Рад представить вам 27 лекций по биоинформатике (включая описания, слайды и полные видеозаписи). Лекции читались на летней школе по биоинформатике, которая проходила в июле 2014 под Санкт-Петербургом, собрала вместе 100 студентов со всей России и СНГ, а также лекторов из МГУ, МФТИ, Сколтеха, РАН, СПбАУ, СПбГПУ, СПбГУ, Yale University, Fox Chase Cancer Center, George Washington University, Pennsylvania State и других прекрасных организаций.
Школу традиционно проводила команда Института биоинформатики, а поддерживали ее СПбАУ РАН, СПбГУ, JetBrains, РВК, BIOCAD, EMC, Фонд «Династия» и РФФИ, благодаря чему удалось сделать мероприятие абсолютно бесплатным для всех участников.
Организация материалов
Если список ниже покажется вам слишком сложным для поиска и выбора лекций, то можете воспользоваться также программкой школы, плейлистом на ютубе и страницой со всеми слайдами.
1. Введение в биоинформатику (Алла Лапидус, СПбАУ РАН, СПбГУ)
Революция в ядерной физике привела много лет назад к накоплению огромного количества данных, которые надо было хранить и обрабатывать. Это оказалось под силу только компьютерам, а за ними и супер-компьютерам.
Бум геномики последних 10-15 лет продолжил эту традицию и приумножил ее: медико-биологические исследования касаются каждого из нас, а значит и данных будет производиться все больше и больше особенно в свете идеи персонализированной медицины и требований большой фармы. Тут уж без компьютерных знаний и программных продуктов и вовсе делать нечего. Но кроме того, надо хорошо знать что изучать, как, как анализировать данные и насколько им можно верить. Как хранить и обрабатывать. Где применять и где использовать.
В лекции освещено большинство этих «как». Алла ставит своей целью рассказать о значимости и широте приложений биоинформатики.
2. Мутационный процесс и методы его изучения (Алексей Кондрашов, МГУ)
Мутационный процесс — первый из двух необходимых факторов дарвиновской эволюции. В лекции рассмотрены причины и механизмы возникновения мутаций, методы измерения параметров мутационного процесса на малых, средних и больших временах, данные о скоростях мутирования и простейшие модели влияния мутирования на генетическую структуру популяции.
3. Естественный отбор и методы его изучения (Алексей Кондрашов, МГУ)
Естественный отбор — второй из двух необходимых факторов дарвиновской эволюции. В лекции рассмотрены причины и механизмы возникновения отбора, методы и параметры, применяемые для его описания и изучения, данные об отборе в природе и простейшие модели влияния отбора на популяцию.
4. Детское развитие и биоинформатика: задачи и решения (Елена Григоренко, Yale University)
В лекции рассказано о нескольких «стыках» наук о развитии и биоинформатики.
Обсуждаются проблемы пренатальной диагностики и пренатального секвенирования, а также экзомного секвенирования новорожденных.
Рассказывается об изучении влияния ранней среды развития на состояние метилома, и о геномной этиологии детских расстройств развития. В заключение рассмотрены этические вопросы, связанные с использованием геномной информации в принятии диагностических и индивидуализированных решений о развитии ребенка.
5. Секвенирование нового поколения: принципы, возможности и перспективы (Мария Логачева, МГУ)
Секвенирование нового поколения (NGS) преобразило многие области биологических и биомедицинских исследований. Оно позволяет относительно быстро и недорого получать последовательности генов и геномов ранее не изученных видов, а также – на материале большого числа индивидуумов одного вида – выявлять внутривидовую изменчивость, проводить поиск генов, ассоциированных с интересующими признаками. Помимо собственно определения последовательностей геномов NGS позволяет проводить детальный анализ экспрессии генов в разных тканях организма или при разных условиях, широко используется в эпигенетических исследованиях.
В лекции дан обзор основных методов секвенирования, их физико-химические принципы, особенности пробоподготовки, характеристика получаемых данных, их стоимость и типичные ошибки. Особое внимание уделено применимости разных методов для решения биологических задач, и даны рекомендации по планированию экспериментов, связанных с NGS.
