1. Основы работы в ОС Linux
Цель курса - освоение операционной системы Linux в объеме, достаточном для самостоятельной работы с прикладным программным обеспечением на персональных компьютерах и удаленных серверах.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи:
· изучение основ устройства операционной системы Linux и организации файловой системы;
· изучение принципов создания и распространения свободного программного обеспечения, различных типов лицензирования программного обеспечения;
· освоение работы с пакетными менеджерами;
· ознакомление с различными программами, часто используемыми в операционной системе Linux, включая текстовые редакторы, сетевые утилиты, файловые менеджеры;
· освоение работы в программной оболочке bash, изучение базовых принципов программирования с использованием bash;
· получение практического опыта установки программ, распространяемых в виде исходных кодов;
· освоение работы с очередью задач на кластерах и суперкомпьютерах.
2. Программирование на языке Python
Цель курса - научить студентов основам программирования на языке Python.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи:
· изучение основ процедурного и объектно-ориентированного программирования;
· получение представления о синтаксисе языка Pyhton, об основных конструкциях и операторах;
· изучение общепринятых правил по оформлению программ на языке Python;
· знакомство со средствами разработки и отладки приложений на языке Python;
· получение практического опыта по разработке небольших приложений на языке Python;
· знакомство с основными библиотеками для Python, в том числе предназначенными для разработки научного программного обеспечения.
3. Алгоритмы и структуры данных
Цели курса - развить у студентов алгоритмическое мышление и дать им знания об основных алгоритмах и структурах данных, необходимых для эффективной разработки программного обеспечения. Курс состоит из лекций и практических занятий. На практических занятиях используется язык Python.
Для достижения поставленных целей выделяются следующие задачи:
· изучение основ теории графов и дискретной математики;
· получение навыков реализации базовых алгоритмов и структур данных;
· знакомство с различными алгоритмами, часто встречающимися при решении практических задач, в том числе биоинформатических;
· формирование понимания алгоритмической сложности и эффективности;
· получение навыка формализации поставленных задач;
· изучение инструментов анализа, отладки и оптимизации алгоритмов.
4. Анализ данных и машинное обучение
Цель курса - обучить студентов современным методам анализа данных, в том числе с использованием машинного обучения. Курс состоит из лекций и практических занятий. На практических занятиях используется язык Python и специализированное программное обеспечение для анализа данных Weka.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи:
· изучение основ теории вероятностей и математической статистики;
· изучение основных принципов анализа данных;
· изучение и практическое освоение методов машинного обучения, таких как нейронные сети, метод опорных векторов, деревья решений, Random forest;
· изучение методов уменьшения размерности данных;
· изучение методов deep learning;
· освоение правильной методологии использования методов машинного обучения.
5. 3D-моделирование
Цели курса - развить пространственное мышление и научить студентов решать практические задачи, связанные с 3D-моделированием, с помощью прикладного программного обеспечения. Курс состоит из практических занятий, используется свободно распространяемый пакет 3D-моделирования Blender.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи:
· изучение базовых принципов 3D-моделирования с помощью современных программ, получение представления об освещении, текстурах, различных форматах файлов;
· получение навыков работы в свободно распространяемой программе 3D-моделирования Blender;
· получение практического опыта изготовления объемной модели объекта по чертежу;
· освоение процесса построения 3D-моделей для иллюстраций, анимации, интерактивных презентаций, моделирования физических процессов и 3D-печати;
· освоение процесса подготовки иллюстраций пространственных структур биомолекул и других биологических объектов в соответствии с заданными требованиями по разрешению, формату файла, палитре цветов;
· освоение процесса создания интерактивных презентаций;
· изучение общих принципов анимации, получение опыта создания анимации, в том числе для системы частиц;
· освоение разработки и модификации 3D-моделей для 3D-печати;
· знакомство с возможностями моделирования физических процессов;
· знакомство с возможностями автоматизации работы в Blender с помощью встроенного скриптового языка Python.
