Для информатиков и математиков биоинформатика — это возможность:

• приложить знания Сomputer Science к областям медицины, биологии и эволюции
• решать интересные и сложные алгоритмические задачи
• создавать программные инструменты для биологов и медиков
• применять свои знания для решения важнейших задач человечества, связанных со здоровьем, качеством и продолжительностью жизни людей, сделать реальный вклад в развитие наук о жизни

Программа нацелена, в основном, на научную карьеру.

1. Заявка
Мы ждем мотивированные заявки с подробным рассказом, почему вы хотите учиться на программе. Уделите заявке достаточно времени – она дает 50% баллов к собеседованию и по ней можно получить отказ перед ним.

2. Онлайн-курс и 15 задач на Rosalind Bioinformatics Stronghold
Ссылка на задания придет в ответ на заполненную заявку. Если вы уже проходили онлайн-курс «Молекулярная биология и генетика» и решали задачи на Rosalind, то эти баллы перезачтутся при записи на онлайн-курс.

3. Письменное тестирование
Тестирование проводится онлайн на платформе Stepik и проверяет знания комбинаторики, алгоритмов, теории вероятностей, линейной алгебры. К нему допускаются абитуриенты, прошедшие онлайн-курс и решившие задачи. Пример задания.

4. Собеседование
Собеседование проводится для успешно прошедших тестирование и длится один час. 30 минут дается на решение задач и еще 30 минут – на общение с комиссией. Темы задач аналогичны темам тестирования. На собеседовании обсуждаются решения и мотивация поступления.

Для поступления вам нужно уметь хорошо программировать хотя бы на одном из современных языков и знать перечисленные ниже темы.

Комбинаторика

1. Основные правила комбинаторики. Правило подсчета количества комбинаторных объектов. Принцип Дирихле.
2. Множества, операции на множествах. Круги Эйлера. Формула включений и исключений.
3. Размещения, перестановки и сочетания. Бином Ньютона. Треугольник Паскаля. Сочетания с повторениями.

Теория вероятностей

1. Основные понятия теории вероятностей. Определение вероятностного пространства, простейшие дискретные случаи (выборки с порядком и без него, упорядоченные и неупорядоченные), классическая вероятностная модель.
2. Геометрическое определение вероятности.
3. Независимость событий. Попарная независимость и независимость в совокупности.
4. Условная вероятности, формула полной вероятности, формула Байеса.
5. Случайная величина, функция распределения.
6. Математическое ожидание, дисперсия, корреляция, их свойства.
7. Стандартные дискретные и непрерывные распределения, их математические ожидания, дисперсии и свойства (Бернулли, биномиальное, равномерное, нормальное, Пуассона).
8. Неравенство Чебышева. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

Алгоритмы

Предполагается владением одним из императивных языков программирования.

1. Простейшие конструкции языка программирования. Циклы, ветвления, рекурсия.
2. Анализ алгоритмов. Понятие о сложности по времени и по памяти. Асимптотика, О-символика.
3. Массивы, стеки, очереди, связные списки. Сравнение временных затрат при различных типах операций.
4. Сортировки. Нижняя теоретико-информационная оценка сложности задачи сортировки. Алгоритмы сортировки вставками, пузырьком, быстрая сортировка, сортировка слиянием. Оценка сложности.
5. Задача поиска подстроки в строке. Оценка сложности.
6. Графы, деревья. Поиск кратчайшего пути в графе. Оценка сложности

Математический анализ

1. Предел последовательности и функции. Замечательные пределы.
2. Непрерывность функции в точке, непрерывные функции.
3. Числовые ряды. Признаки сходимости. Абсолютно и условно сходящиеся ряды.
4. Дифференцирование функций. Применение производной для нахождения экстремумов функций. Формула Тейлора, правило Лопиталя.
5. Функции многих переменных. Частные производные. Градиент и его геометрический смысл. Гессиан. Метод градиентного спуска. Поиск экстремумов функций от многих переменных.
6. Определенный и неопределенный интегралы. Методы интегрирования функций. Первообразные различных элементарных функций. Кратные интегралы (двойные, тройные), замена координат, связь с повторными.

Линейная алгебра

1. Системы линейных уравнений. Прямоугольные матрицы. Приведение матриц и систем линейных уравнений к ступенчатому виду. Метод Гаусса.
2. Линейная зависимость строк (столбцов) матрицы. Основная лемма о линейной зависимости, базис и ранг системы строк (столбцов). Ранг матрицы. Критерий совместности и определенности системы линейных уравнений в терминах рангов матриц. Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравнений.
3. Определитель квадратной матрицы, его основные свойства. Критерий равенства определителя нулю.
4. Операции над матрицами и их свойства. Теорема о ранге произведения двух матриц. Определитель произведения квадратных матриц. Обратная матрица, ее явный вид (формула), способ выражения с помощью элементарных преобразований строк.
5. Собственные вектора и собственные числа матриц.

Как правило, успешные кандидаты — это студенты старших курсов, магистранты и начинающие аспиранты. В процессе учебы понадобится читать научные статьи на английском языке.

Современную биологию уже невозможно представить без методов биоинформатики. Биоинформатика помогает биологам значительно ускорить профессиональный рост и решать интересные и нетривиальные научные задачи.

Вы сможете общаться на одном языке с техническими специалистами, грамотно ставить биоинформатические задачи, проверять полученные решения, анализировать различные биологические и медицинские данные и эффективно работать в команде с программистами.

1. Заявка
Мы ждем мотивированные заявки, с описанием того, почему вы хотите учиться на программе. Уделите заявке достаточно времени – она дает 50% баллов к собеседованию и по ней можно получить отказ перед ним.

2. Онлайн-курс по основам программирования на Python, R и работе в Linux
Ссылка на курс придет в ответ на заполненную заявку. Обратите внимание, что на его прохождение требуется время! Если вы уже проходили онлайн-курсы «Программирование на Python», «Введение в Linux» и «Анализ данных в R», эти баллы перезачтутся при записи на курс.

3. Письменное тестирование
Проводится только для тех, кто прошел вступительный курс, и проверяет знания молекулярной биологии, генетики, основ статистики и программирования на Python, базовой работы в командной строке.
Пример заданий.

4. Собеседование
Проходит очно или онлайн и длится один час, состоит из чтения статьи, ответов на вопросы по ней и общения с комиссией. Пример статьи и вопросов.

Мы ожидаем систематизированных знаний генетики и клеточной биологии, молекулярных механизмов хранения, передачи и изменения наследственной информации. Вы должны разбираться в принципах и методах генетической инженерии и биотехнологии в целом и уметь читать научные статьи на английском языке.

Как правило, успешные кандидаты — это студенты старших курсов, магистранты и начинающие аспиранты.