6. Структурная биология белка: обзор проблем и подходов (Павел Яковлев, BIOCAD)
Использование только первичных последовательностей позволяет решить большинство вопросов, связанных с нуклеиновыми кислотами (ДНК и РНК). При изучении функций белков знание только первичной последовательности уже не позволяет решить большинство задач. Какие белки будут взаимодействовать между собой и как сильно? Повлечет ли замена аминокислоты смену функции белка? Как убрать побочные эффекты от лекарственного белка или увеличить его эффективность? На эти вопросы призвана ответить область биоинформатики, занимающаяся разработкой алгоритмов для моделирования пространственной формы белков и их взаимодействий.
7. De novo сборка транскриптомов (Артем Касьянов, МФТИ)
В связи со значительным удешевлением и повышением производительности технологий число проектов, посвященных de novo секвенированию геномов немодельных организмов, значительно возросло. В ряде случаев de novo секвенирование и сборка генома затруднена — к примеру, в случае его значительных размеров. В таких случаях прибегают к изучению транскриптома. Также de novo анализ транскриптома может понадобиться в случае изучения видов с большим количеством альтернативно сплайсирующихся генов, так как даже при наличии генома достаточно сложно определить полный перечень изоформ.
Лекция посвящена вопросам сборки транскриптомных данных в отсутствии генома. Рассмотрены такие темы, как сплайс-графы, программы trinity и newbler, сравнение и анализ сборок, сборка транскриптомов полиплоидных организмов.
8. Эволюция алгоритмов сборки генома (Антон Банкевич, СПбАУ РАН)
На данный момент существует уже несколько поколений методов секвенирования ДНК. Однако новые технологии бессмысленны без алгоритмов, способных обработать их результаты. Постоянно возникающие новые методы секвенирования ставят всё новые алгоритмические задачи. Одной из важнейших таких задач является сборка генома. В лекции рассказано об эволюции методов секвенирования и алгоритмических подходах к сборке генома, возникавших и продолжающих возникать с каждым шагом этой эволюции.
9. Введение в молекулярную биологию и генетику (Павел Добрынин, СПбГУ)
Лекция посвящена структуре и организации ДНК у прокариот и эукариот, молекулярным механизмам, отвечающим за сохранение и воспроизведение генетического материала. Разобраны основные механизмы, стоящие за генетической изменчивостью, и варианты реализации генетического материала.
10. Задача множественного локального выравнивания и построения синтенных блоков (Илья Минкин, Pennsylvania State University)
В лекции рассматривается две похожие алгоритмические задачи в сравнительной геномике: множественное локальное выравнивание и построение синтенных блоков. Эти алгоритмы играют крайне важную роль в сравнении полных последовательностей геномов. Рассказано о постановке задач и о базовых идеях, на которых построены некоторые современные алгоритмы.
11. Зачем и как делать презентации (Андрей Афанасьев, iBinom)
В лекции обсуждаются типы презентаций, зачем они на самом деле нужны, и рассказывается, как выступить так, чтобы слушатели все поняли и не заснули, а также каких ошибок надо избегать и с кого брать пример при подготовке своего выступления.
12. Бизнес в биоинформатике (Андрей Афанасьев, iBinom)
В лекции рассказано, какие биоинформатические компании существуют в России и в мире, кто их создал и на чем именно они зарабатывают деньги.
Обсуждены планы крупных игроков и тренды в индустрии.
В завершающей части лекции Андрей дает пищу для размышлений об организации собственного стартапа или выборе нового места работы.
13. Перспективы и проблемы системной биологии (Илья Серебрийский, Fox Chase Cancer Center)
Лекция призвана дать общее представление о системных свойствах биологических объектов. Илья Серебрийский рассказывает об основных составляющих системной биологии, об интерактомике и построении моделей, об основных проблемах в системной биологии и попытках их разрешения. Обсуждаются некоторые достижения системной биологии (главным образом из области онкологии). Также рассматриваются общедоступные ресурсы для системной биологии (TCGA/cBioPortal, CCLE).
14. Лабораторная по системной биологии (Илья Серебрийский, Fox Chase Cancer Center)
Занятие посвящено построению сетей взаимодействия на основе общедоступных баз данных. Использованы такие базы данных и веб-сервисы, как Entrez, GeneMANIA, BioGRID и другие. Рассмотрены различные методы визуализации сетей взаимодействия, в частности с помощью программы Cytoscape.
15. Метагеномика (Алла Лапидус, СПбАУ РАН)
Микробы везде, микробы правят миром, но далеко не со всеми из них мы можем познакомиться в лабораторных условиях. Подавляющее большинство из них мы не знаем как вырастить, а значит, их надо как-то извлекать из их естественной среды обитания — земли, воды, из-под корней деревьев и т.д., где они живут большими группами.