6. Молекулярная биология
Цель курса - получение студентами знаний о структурах и функциях белков и нуклеиновых кислот, генетическом коде, принципах и механизмах воспроизведения и реализации генетической информации, структуре генома.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи:
· знакомство с основными этапами развития молекулярной биологии;
· изложение принципов строения и основных функций нерегулярных биополимеров;
· изучение свойств генетического кода;
· изложение принципов и этапов репликации, транскрипции, трансляции и обратной транскрипции;
· сравнительная характеристика указанных процессов и их регуляции у про - и эукариот;
· знакомство с организацией генома эукариот и молекулярными основами канцерогенеза.
7. Строение биополимеров
Цель курса - овладение теоретическими основами структурной биологии, т.е. теории и принципов пространственного строения биополимеров на атомном уровне, методов моделирования структуры, конформационной динамики и взаимодействий биополимеров между собой и с малыми молекулами.
Для достижения поставленной цели выделяются задачи курса:
· освоение теоретических основ описания атомной структуры макромолекул, конформации молекул, уровней организации структуры, основных структурных элементов иерархической организации реальных пространственных структур молекул белков и нуклеиновых кислот;
· изучение основ организации пространственной структуры биополимеров и самоорганизации структуры на основе методов статистической термодинамики для макромолекулы в водном растворе; основных типов атом-атомных и межмолекулярных взаимодействий, определяющих стабильность пространственной структуры биополимеров; компьютерных методов моделирования структуры биополимеров и энергии их взаимодействий;
· изучение возможных путей применения методов компьютерного моделирования структуры и энергетики взаимодействий биополимеров, макромолекул и малых молекул в различных областях (научные исследования, медицина, промышленность, и т.д.).
8. Основы взаимодействия биомолекул
Цель курса - обучение теоретическим основам современных методов и подходов в изучении биологических надмолекулярных ансамблей. Курс состоит из лекций.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи курса:
· освоение теоретических основ описания эффективности комплексобразования нуклеиновых кислот, основ гибридизационного анализа НК;
· освоение теоретических и практических подходов в биологической масс-спектрометрии;
· изучение основ организации пространственной структуры молекулярно импринтированных полимеров;
· изучение систем регистрации взаимодействия биомолекул в реальном времени.
· освоение подходов к детектированию одиночных молекул;
· освоение основ молекулярного моделирования надмолекулярных ансамблей, методов определения оптимальных конформаций макромолекулы.
9. Общая биоинформатика
Цель курса - дать представление о типичных задачах биоинформатики и путях их решения. Курс состоит из лекций.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи курса:
· изучение основных публичных источников биоинформатических данных;
· изучение базовых алгоритмов, наиболее часто используемых при выравнивании и поиске нуклеотидных последовательностей;
· изучение инструментов для работы с геномными и протеомными данными;
· изучение способов визуализации данных биологических исследований;
· изучение методов обработки результатов высокопроизводительного секвенирования;
· изучение использования высокопроизводительных вычислений для решения
· биологических задач.
10. Современные экспериментальные методы молекулярной биологии
Цель курса - сформировать представление о современных экспериментальных методах синтеза и исследования биополимеров, в первую очередь белков и нуклеиновых кислот. Курс состоит из лекций.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи курса:
· теоретическое освоение общих принципов и культуры экспериментальной работы;
· теоретическое освоение принципов и основных методов современной синтетической биологии, изучение основных технологий клонирования, синтеза генов, наработки и очистки белков;
· изучение технологий секвенирования по Сэнгеру и высокопроизводительного секвенирования;
· знакомство с методами исследования пространственной структуры белков, такими как ЯМР, рентгеноструктурный анализ, круговой дихроизм, электронная микроскопия. Изучение общих принципов и области применимости этих методов.
11. Практикум по структурной биоинформатике
Цель курса - освоение на практике методов структурной биоинформатики и молекулярного моделирования. Курс состоит из практических занятий.
Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи курса:
· освоение программ для просмотра и редактирования пространственных структур биомолекул;
· освоение метода моделирования пространственной структуры белков по гомологии;
· изучение методов моделирования пространственной структуры белков de novo;
· освоение методов моделирования комплексов биомолекул друг с другом и с небольшими лигандами;
· освоение всех этапов моделирования методом молекулярной динамики: создание модели белка в водном растворе, моделирование и анализ структуры и динамики модели;
· освоение методов оценки свободной энергии с использованием «алхимических» превращений и с использованием потенциала средней силы.