Кафедра биоинформатики и системной биологии
Кафедра проводит обучение студентов бакалавриата и магистратуры ФБМФ, теоретической системной биологии и биоинформатике, методам анализа экспериментальных генетических данных, в том числе общегеномных.
Кафедра была открыта в 2012 году для подготовки специалистов в области теоретической системной биологии и биоинформатики, критически важной дисциплины для развития постгеномной фармацевтики и медицины совеместно с Технологическим университетом Джорджии.
О кафедре
Учебные курсы в бакалавриате
Основы языка R
- Введение в язык программирования R и IDE R-studio
- Синтаксис R
- Операторы и функции
- Базовая графика в R
- Реализация графиков с помощью пакета ggplot2
- Корреляция и линейная регрессия
- PCA и Heatmaps
- Кластеризация в R
- NGS и поиск дифференциально экспрессирующихся генов
- Пакеты для работы с сиквенсами
Прикладная биоинформатика
- Функциональные элементы генома
- Основные ресурсы для анализа функциональных элементов генома
- Геномные баузеры
- Анализ структуры локуса генома человека
- Экспрессионный анализ
- Изучение регуляции локуса
- Исследование кодирующего потенциала гена
- Анализ функции белка
- Сравнительно-геномный анализ локуса
- Особенности анализа экспрессии генов
- Анализ мутации в генах
- Теория дизайна лабораторного эксперимента и представления данных
Клеточная биология
- Введение в клеточную биологию
- Введение в эмбриологию. Понятие стволовых клеток. Эпигенетика
- Генетические и эпигенетические особенности репрограммированных соматических клеток
- Применение технологии репрограммирования для изучения механизмов заболеваний и поиска новых методов терапии. Использование биоинформационных методов для разработки критериев репрограммирования
- Репрограммирование клеток. Индуцированные плюрипотентные клетки
- Эмбриональные стволовые клетки. Технология генетического нокаута
Машинное обучение в биологии
- Классическая модель вероятностного пространства
- Аксиоматическое построение теории вероятностей
- Случайные величины и случайные векторы
- Числовые характеристики распределений случайных величин
- Производящие и характеристические функции случайных величин и векторов
- Предельные теоремы
- Основные понятия математической статистики
- Точечное оценивание
- Сравнение оценок
- Эффективные оценки
- Интервальное оценивание
- Распределения, связанные с нормальным
- Проверка гипотез
- Критерии согласия
- Исследование статистической зависимости
Введение в алгоритмы биоинформатики
- Расстояние между последовательностями
- Эффективный поиск множеств фрагментов ДНК в геноме
- Секвенирование ДНК
- Секвенирование и распознавание белков, поиск мотивов
- Геномные перестройки, алгоритмы кластеризации
Глубокое обучение в биологии
- Базовые архитектуры трансформеров: механизм Attention (key, query, value), виды attention, self‑attention и multi‑head attention.
- Архитектура Transformer и self‑supervised learning для текстов и биологических последовательностей (BERT, GPT, T5, ProtBERT, ESM).
- Трансформеры зрения (Visual Transformer) и self‑supervised learning на изображениях (SimCLR, DINO).
- Сегментация биологических и медицинских изображений (U‑Net, Segment Anything Models), задачи медицинской сегментации.
- Обнаружение объектов на изображениях (object detection) и применение архитектур семейства YOLOv8.
- Представление биологических данных в виде графов и методы разложения матриц, DeepWalk и Node2Vec.
- Графовые нейронные сети (GNN): GCN, GAT, гетерогенные графы, графы знаний, RGCN и RGAT.
- GNN для 3D‑структур биомолекул: AlphaFold 2, блок Evoformer, Invariant Point Attention, ProteinMPNN и оптимизация белков.
- Основы обучения с подкреплением (Reinforcement Learning): марковские процессы принятия решений, policy, value.
- Классические алгоритмы RL: Q‑learning, Deep Q‑Network, методы градиента политики (REINFORCE, PPO).
- Генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM), методы семплирования и Retrieval‑Augmented Generation (RAG).
- Генерация биологических последовательностей с помощью генеративных моделей.
- Диффузионные модели (Diffusion, schedules) и их использование в задачах RFDiffusion.
- Пайплайны генерации белков с заданными свойствами с использованием современных генеративных моделей.
Учебные курсы в магистратуре
Проблемы биоинформатики/ОМИКСы
• Языки программирования Perl и MySQL, а также основы работы в операционной системе UNIX;
• Основные биоинформатические базы данных;
• Базовые алгоритмы и форматы данных биоинформатики
• Основные биоинформатические базы данных;
• Базовые алгоритмы и форматы данных биоинформатики
Дополнительные главы биостатистики
• Структура биологических данных и описательные статистики. Организация файлов и управление данными в программах EXCEL, SPSS и STATISTICA. Параметрические и непараметрические критерии сравнения. Дисперсионный анализ.
• Анализ сопряженности признаков
• Статистика биомаркеров. Оценки чувствительности и специфичности теста.