Метагеномика и помогает в этих весьма запутанных исследованиях. А еще она помогает кормить, согревать, лечить людей и ловить преступников. Всему этому и биоинформатике в метагеномике и была посвящена эта лекция.
16. Проблема проверки множества статистических гипотез (Антон Коробейников, СПбГУ, СПбАУ РАН)
В лекции рассмотрена классическая проблема проверки множества гипотез одновременно. Подобного рода задачи встают сплошь и рядом, например, при полногеномном поиске ассоциаций или анализе данных микрочипов. Рассмотрены возможные варианты решения этой проблемы, начиная от классического подхода Бонферрони и заканчивая методами, позволяющими контролировать FDR (false discovery rate).
17. Как правильно и неправильно использовать статистику (Никита Алексеев, СПбГУ, George Washington University)
Лекция посвящена ошибкам в применении статистики и способам их предотвращения. В частности, дан ответ на вопрос: в каких ситуациях можно использовать стандартные критерии для сравнения типичных представителей выборки, и что делать, если стандартные критерии не подходят?
18. Математические модели регуляции экспрессии гена (Мария Самсонова, СПбГПУ)
Понимание тонких механизмов регуляции активности генов ‒ необходимое условие для расшифровки механизмов возникновения болезней у человека. К сожалению, на сегодняшний день такое понимание отсутствует: мы не можем удовлетворительно объяснить, ни каким образом группы транскрипционных факторов взаимодействуют друг с другом, с белками хроматина, другими адапторными белками и комплексом РНК‒полимеразы, ни как и почему тот или иной участок последовательности ДНК может контролировать сложную, ограниченную в пространстве и детерминированную во времени картину экспрессии гена.
Математическое моделирование помогает понять механизмы генной регуляции путем механистического и количественного описания этого процесса. В лекции рассмотрены два наиболее распространенных подхода к моделированию экспрессии генов ‒ основанные на нелинейных уравнениях реакции‒диффузии и термодинамическом равновесии. Последовательно рассмотрены этапы построения таких моделей и приведены примеры их использования для генерации новых знаний.
19. Полулокальное и локальное выравнивание последовательностей (Александр Тискин, University of Warwick)
Вычисление наибольшей общей подпоследовательности (longest common subsequence, LCS) двух строк — одна из классических алгоритмических задач, имеющая широкое применение как в информатике, так и в вычислительной биологии, где она известна как «глобальное выравнивание последовательностей». Во многих приложениях необходимо обобщение этой задачи, которое мы называем вычислением полулокальной LCS (semi-local LCS), или «полулокальным выравниванием». В этом случае требуется вычислить LCS между строкой и всеми подстроками другой строки, и/или между всеми префиксами одной строки и всеми суффиксами другой. Помимо важной роли этой обобщенной задачи в строковых алгоритмах у нее обнаруживаются неожиданные связи с алгеброй полугрупп и вычислительной геометрией, с сетями сравнений (comparison networks), а также практические приложения в вычислительной биологии. Кроме того, задача вычисления полулокальной LCS может использоваться в качестве гибкого и эффективного подхода к (полностью) локальному выравниванию биологических последовательностей.
В лекции представлено эффективное решение задачи вычисления полулокальной LCS и дан обзор основных сопутствующих результатов и приложений. В их числе динамическая поддержка LCS; быстрое вычисление клик в некоторых специальных графах; быстрое сравнение сжатых строк; параллельные вычисления на строках.
20. Анализ семейств молекулярных последовательностей (Сергей Нурк, СПбАУ РАН)
При решении самых разных задач, от поиска регуляторных мотивов до предсказания функций белков, биоинформатикам приходится работать с целыми «семействами» эволюционно связанных нуклеотидных или аминокислотных последовательностей. В лекции рассмотрены различные способы представления таких семейств, применяемые в популярных биоинформатических инструментах и базах данных. Рассказано, как расшифровать PROSITE pattern и проинтерпретировать sequence logo, в чем отличие profile HMM от PSSM, а также как избежать ошибок при их построении и анализе результатов.
21. Эпигеномика, РНК и все такое (Андрей Миронов, ИППИ РАН)
В лекции дан обзор понятия эпигенетики. Рассмотрены уровни структурной организации хроматина, рассказано о различных эпигеномных модификациях: модификациях гистонов, метилировании CpG-мотивов. Обсуждено их влияние на экспрессию генов.
