ए से जेड तक जैव सूचना विज्ञान पर स्कूल से व्याख्यान

2019 की गर्मियों में, जैव सूचना विज्ञान पर ग्रीष्मकालीन स्कूल सातवीं बार आयोजित किया गया था - इस क्षेत्र में अपना पहला कदम उठाते हुए विभिन्न शहरों और देशों के सौ छात्रों और हाल के स्नातकों के लिए एक साप्ताहिक शैक्षिक गहन।

जीवविज्ञानी, चिकित्सक, प्रोग्रामर, गणितज्ञ, भौतिक विज्ञानी, रसायनज्ञ - स्कूल के प्रतिभागियों की सबसे आम विशेषता - सशर्त रूप से "जीवविज्ञानी" और "कंप्यूटर वैज्ञानिकों" की दो धाराओं में विभाजित हैं। व्याख्यान और अभ्यास विभिन्न जैव सूचना विज्ञान विधियों और चिकित्सा और जीव विज्ञान में उनके आवेदन के लिए समर्पित थे: विकास से लेकर एकल-कोशिका अनुक्रमण डेटा और उम्र बढ़ने के विश्लेषण तक।

नीचे हम 15 पिछले व्याख्यान के अवलोकन, वीडियो और स्लाइड साझा करते हैं। तारांकन के साथ चिह्नित "*" को बिना तैयारी के या बुनियादी ज्ञान के साथ देखा जा सकता है।

देखने का मज़ा लें!



1. “एनजीएस टेक्नोलॉजीज का परिचय | बारबिटोव यूरी, इंस्टीट्यूट ऑफ बायोइनफॉरमैटिक्स

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यूरी ने अगली पीढ़ी के अनुक्रमण (एनजीएस) के बुनियादी तरीकों और डेटा अधिग्रहण के दौर से गुजरने वाले तंत्रों के बारे में बात की। कहानी पोलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पीसीआर), सेंगर अनुक्रमण, विभिन्न दूसरी और तीसरी पीढ़ी के अनुक्रमण प्रौद्योगिकियों के बीच के अंतर की कार्रवाई के बारे में बताती है। अलग-अलग, प्रयोगात्मक दृष्टिकोण दिए गए हैं जो किसी को विभिन्न प्रकार के डेटा प्राप्त करने की अनुमति देते हैं।



2. "प्राचीन डीएनए के विश्लेषण के लिए जैव सूचना विज्ञान के गुर | तात्याना Tatarinova, La Verne विश्वविद्यालय

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प्राचीन डीएनए प्रजातियों और जीवों पर डेटा के एक स्रोत के रूप में वैज्ञानिकों का ध्यान आकर्षित करता है जो वर्तमान समय में जीवित नहीं हैं। हालांकि, डीएनए के खराब संरक्षण के कारण, जैव सूचनात्मक डेटा प्रोसेसिंग का तरीका अलग है और बड़ी संख्या में ट्रिक्स की आवश्यकता होती है। तात्याना खजर लोगों के अवशेषों से प्राचीन डीएनए के उदाहरण का उपयोग करने के बारे में बात करता है।



3. कैंसर जीनोम की अनुक्रमण और विश्लेषण | सर्गेई Aganezov, जॉन्स हॉपकिंस विश्वविद्यालय

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कैंसर के विकास के दौरान दैहिक उत्परिवर्तन कोशिकाओं में जीनोम के कैरियोटाइप को बदल सकते हैं और उन्हें एक जनसंख्या लाभ दे सकते हैं, जो घातक ट्यूमर के अनियंत्रित प्रसार की ओर जाता है। इस तरह के ट्यूमर की कोशिकाओं में संरचनात्मक आनुवंशिक परिवर्तनों का विश्लेषण कैंसर के विकास के कारणों और समझ का अध्ययन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

व्याख्यान से पता चलता है कि कैंसर कोशिकाओं के जीनोम में संरचनात्मक परिवर्तनों की अधिक सटीक और सूचनात्मक तस्वीर प्राप्त करने के लिए ग्राफ सिद्धांत, संयोजन, और रैखिक प्रोग्रामिंग के क्षेत्रों से तरीकों और ज्ञान का उपयोग कैसे किया जा सकता है।

सर्गेई ने अनुक्रमिक विषम घातक ट्यूमर में कैंसर कोशिकाओं के समूहों में पुनर्व्यवस्थित जीनोमिक कैरियोटाइप की बहाली के लिए एल्गोरिदमिक दृष्टिकोण के बारे में बात की। उन्होंने उन कठिनाइयों की भी जांच की जो स्वस्थ और कैंसर कोशिकाओं के गैर-अगुणित जीनोम बनाते हैं, और विषम कैंसर के अनुक्रमण के साथ काम करने के लिए मॉडल का वर्णन किया है।



