Генные сети: продвинутые подходы по анализу и реконструкции
О программе
Генные сети являются одним из ключевых инструментов системной биологии, позволяя описывать функциональные и регуляторные взаимосвязи между генами и молекулярными компонентами клетки. Однако их корректная реконструкция и интерпретация требуют понимания как природы исходных данных, так и методов сетевого анализа.
Данная программа выстроена как последовательная образовательная траектория. Сначала слушатели осваивают методы реконструкции генных сетей по транскриптомным и геномным данным, формируя системное представление о регуляции биологических процессов. Затем они переходят к мультиомиксному уровню анализа, где изучается интеграция различных типов омиксных данных и оценка системных эффектов мутаций в контексте сетевых моделей.
Особое внимание уделяется формированию системного мышления: переходу от анализа отдельных генов и списков дифференциальной экспрессии к построению и интерпретации генных сетей как моделей биологических процессов.
Обучение организовано по принципу пошагового усложнения:
- от анализа отдельных типов данных — к их интеграции;
- от построения сетей — к их интерпретации;
- от использования готовых инструментов — к самостоятельному анализу.
Практическая работа выполняется в среде R с использованием современных пакетов биоинформатики, что позволяет слушателям освоить единый инструментальный стек и применять его в собственных исследованиях.
Образовательные блоки программы
Тема 1. Транскриптомные данные как источник информации о сетевых взаимодействиях
Содержание
Транскриптомные технологии (RNA-seq, scRNA-seq). Принципы подготовки транскриптомных данных для реконструкции генных сетей. Предобработка, нормализация, фильтрация, статистический анализ данных. Методы реконструкции генных сетей на основе транскриптомных данных. Корреляционный анализ, методы взаимной информации, машинного обучения.
Практическая работа
Проведение реконструции и визуализации коэкспрессионной генной сети с использованием языка программирования R и его пакетов WGCNA, igraph, clusterProfiler.
Самостоятельная работа
Подготовка транскриптомных данных для реконструкции генных сетей. Изучение документации R, Rstudio, WGCNA, igraph, clusterProfiler. Написание и оптимизация скриптов для реконструкции генных сетей по транскриптомным данным.
Тема 2. Геномные и ChIP-seq данные как источники регуляторных взаимодействий
Содержание
Обзор технологии ChIP-seq и её роль в идентификации сайтов связывания транскрипционных факторов. Рассмотрение подходов по анализу ДНК мотивов и ключевых баз данных (JASPAR, TRANSFAC и др.). Рассмотрение способов интеграции информации о сайтах связывания транскрипционных факторов в сетевые структуры.
Практическая работа
Проведение реконструкции и визуализации генной сети с использованием предобработанных ChIP-seq данных из публичного репозитория с использованием языка программирования R и его пакетов ChIPseeker, igraph.
Самостоятельная работа
Поиск ChIP-seq данных в публичном репозитории.
Изучение документации ChIPseeker, igraph.
Написание и оптимизация скриптов для реконструкции генных сетей по геномным данным.
Промежуточная аттестация
Тема 1. Мультиомиксный подход к реконструкции генных сетей
Содержание
Основные типы омиксных данных, используемые для сетевой интеграции. Транскриптомные, протеомные, геномные, эпигеномные данные. Обзор основных методов сетевой интеграции: сетевое слияние, байесовские сети, машинное обучение. Подходы ранней, промежуточной и поздней сетевой интеграции. Примеры онлайн платформ для реконструкции и анализа мультиомиксных сетей.
Практическая работа
Анализ мультиомиксных данных и их сетевая интеграция с использованием языка программирования R и его пакетов mixOmics, igraph.
Самостоятельная работа
Изучение документации mixOmics, igraph. Написание и оптимизация скриптов для реконструкции генных сетей по мультиомиксным данным. Использование баз данных для интерпретации результатов.
Тема 2. От сети к функции: системная интерпретация генетических вариаций
Содержание
Методы анализа воздействия мутаций на устойчивость и топологию сети. Узловой и реберный анализ. Подходы по предсказанию системных эффектов мутаций. Компенсаторные механизмы и принципы распространения сигналов в генных сетях.
Практическая работа
Анализ влияния мутаций на топологию генной сети. Оценка состояний сети до и после мутации. Пересчет сетевых метрик и оценка потенциального системного эффекта с использованием языка программирования R и его пакетов STRINGdb, igraph.
Самостоятельная работа
Изучение документации STRINGdb, igraph. Написание и оптимизация скриптов для оценки системных эффектов мутаций в генной сети. Использование баз данных для интерпретации результатов.
Промежуточная аттестация
Эксперт программы
По итогам прохождения программы слушатель
Остались вопросы?
Для кого этот курс
Шаги поступления
Оставьте заявку и заполните заявление
Отправьте пакет документов на d.soloveva@nsu.ru
Осваивайте курс в удобном темпе онлайн
Получите удостоверение (электронное — сразу, оригинал — за 30 дней)
Отзывы на наши программы
Конфигурации программы
Список необходимых документов
- Копия паспорта (разворот + прописка);
- Копия СНИЛС;
- Копия диплома о высшем/среднем профессиональном образовании или справка об обучении;
- Копия документа, подтверждающего трудоустройство обучающегося (копия трудового договора/трудовой книжки/выписка из трудовой книжки) - при наличии;
- Заявление/согласие на обработку персональных данных.
- Справка об обучении (для студентов)
Подать заявку на обучение
Сведения об образовательной организации
Налоговый вычет
Как оформить социальный налоговый вычет на обучение
Контакты
г. Новосибирск, Академгородок, ул. Пирогова, 2, уч.-лаб. корпус, каб. 205а
Дарья Соловьева, специалист отдела дополнительного профессионального образования