Также рассмотрена роль эпигеномных модификаций в сплайсинге, импринтинге и т.п.
Рассказано о системе XIST (X-inactivation specific transcript), антисмысловых РНК, сплайсинге, РНК-зависимой регуляции.
Также рассмотрены модели для изучения эпигеномных модификаций.
22. Контроль качества данных NGS (Константин Оконечников, Max Planck Institute for Infection Biology)
В лекции описаны погрешности секвенирования, характерные для технологий NGS. Примерами таких ошибок являются ПЦР-амплификация, сиквенс-специфичные ошибки прочтения, неравномерное распределение GC-состава и прочие. Разобраны различные методы оценки этих погрешностей и учета их при анализе. Затронут вопрос практических методов решения и существующих программных инструментов.
23. Контроль качества данных NGS, семинар (Константин Оконечников, Max Planck Institute for Infection Biology)
В ходе семинара участники научились применять навыки программирования для контроля качества данных NGS. Были рассмотрены форматы данных BAM/SAM, библиотеки pysam и pyplot, фундаментальные понятия. В частности, разобраны примеры подсчета GC-состава, оценки частоты дупликаций, распределения длины вставки, расчета покрытия в окнах.
24. Практическое секвенирование РНК (Константин Оконечников, Max Planck Institute for Infection Biology)
На семинаре разбиралась практическая задача анализа данных РНК-секвенирования.
В формате презентации и практики были обсуждены и продемонстрированы методы: выравнивания ридов, первоначального контроля качества, пайплайны для изучения экспрессии генов DESeq и Cufflinks, нахождение изоформ транскриптов, поиск гибридных генов.
25. Биоинформатические подходы к изучению и лечению рака на примере рака легких (Мария Шутова, ИОГен РАН)
Рак — одно из самых распространенных и опасных заболеваний. Его называют «болезнью генома» за огромный вклад накопленных и новых мутаций в его появление и развитие. При этом известно, что не только состояние генома, но и транскрипционный и даже эпигенетический статус первичных раковых клеток, а также сложный гомеостаз растущей опухоли напрямую влияют на ее свойства и, главное, восприимчивость к терапии. Единственную возможность разобраться в этом клубке взаимозависимых факторов дает биоинформатика. В лекции разобраны основные вопросы, связанные с изучением опухолеобразования, и возможные способы ответить на них с использованием биоинформатических подходов.
26. Новые омики в биологии человека: метаболомика и липидомика (Филипп Хайтович, Сколтех)
Секвенирование человеческого генома, изучение человеческих генетических вариаций, секвенирование метагенома человека, транскриптомный анализ человеческих тканей — все эти биологические методы в приложении к «big data» дали ученым большой объем ценной информации о том, что отличает человека от других животных.
Эта лекция посвящена новым «омикам», позволяющим ответить на вопросы о человеческом организме при изучении и других тканей — метаболомике и липидомике.
27. Геномная сборка: взгляд в завтрашний день (Андрей Пржибельский, СПбАУ РАН)
В последние годы технологии секвенирования нового поколения сделали заметный шаг вперед: появились IonTorrent и Pacific Biosciences, Ilumina создала ряд новых протоколов. Но, как оказывается, всего этого недостаточно для того, чтобы считать проблему сборки геномов решенной. Для того чтобы пройти путь от извлечения ДНК до полностью завершенного генома, как правило, требуются десятки различных специалистов, сотни тысяч долларов и годы работы. Поэтому сегодня эта задача остается актуальной как с точки зрения биотехнологий, так и с точки зрения биоинформатики. В лекции рассмотрены последние прорывы в методах сборки геномов, новейшие типы данных, которые, возможно, позволят вывести эту задачу на новый уровень, и перспективы геномики в ближайшем будущем.
Вместо заключения
Ещё 28 лекций с позапрошлой (самой первой) летней школы по биоинформатике можно посмотреть… почему-то на мегамозге. Там же оказался и отчётный пост от одного из участников школы. И недавно мы писали, как были организованы научные проекты.
В этом году школа пройдёт 20-25 июля под Москвой (информация тут, дедлайн скоро), все лекции также будут записываться.
Спасибо за внимание. Всем биоинформатики!
Автор: vyahhi