4. "मन के" गैर-ईथर "प्रयास: बायोमेड में गणित और प्रोग्रामिंग की मांग क्यों है? Pyotr Vlasov, विज्ञान और प्रौद्योगिकी संस्थान

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आधुनिक जीव विज्ञान, चिकित्सा और फार्माकोलॉजी में, अनुसंधान और अनुप्रयुक्त कार्यों को तेजी से बनाया जा रहा है जिनके लिए भौतिकी और गणित और आईटी-प्रौद्योगिकियों के गहन ज्ञान की आवश्यकता होती है।

प्रयोगात्मक और सैद्धांतिक डेटा की मात्रा में तेज वृद्धि ने जैव / चिकित्सा क्षेत्र को गणित और आईटी के क्षेत्र के करीब क्यों लाया है? दवाओं और व्यक्तिगत बायोमेडिसिन के आधुनिक विकास पर गणितीय / प्रोग्रामेटिक दृष्टिकोण और जीव विज्ञान की गहरी समझ "तालमेल" का तालमेल कितना सही है? हाल के वर्षों में, हम यह समझने में कामयाब रहे कि बायोमेडिक्स के लिए प्रमुख जीनोटाइप-फेनोटाइप रिश्ते में क्या नया है, जिसमें शामिल हैं विभिन्न प्रकार की बीमारियों के संदर्भ में? यह समझ चिकित्सा के लिए नए "लक्ष्य" को कैसे प्रकट करती है? और यह ऐसे अध्ययनों में क्यों है कि गणित और प्रोग्रामिंग का अच्छा ज्ञान मांग में है?

अपने व्याख्यान में, पीटर ने बायोमेडिकल डेटा के विश्लेषण के लिए विशिष्ट संसाधनों और उपकरणों का उपयोग करने के साथ-साथ कुछ मौलिक अनुसंधान समस्याओं पर इन और अन्य मुद्दों पर चर्चा की।



5. "भ्रूण स्तर पर मानव जीनोम का संपादन करना | डेनिस Rebrikov, रूस राष्ट्रीय अनुसंधान चिकित्सा विश्वविद्यालय Pirogov के नाम पर

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CRISPR जीनोम एडिटिंग सिस्टम डीएनए के न्यूक्लियोटाइड अनुक्रम में लक्षित बदलाव की अनुमति देता है। व्याख्याता ने इस बारे में बात की कि इस तकनीक का उपयोग करके आप ज़ीगोट स्टेज पर मानव भ्रूण का संभावित संपादन कैसे कर सकते हैं, खतरे और जोखिम क्या हैं, और आप दृष्टिकोण की सुरक्षा का मूल्यांकन कैसे करते हैं। डेनिस ने क्लोनिंग प्रौद्योगिकियों और वैज्ञानिक दृष्टिकोणों का अवलोकन भी किया जो इन प्रक्रियाओं को पूरा करते हैं।



6. बी कोशिकाएं इतनी अलग क्यों हैं? | इलारिया तारासोवा, वाल्टर और एलिजा हॉल इंस्टीट्यूट ऑफ मेडिकल रिसर्च

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किस जीन की अभिव्यक्ति समय पर और कौन से विभाजनों की संख्या पर निर्भर करता है, इसकी अभिव्यक्ति को समझने के लिए एक ट्रांसक्रिप्ट के साथ सक्रिय लिम्फोसाइटों को कैसे ट्रांसफर किया जाता है? बी कोशिकाओं और शरीर में इतने कार्यात्मक प्रकार के बीच अंतर क्यों हैं? इन और अन्य सवालों के जवाब इलारिया ने अपने व्याख्यान में दिए हैं।



7. * कटिंग और सिलाई पाठ्यक्रम: कैसे डिजाइनर प्रोटीन चिकित्सा और जैव प्रौद्योगिकी में उपयोग किया जाता है | एंटोन चुगुनोव, IBCh RAS, Biomolecule

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एंटोन ने बताया कि निर्देशित संशोधन के लिए क्या दृष्टिकोण मौजूद हैं और यहां तक ​​कि वांछित गुणों के साथ प्रोटीन के "खरोंच" से डिजाइन करते हैं। लेकिन ये नई दवाएं हैं, और जैव प्रौद्योगिकी के लिए अणु, और ऊर्जा क्षेत्र में भी नए अवसर हैं।



