Анализ
NGS-данных
Курс
Обучитесь продвинутой биоинформатике и преодолейте барьеры перед анализом данных
зима-весна 2025
Онлайн или очно по Москве
Откройте для себя возможности
Удалённой работы и/или работы с гибким графиком в РФ и за рубежом
Осмысленного вклада в развитие технологий, науки и медицины
Выбора проектов из множества направлений: сравнительная геномика, геномный анализ, изучение микробиома, анализ данных секвенирования единичных клеток и многое другое
Доступа к вакансиям, востребованным в академии, медицине, биотехе и фарме
Кому подойдёт курс
Для освоения курса нужны знания по молекулярной биологии, и желательно иметь базовые навыки в статистике и языках программирования bash, Python и R.
Мы предоставим материалы для подготовки, но если вы не уверены в своих силах, то лучше сначала пройти курсы «Python для анализа данных в науке» и «Статистика, R и анализ данных».
Студентам, аспирантам и постдокам
Научным сотрудникам всех уровней
Молекулярным биологам, биотехнологам, химикам
Врачам-клиницистам, онкологам, лаборантам-исследователям
Биоинформатикам и программистам
Чему я научусь?
Станете более уверенным пользователем bash, R и Python
Будете спокойно заходить на сервер. Узнаете про ключевые базы данных, программы и пакеты
Новые навыки станут универсальной «страховкой», если вам внезапно понадобится переехать или найти новую работу в будущем
Отработаете знания на проектах, которые улучшат ваше резюме
Систематизируете знания о последних технологиях секвенирования
Научитесь обрабатывать риды, собирать и аннотировать геномы, строить филогенетические деревья, идентифицировать структурные варианты и многое другое
Освоите запуск пайплайнов и череды команд и программ
Сможете самостоятельно оценивать ход своей работы и отлавливать ошибки
Более 2000 человек уже обучились на наших курсах. Мы постоянно исследуем новые форматы, держим руку на пульсе, используем современные методики обучения и заботимся о своих слушателях. Во время курса вас будет поддерживать команда преподавателей, учебных ассистентов и куратор. Они готовы помочь вам с любыми вопросами. Вас также ждёт большое сообщество участников. Это эксперты в различных областях биологии и не только, объединённых одной целью: стать профессионалами в области анализа данных NGS.
Почему нужно учиться у нас
При покупке курса «Анализ NGS данных», вы получите доступ к курсу Экспресс Linux для NGS
Наши преподаватели работают в топовых ВУЗах и постоянно ведут научные исследования. Но это не самое главное. Самое главное, что нам важно выстроить долгие и крепкие отношения с преподавателями. Наше сотрудничество — результат коллаборации, которую мы ценим и выделяем. Многие лекторы преподают только на курсах Бластима, потому что для них это возможность вместе с командой методистов строить самые прогрессивные образовательные продукты
Мы систематизируем знания, начиная от сырых ридов и до конечного результата. Вы получите знания обо всех актуальных инструментах биоинформатики, которые используются при анализе NGS
Вас ждет практическая часть с финальным проектом. Вы получите план действий и готовые «рецепты», которые легко применить в работе в дальнейшем или адаптировать под свои данные
Занятия в учебном классе помогут собраться и не отвлекаться на домашние дела, животных, детей или работу. На кофе-брейке вы сможете задать любые вопросы преподавателями и влиться в биоинформатическое комьюнити. На онлайн-занятиях вы сможете учиться из любой точки мира, задавать вопросы голосом «в моменте». Если вы начнёте отставать от группы, учебные онлайн-ассистенты подхватят вас и помогут догнать остальных
За три года мы обучили анализу NGS более 400 человек. Мы следим за вовлечением каждого участника в учебный процесс. А еще мы любим обратную связь и быстро реагируем в ответ на нее. Если вам всё равно тяжело даётся обучение, мы можем сделать возврат денег или предложить бесплатное участие в следующем потоке. Такой подход обеспечивает, что до конца курса доходит 70-80% участников. Пройдя курс, вы получите удостоверение о повышении квалификации государственного образца
Мы покажем, что все решаемо и всему можно научиться! Поможем понять, что биоинформатика — это несложно. Объясним, с чего можно начать, как избежать типичных ошибок, с какими сложностями можно столкнуться и как их преодолеть
Как проходит курс?
Вы можете участвовать оффлайн в Москве или онлайн из любой точки мира. Для работы вам нужен только компьютер и доступ в интернет.
Трансляции идут одновременно на YouTube и в Discord. Вы можете задавать вопросы спикеру голосом. Записи видео доступны сразу же после их съёмки.
