными и применять свои знания для решения важнейших задач человечества, связанных со здоровьем, качеством и продолжительностью жизни
      • сделать реальный вклад в развитие наук о жизни
      Материалы
      Институт биоинформатики собирает полезные ссылки на собственные и сторонние ресурсы, организации и сообщества.
      Чат для биоинформатиков в Telegram
      Чат Института биоинформатики — это чат в реальном времени в Telegram, где можно обмениваться информацией о вакансия, образовательных программах и новостях из области биоинформатики и смежных наук.

      Начать общаться — https://t.me/bioinf_career
      Образовательные программы по биоинформатике
      Бакалавриат «Биоинформатика»

      Санкт-Петербург

      Специалитет «Биоинженерия и биоинформатика»


      Москва
      Калининград
      Тюмень
      Саратов
      Волгоград

      Магистратура

      Санкт-Петербург
      Москва
      Новосибирск
      Нижний Новгород
      Казань

      Дополнительное образование

      Институт биоинформатики в Санкт-Петербурге и Москве

      Школьникам


      Петрозаводск
      Барселона
      Города России Cочи
      Компании и лаборатории
      Россия

      Москва
      Новосибирск
      Санкт-Петербург
      Иркутск

      Другие страны (некоторые компании)


      Этот список не полный и постоянно пополняется. Если вы хотите, чтобы мы добавили вашу организацию — пишите нам.
      Рекомендованная литература

      Молекулярная биология

      Molecular Biology of the Gene
      by James D. Watson, Tania A. Baker , Stephen P. Bell, Alexander Gann, Michael Levine, Richard Losick
      Lewin's GENES by Jocelyn E. Krebs, Elliott S. Goldstein, Stephen T. Kilpatrick
      Молекулярная биология клетки в трех томах. Авторы: Брюс Альбертс, Александр Джонсон, Джулиан Льюис, Мартин РэффКейт и Робертс Питер Уолтер

      Вычислительная биология и биоинформатика

      Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach by Pavel A. Pevzner
      An Introduction to Bioinformatics Algorithms by Neil C. Jones, Pavel A. Pevzner
      Learning and Inference in Computational Systems Biology edited by Neil D. Lawrence, Mark Girolami, Magnus Rattray and Guido Sanguinetti
      Ontologies for Bioinformatics by Kenneth Baclawski and Tianhua Niu
      Biological Sequence Analysis: Probabilistic Models of Proteins and Nucleic Acids by Richard Durbin
      The Biostar Handbook: 2nd Edition by István Albert
      Введение в биоинформатику. Автор: А. Леск

      Алгоритмы

      Introduction to Algorithms
      by Thomas H. Corman
      Algorithms by Robert Sedgewick & Kevin Wayne
      Algorithms For Interviews by Adnan Aziz
      Algorithms and Programming: Problems and Solutions by A. Shen
      Алгоритмы. Построение и анализ. Авторы: Кормен Томас Х. , Лейзерсон Чарльз И. , Ривест Рональд Л. , Штайн Клиффорд

      Машинное обучение и Науки о данных

      Deep Learning by John D. Kelleher
      Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics by John D. Kelleher, Brian Mac Namee and Aoife D'Arcy
      Data Science by John D. Kelleher and Brendan Tierney
      Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language by Magnus Lie Hetland
      Подписаться на новости Института биоинформатики
      © Bioinformatics Institute