8. एपिजेनेटिक विनियमन और उम्र बढ़ने | ओलेग शापिनोव, जेटब्रेन्स रिसर्च

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एजिंग एक जटिल प्रक्रिया है जो जीवित जीवों के अधीन है। व्याख्यान में, ओलेग ने डेटा प्रोसेसिंग के लिए एपिजेनेटिक विनियमन, प्रयोगात्मक और कम्प्यूटेशनल विधियों के मूल सिद्धांतों की जांच की, जिसमें एक व्यापक चिप-सीक्यू डेटा विश्लेषण समाधान - जेबीआर जीनोम ब्राउज़र और स्पैन सेमिसुपरवाइज्ड पीक एनेलाइज़र शामिल हैं ।

व्याख्यान में मिथाइलेशन घंटे, डीएनए अणु के रासायनिक संशोधनों के स्तर से जैविक उम्र की भविष्यवाणी करने की एक विधि का भी उल्लेख किया गया है। दर्शकों का विकास और उम्र बढ़ने में मानव स्वदेशी के अध्ययन के बारे में एक कहानी के साथ संपन्न होता है, जो वाशिंगटन विश्वविद्यालय द्वारा सेंट लुइस और जेटब्रेन्स रिसर्च प्रयोगशाला में आयोजित किया जाता है।



9. "मशीन लर्निंग का परिचय | ग्रिगोरी सपूनोव, इंटेंटो

वीडियो| आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र के रूप में स्लाइड्स

मशीन लर्निंग, शोधकर्ताओं का ध्यान आकर्षित करना जारी रखता है। हम कह सकते हैं कि यह प्रोग्रामिंग का एक विकल्प है, जो डेटा में उन पैटर्नों को प्रकट करने में मदद कर सकता है जो सामान्य आंखों से दिखाई नहीं देते हैं। व्याख्याता मॉडल प्रशिक्षण के प्रत्येक चरण और इनपुट को आपूर्ति किए गए डेटा की गुणवत्ता के महत्व के बारे में विस्तार से बताता है।



10. RNA-seq डेटा विश्लेषण | एलेक्सी सर्गुशिशव, आईटीएमओ यूनिवर्सिटी

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आरएनए अनुक्रमण डेटा (RNA-seq) आपको ऊतकों या पूरे जीवों में जीन पूल अभिव्यक्ति में परिवर्तन का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है। एलेक्सी ने सामान्य रूप से प्रोटोकॉल और आरएनए अनुक्रमण के बारे में बात की, अंतर जीन अभिव्यक्ति के विश्लेषण के लिए मात्रा और दृष्टिकोण।



11. - जीनोम को असेंबल करने के लिए एल्गोरिदम | एंड्री प्रिज़िब्लेस्की, एसपीबीएसयू टीएसएबी

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जीनोम असेंबली एक जटिल एल्गोरिथम कम्प्यूटेशनल प्रक्रिया है। आंद्रेई ने ग्राफ डी ब्रूने और मेट्रिक्स पर आधारित असेंबली एल्गोरिदम के बारे में बात की, जो असेंबली के दौरान ध्यान देने के लिए महत्वपूर्ण हैं।



12. फिनिश आबादी में महान प्रभाव के साथ दुर्लभ रोगजनक एलील्स की खोज करें वासिली रामेंस्की, रूस के स्वास्थ्य मंत्रालय के निवारक चिकित्सा के लिए संघीय राज्य बजटीय संस्थान राष्ट्रीय चिकित्सा अनुसंधान केंद्र

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यह माना जाता है कि दुर्लभ जीनोमिक वेरिएंट आम बीमारियों के विकास और मात्रात्मक फेनोटाइपिक लक्षणों के महत्व को बहुत प्रभावित करते हैं। प्रौद्योगिकी के विकास के बावजूद, आधुनिक अनुसंधान में अभी भी ऐसे विकल्पों की मज़बूती से पहचान करने के लिए पर्याप्त संख्या में नमूनों की कमी है।

पृथक आबादी में, जो मजबूत जनसंख्या गिरावट के एक चरण से गुजरे हैं, उदाहरण के लिए, फिनिश में, साधारण आबादी की तुलना में हानिकारक एलील को बहुत अधिक आवृत्तियों के साथ देखा जा सकता है। 6,000 फिन्स में 78 जीनों की सीक्वेंसिंग ने बड़े वेरिएंट्स की सफल खोज के लिए बड़े और अच्छी तरह से वर्णित कॉहोर्ट्स के महत्व को दिखाया।