Онлайн формат
Вы вместе с преподавателем и ассистентами занимаетесь в учебном классе. Мы сервируем кофе-брейки и поощряем общение между всеми участниками курса.
Оффлайн
Участники получат доступ к серверу, настроенному под биоинформатические задачи. На сервере будут проходить практические занятия и выполнение проектных работ. На проект можно взять собственные данные. Участники получают все изученные на занятии презентации, скрипты и данные.
Преподаватели и учебные ассистенты помогают участникам и в классе, и онлайн в чате Telegram/Discord.
На курсе проходят нетворкинг-мероприятия: бранч с преподавателями и рандом-кофе встречи с участниками!
Программа курса
- Процесс анализа сиквенсных данных с ответвлениями или этапами для частных случаев;
- Понятие качества чтения. Источники ошибок и особенности чтений, полученных на разных платформах;
- Подготовка чтений (тримминг);
- Технические последовательности. Разбор отчетов FastQС.
Ресеквенирование. Парные выравнивания. Алгоритмы картирования чтений на геном. Программы-картировщики и основные форматы данных, используемые для хранения выравниваний. Терминология картирования. Особенности парных чтений. Влияние референса.
Поиск структурных вариантов (SNV-calling). Обзор принципа метода. Набор программ GATK. Формат VCF. Описание типичного протокола поиска однонуклеотидных полиморфизмов.
Поиск структурных вариантов (SNV-calling). Обзор принципа метода. Набор программ GATK. Формат VCF. Описание типичного протокола поиска однонуклеотидных полиморфизмов.
Основы филогенетического анализа. Множественные выравнивания. Построение филогенетического дерева.
Аннотация генома. Поиск белок-кодирующих генов. Функциональная аннотация по гомологии, выявление консервативных доменов.
Аннотация генома. Поиск белок-кодирующих генов. Функциональная аннотация по гомологии, выявление консервативных доменов.
Выравнивание коротких прочтений на митохондриальный геном и Y - хромосому, SNV- calling c использованием программ GATK в режиме гаплоидного вызова. Определение гаплогруппы образцов по Y и MT (Y-LineangTracker, HaploGrep).
Филогенетический анализ и расчет времени коалесценции (время разделения веток) по SNP Y-хромосомы. Анализ Y STR (коротких тандемных повторов), сетевой анализ и расчет возраста общего предка, сопоставление его с результатами расчета времени коалесценции (Y-LineangTracker).
Аннотация патологических вариантов с митохондриальной ДНК (annovar) и анализ гетероплазмий (соматический и внутриклеточный мозаицизм).
Филогенетический анализ и расчет времени коалесценции (время разделения веток) по SNP Y-хромосомы. Анализ Y STR (коротких тандемных повторов), сетевой анализ и расчет возраста общего предка, сопоставление его с результатами расчета времени коалесценции (Y-LineangTracker).
Аннотация патологических вариантов с митохондриальной ДНК (annovar) и анализ гетероплазмий (соматический и внутриклеточный мозаицизм).
Чтение, длина вставки, контиг, скаффолд, покрытие, k-mer, N50. Выбор платформы и библиотек.
Чем хорошая сборка отличается от плохой. Разбор типовых ошибок. Практикум на гибридной сборке с данных Illumina и Oxford Nanopore.
Чем хорошая сборка отличается от плохой. Разбор типовых ошибок. Практикум на гибридной сборке с данных Illumina и Oxford Nanopore.
Введение. Контроль качества. Fastqc, multiqc. Тримминг и фильтрация ридов. Картирование STAR. Сборка транскриптов. Stringtie. Квантификация (htseq-count, stringtie, etc).
Проверка самосогласованности: корреляционная тепловая карта, PCA/MDS, поправка на множественные сравнения. Batch effect, поиск выбросов. Линейные модели, дизайн экспериментов, нормализация.
Дифференциальная экспрессия (edgeR, DESeq2), дифференциальный сплайсинг, функциональный анализ (WebGestalt, clusterProfiler). Визуализация данных RNA-seq в IGV и при помощи R. Анализ коэкспрессии генов (WGCNA).
Проверка самосогласованности: корреляционная тепловая карта, PCA/MDS, поправка на множественные сравнения. Batch effect, поиск выбросов. Линейные модели, дизайн экспериментов, нормализация.
Дифференциальная экспрессия (edgeR, DESeq2), дифференциальный сплайсинг, функциональный анализ (WebGestalt, clusterProfiler). Визуализация данных RNA-seq в IGV и при помощи R. Анализ коэкспрессии генов (WGCNA).
Методы профилирования состава микробиома на основании NGS. Ампликонное и shotgun (WGS) секвенирование. Референсные базы данных (SILVA, GreenGenes, RDP).
