Подборка online-курсов по биоинформатике, геномике и основам программирования

Если вы лишь недавно ступили на необъятное поле вычислительной биологии, то предлагаем вашему вниманию подборку online-лекций, посмотрев и освоив которые, вы станете настоящим профессионалом своего дела (но это не точно). Все нижеперечисленные курсы полностью бесплатны, за исключением сертификата об их успешном окончании, который можно получить, выполнив все "домашние" и проверочные задания (на некоторых курсах сертификат недоступен).

Итак, список лекций:

Программирование

  1. Biology Meets Programming: Bioinformatics for Beginners - Название курса говорит само за себя. Вы познакомитесь с языком программирования Python, который наиболее любим биоинформатиками, а также узнаете, какие биологические задачи можно решить, применив информатический подход.
  2. Программирование на Python - Основы программирования на Python от Института биоинформатики. Лекции на русском языке, что многим облегчит понимание.
  3. Введение в Linux - Еще один курс от Института биоинформатики, который познакомит слушателей с операцонной системой Linux и основами её использования.
  4. Введение в программирование (С++) В ходе обучения предстоит решить множество небольших задач, охватывающих основные базовые конструкции языка C++.
  5. Алгоритмы: теория и практика. Методы В курсе будут разобраны основные алгоритмические методы: жадные алгоритмы, «разделяй и властвуй», динамическое программирование. Помимо теоретических основ, будут рассмотрены тонкости реализации рассмотренных алгоритмов на языках C++, Java и Python.
  6. Введение в архитектуру ЭВМ. Элементы операционных систем. Данный обзорный курс позволяет понять основы функционирования компьютерной техники.
  7. Python: основы и применение Курс посвящен базовым принципам языка Python и программирования в целом. Он хорошо подойдет тем, кто уже может писать простейшие программы на Python или тем, кто до этого программировал на других языках.
  8. Программирование на языке C++ Данный базовый курс повествует об основных средствах языка C++. Особое внимание уделяется обсуждению базовых принципов работы программ, а также процессу их компиляции.
  9. Java. Базовый курс Этот вводный курс познакомит слушателей с базовыми возможностями языка программирования Java.
  10. Введение в базы данных Знакомство с методами структурированного хранения данных, основами SQL, принципами использования баз данных в приложениях, обзор нереляционных способов хранения данных.

Биоинформатика

  1. Введение в NGS. Часть 1. В первой части курса «Введение в технологии высокоэффективного секвенирования» вы познакомитесь с основными типами секвенирования, их применениями, контролем качества и многими другими аспектами применения этих технологий. Также вы научитесь самостоятельно проводить первичную обработку экспериментов, идентифицировать основные проблемы, возникающие в NGS-экспериментах, узнаете об основных используемых форматах данных и научитесь конвертировать и визуализировать их.
  2. Finding Hidden Messages in DNA (Bioinformatics I) - Первый курс лекций замечательного цикла от Университета Сан-Диего. Он посвящен поиску различных функциональных мотивов в геноме.
  3. Genome Sequencing (Bioinformatics II) - А этот курс познакомит вас с методами и программами, используемыми для сборки генома.
  4. Comparing Genes, Proteins, and Genomes (Bioinformatics III) - Тут вы узнаете о том, как можно сравнивать последовательности генов и белков, а также что такое "выравнивание", и как его осуществить.
  5. Molecular Evolution (Bioinformatics IV) - Как проследить эволюцию генов и как доказать, что птицы произошли от динозавров? Ответ тут.
  6. Genomic Data Science and Clustering (Bioinformatics V) - Курс расскажет о методах кластеризации объектов и о том, как это можно применить при анализе транскриптомных и геномных данных.
  7. Finding Mutations in DNA and Proteins (Bioinformatics VI) - Методы поиска мутаций.
  8. Bioinformatic Methods I - Курс лекций от Университета Торонто, рассказывающий о методах попарного и множественного выравнивания последовательностей, филогенетического анализа, а также обработки данных, полученнных при помощи NGS.
  9. Bioinformatic Methods II - Продолжение предыдущего курса. Здесь вы познакомитесь с программами для моделирования структуры белков, предсказания белок-белковых взаимодействий и изучения экспрессии генов.
  10. R Programming - Подробный курс обучения языку программирования R, используемому для статистической обработки данных.
  11. Network Analysis in Systems Biology - Курс расскажет об алгоритмах обработки сырых данных, полученных при транскриптомных исследованиях.
  12. Big Data, Genes, and Medicine - Данный курс прежде всего направлен на изучение методов работы с большими данными в рамках медицинских исследований. Вы познакомитесь с языком программирования R и научитесь использовать его для статистической обработки ваших данных.
  13. Case Studies in Personalized Medicine - Лекции будут в большей степени интересны практиующим врачам и расскажут об использовании геномных данных в персонализированной медицине.
  14. Genomic Medicine Gets Personal - Введение в геномную и персонализированую медицину.
  15. Введение в биоинформатику - Курс, разработанный учеными Санкт-Петербургского государственного университета под руководством профессора А.Л. Лапидус.
  16. Введение в биоинформатику: метагеномика - Еще один курс лекций от группы биоинформатиков Санкт-Петербургского государственного университета, направленный на знакомство с методами анализа геномов микробных сообществ.
  17. Основы теории графов - Данный курс рассказывает об основных, базовых понятиях теории графов, с которыми рано или поздно сталкивается любой человек, работающий в области программирования или дискретной математики.

Статистика и R

  1. Основы статистики Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами математической статистики.
  2. Анализ данных в R В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов.
  3. Основы статистики. Часть 2 Курс затронет такие темы, как анализ номинативных данных, непараметрические критерии и методы понижения размерности.
  4. Анализ данных в R. Часть 2 В этом курсе мы разберем несколько продвинутых тем, которые не были рассмотрены в первой части: предобработка данных при помощи пакетов data.table и dplyr, продвинутые приемы визуализации, работа в R Markdown.



To Be Continued...