उत्तरी और पूर्वी फ़िनलैंड के 20,000 निवासियों के पूर्वजों की सीक्वेंसिंग में 25 पात्रों के साथ हानिकारक वेरिएंट के 43 नए संघों का पता चला। अधिकांश नए ज्ञात हानिकारक एलील्स फिन्स में अन्य यूरोपीय आबादी की तुलना में 10-100 गुना अधिक आवृत्तियों के साथ पाए जाते हैं। अन्य यूरोपीय आबादी में ऐसे विकल्पों की पहचान करने के लिए सैकड़ों हजारों या लाखों व्यक्तियों के नमूनों की आवश्यकता होगी।

वासिली ने इस तरह की समस्या को हल करने के लिए पर्याप्त रूप से बड़े कॉहर्ट्स और अलग-अलग आबादी का उपयोग करने की प्रभावशीलता के द्वारा दुर्लभ नैदानिक ​​रूप से महत्वपूर्ण वेरिएंट का पता लगाने की मौलिक संभावना के बारे में बात की।



13. * मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके प्रोटिओम और अन्य अभिव्यक्ति डेटा से बायोमार्कर की खोज करें | ऐलेना चुक्लिना, ईटीएच ज्यूरिख

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ऐलेना ने बायोमार्कर की अवधारणा के बारे में बताया और उनकी खोज के लिए मशीन लर्निंग कैसे और कितनी अच्छी है। व्याख्यान में विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग का उल्लेख है और चरण-दर-चरण कार्यान्वयन एल्गोरिदम प्रदान करता है - ऐलेना उदाहरणों के साथ दिखाता है कि यह वास्तविक प्रोटिओमिक डेटा पर दवा में कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है और अंतर जीन अभिव्यक्ति के विश्लेषण के परिणाम।



14. "प्रोटिओमिक्स की दुनिया में | पावेल सिनित्सिन, मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट ऑफ बायोकैमिस्ट्री

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पावेल प्रोटिओमिक्स में डेटा प्राप्त करने के लिए विभिन्न सिद्धांतों और दृष्टिकोणों के बारे में बात करता है। व्याख्याता डेटा अधिग्रहण, पेप्टाइड चयन सुविधाओं के प्रत्येक चरण के बारे में विस्तार से बताता है और नीचे-ऊपर और ऊपर-नीचे विधियों के दृष्टिकोण में अंतर दिखाता है।



15. एकल कोशिकाओं के स्तर पर मस्तिष्क के विकास का अध्ययन | कॉन्स्टेंटिन ओकोनेनिकोव, जर्मन कैंसर रिसर्च सेंटर

वीडियो | अपने व्याख्यान में कोन्सटेंटिन को स्लाइड

करता है, जो एकल-कोशिका अनुक्रमण तकनीकों का विस्तृत अवलोकन करता है और दिखाता है कि मस्तिष्क अनुसंधान में एकल-कोशिका डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है। अलग से, व्याख्याता एकल सेल डेटा के प्रसंस्करण के दृष्टिकोण पर चर्चा करता है।

अंततः

ग्रीष्मकालीन स्कूलों 2013 के बाद से हर वर्ष आयोजित किया गया है, और विभिन्न साल के कई वीडियो संचित पर यूट्यूब चैनल विषयों की एक विस्तृत कवरेज के साथ सार्वजनिक क्षेत्र में।

और 1 मई तक, समर स्कूल 2020 के लिए आवेदन खुले रहेंगे, जो 27 जुलाई से 1 अगस्त तक सेंट पीटर्सबर्ग में आयोजित किया जाएगा। उन लोगों के लिए जो गहन ज्ञान चाहते हैं - 22 फरवरी तक, आप सेंट पीटर्सबर्ग और मॉस्को में जैव सूचना विज्ञान में या सिस्टम जीव विज्ञान पर एक साइट-सेमिनार में एक रिट्रेनिंग प्रोग्राम को पकड़ सकते हैं ।

स्कूल 2019 को JetBrains , BIOCAD और EPAM के समर्थन के लिए धन्यवाद दिया गया था , जिसके लिए वे बहुत आभारी हैं।

सभी के लिए जैव सूचना विज्ञान और जल्द ही मिलते हैं!

पुनश्च - जैव सूचना विज्ञान पर व्याख्यान के अवलोकन के साथ Habré पर पिछले पोस्ट: 2018 , 2017 , 2016 ।