Предобработка ридов и таксономическая классификация 16S рРНК/ITS данных (QIIME2, DADA2, Deblur). Интерактивный анализ данных по микробиому (Knomics-Biota).
Определение состава сообщества по shotgun-метагеномам: от кладоспецифичных маркеров (MetaPhlAn2) до анализа MAG (MetaBat2). Hi-C метагеномика.
Предсказание метаболического потенциала по 16S рРНК данным (PICRUSt, Tax4fun, FAPROTAX).
Особенности статистической обработки данных по составу микробиоты: разреженность (виды нулей в таблице представленностей, замена на псевдо-отсчеты, GBM и пакет zCompositions в R), композиционность (alr-, clr- и ilr- преобразования, методы philr, selbal, gneiss, DBA, amalgam).
Альфа- и бета-разнообразие: метрики (chao1, Shannon, UniFrac, Bray-Curtis, Aitchison distance), визуализация (MDS, PCoA).
Предобработка ридов и таксономическая классификация 16S рРНК/ITS данных (QIIME2, DADA2, Deblur). Интерактивный анализ данных по микробиому (Knomics-Biota).
Определение состава сообщества по shotgun-метагеномам: от кладоспецифичных маркеров (MetaPhlAn2) до анализа MAG (MetaBat2). Hi-C метагеномика.
Предсказание метаболического потенциала по 16S рРНК данным (PICRUSt, Tax4fun, FAPROTAX).
Особенности статистической обработки данных по составу микробиоты: разреженность (виды нулей в таблице представленностей, замена на псевдо-отсчеты, GBM и пакет zCompositions в R), композиционность (alr-, clr- и ilr- преобразования, методы philr, selbal, gneiss, DBA, amalgam).
Альфа- и бета-разнообразие: метрики (chao1, Shannon, UniFrac, Bray-Curtis, Aitchison distance), визуализация (MDS, PCoA).
• Эпигенетика. Метилирование ДНК, функции
• Бисульфитная конверсия
• Пайплайн обработки данных бисульфитного секвенирования,
стандарты и особенности
• Анализ данных бисульфитного секвенирования
• Дифференциальное метилирование
• Бисульфитная конверсия
• Пайплайн обработки данных бисульфитного секвенирования,
стандарты и особенности
• Анализ данных бисульфитного секвенирования
• Дифференциальное метилирование
• Общая схема экспериментов scRNA-Seq и snRNA-Seq
• Основные методы подготовки библиотек для scRNA-Seq: Smart-seq2/3, 10x Chromium и Parse Biosciences Evercode
• Мультимодальные эксперименты: CITE-Seq, 10x Multiome, DOGMA-seq и прочие.
• Cell Hashing и sci-Plex
• Дорожная карта анализа scRNA-Seq
• Контроль качества в данных: особенности и различия между протоколами
• Способы контроля дисперсии в scRNA-Seq: SCTransform, pagoda2 и прочее
• Подходы для анализа, использующие VAE (scVI)
• Кластеризация и интерпретация данных
• Анализ мультимодальных омиксных данных (MOFA, totalVI и прочее)
• Основные методы подготовки библиотек для scRNA-Seq: Smart-seq2/3, 10x Chromium и Parse Biosciences Evercode
• Мультимодальные эксперименты: CITE-Seq, 10x Multiome, DOGMA-seq и прочие.
• Cell Hashing и sci-Plex
• Дорожная карта анализа scRNA-Seq
• Контроль качества в данных: особенности и различия между протоколами
• Способы контроля дисперсии в scRNA-Seq: SCTransform, pagoda2 и прочее
• Подходы для анализа, использующие VAE (scVI)
• Кластеризация и интерпретация данных
• Анализ мультимодальных омиксных данных (MOFA, totalVI и прочее)
Стоимость курса и варианты оплаты
Физические лица
Юридические лица
Полная оплата 55 000 руб.
Беспроцентная рассрочка на 12 месяцев
Бронь места по частичной оплате. Забронируйте место на курсе и цену по предоплате 10 000 руб. Доплата перед стартом обучения
Для студентов дневных и вечерних отделений бакалавриата, магистратуры и специалитета предоставляется скидка 30% (промокод STUDENTNGS30)*
*Мы попросим справку из деканата или фото студенческого. Скопируйте промокод для оплаты
Для аспирантов — 10% (промокод ASPIRANT10)*
Полная оплата 65 000 руб.
Скидка при оплате более чем за 3 места
Бесплатная консультация
Оставить заявку
Если у вас остались вопросы, оставьте заявку на бесплатную консультацию
Преподаватели курса
Отзывы студентов
Курсы, которые могут вам подойти