• Многомерные методы статистического анализа.
• Байесовская статистика
• Анализ сопряженности признаков
• Статистика биомаркеров. Оценки чувствительности и специфичности теста.
• Многомерные методы статистического анализа.
• Байесовская статистика
Дополнительные главы биоинформатики
• Применение BLAST
• Алгоритмы динамического программирования
• Быстрый поиск подстроки в строке
• Индекс и преобразование Барроуза-Уиллера
• Методы функциональной аннотации генома
• Мотивы в геномах
• Основные структуры данных: хэш-таблица, суффиксное дерево, суффиксный массив
• Оценка параметров скрытой цепи Маркова, роль динамического программирования и байесовского оценивания.
• Приложения алгоритмов динамического программирования
• Алгоритмы динамического программирования
• Быстрый поиск подстроки в строке
• Индекс и преобразование Барроуза-Уиллера
• Методы функциональной аннотации генома
• Мотивы в геномах
• Основные структуры данных: хэш-таблица, суффиксное дерево, суффиксный массив
• Оценка параметров скрытой цепи Маркова, роль динамического программирования и байесовского оценивания.
• Приложения алгоритмов динамического программирования
Введение в метагеномику
• Микробиота (микробиом) человека. Функции в норме и при патологии
• Пробиотики — применение, механизмы действия, перспективы использования
• Постгеномные технологии (-омики), используемые при изучении микробиоты (микробиома) человека
• Функциональные биомаркеры (гены) для диагностики и метагеномного анализа
• Биомишени и механизмы действия систем токсин-антитоксин II типа
• Сравнительная геномика бактерий микробиоты кишечника человека
• Пробиотики — применение, механизмы действия, перспективы использования
• Постгеномные технологии (-омики), используемые при изучении микробиоты (микробиома) человека
• Функциональные биомаркеры (гены) для диагностики и метагеномного анализа
• Биомишени и механизмы действия систем токсин-антитоксин II типа
• Сравнительная геномика бактерий микробиоты кишечника человека
Геногеография
• Теоретические основы динамики генофондов и их практическое проявление на примерах реальных генофондов;
• Методы анализа структуры генофонда;
• Основные закономерности в структуре мирового генофонда;
• Достижения и перспективы исследования древней ДНК;
• Взаимосвязь генетической, лингвистической и антропологической изменчивости
• Методы анализа структуры генофонда;
• Основные закономерности в структуре мирового генофонда;
• Достижения и перспективы исследования древней ДНК;
• Взаимосвязь генетической, лингвистической и антропологической изменчивости
Вычислительные методы в системной биологии
• Базы данных GEO и ArrayExpress, содержащие информацию о геноме человека;
• Инструменты для анализа и визуализации сетей и графов: пакеты программ Gephi, NetworkX;
• Программы для представления и расчета данных в Матлаб, Python;
• Различные форматы данных;
• Методы получения и обработки данных с ДНК-микрочипов
• Инструменты для анализа и визуализации сетей и графов: пакеты программ Gephi, NetworkX;
• Программы для представления и расчета данных в Матлаб, Python;
• Различные форматы данных;
• Методы получения и обработки данных с ДНК-микрочипов
Анализ данных высокопроизводительного секвенирования
• Технологии высокопроизводительного секвенирования
• Основы работы с командной строкой Linux
• Предобработка результатов секвенирования
• Cборка геномов и транскриптомов de novo
• Аннотация геномных последовательностей
• Ресеквенирование
• RNA-seq, метагеномика
• ChIP-seq. Взаимодействие ДНК и белка
• Основы работы с командной строкой Linux
• Предобработка результатов секвенирования
• Cборка геномов и транскриптомов de novo
• Аннотация геномных последовательностей
• Ресеквенирование
• RNA-seq, метагеномика
• ChIP-seq. Взаимодействие ДНК и белка
Преподаватели курсов
- Доктор физико-математических наук
Член-корреспондент РАН - Кандидат физико-математических наук
- Кандидат биологических наук
- Саакян Артур ТемиевичКандидат физико-математических наук, доцент
На кафедре ведется набор на два направления магистратуры:
Биофизика и биоинформатика
Диплом по специальности
03.04.01 Прикладные математика и физика
Поступить на программы
Биотехнология
Диплом по специальности
19.04.01 Биотехнология
Специализация
Молекулярные биология и биофизика
Специализация
Смотреть видео об институте
Контакты
Представители кафедры
Заведующий кафедрой
Макеев Всеволод Юрьевич,
д. ф.-м. н.
Макеев Всеволод Юрьевич,
д. ф.-м. н.
Мухамбетова Амина Нурумовна
+7 (498) 713-92-10
mukhambetova.an@phystech.edu
+7 (498) 713-92-10
mukhambetova.an@phystech.edu
Куратор программы от ФБМФ
ИОГен РАН
119991, г. Москва,
ул. Губкина, 3
ул. Губкина, 3