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 успешному собеседованию. В обратном случае можно получить отказ перед последним этапом поступления.

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

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

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. 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. Тестирование проходит на платформе Stepik.
Пример заданий.

4. Собеседование
Проходит очно или онлайн и длится один час: 30 минут для чтения статьи, 30 минут — ответы на вопросы по ней и общения с комиссией.
Примеры 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.