Привет, коллеги!
В биологии и медицине только и разговоров, что о секвенировании и всяких омиксных анализах. Когда я училась в университете, у нас были матан и математические методы в биологии, но я до сих пор жду, когда мне понадобится определение сходимости рядов или решение системы диффуров. А вот биоинформатики в программе моей специальности не было. Правильно, я же физиолог, я должна шкалу крысиного стула знать, а не с данными секвенирования возиться.
Долгое время я даже не подозревала, что биоинформатика вообще меня коснётся, пока не попала в лабу к шведскому профессору. Мы редко делали какие-то секвенирования, но часто пользовались чужими данными из открытого доступа. Например, мы искали какой-нибудь мембранный маркер, который мог бы пометить прогениторные клетки на поверхности хряща. Они хорошо выделяются по экспрессии prg4, но за него их FACSом не вытащить. Поэтому лезли в работы людей, кто секвенировал клетки человеческого хряща, и искали там. Причём сами работы не публикуют именно те выводы, что мы ищем, зато можно залезть в сырые данные, часто идущие вместе со статьёй, и покопаться там.
Никто из нашей лабы этого не умел. Был биоинформатик на аутсорсе, но наши проекты шли по остаточному принципу. В итоге шеф нанял студента и попытался сделать из него биоинформатика. Оказалось, что весьма успешно: сейчас этот студент уже работает в Швеции и имеет публикацию в журнале семейства Nature. Но помню, что поначалу всё шло довольно туго и долго, но они могли себе это позволить.
И в целом, я немного жалею, что не обладала этими навыками тогда. Кто знает, как сложилась бы моя судьба в науке, если бы я хоть чуть-чуть умела в вычислительные штуки. И мне кажется, что тем, кто работает в молбио, в клеточной биологии, в исследованиях в медицине, может быть полезно уметь самому хотя бы чуть-чуть обрабатывать данные секвенирований, тем более что и сейчас это весьма популярный метод. И главное, что исходные данные тоже публикуются и можно самостоятельно в них поковыряться и найти что-то полезное.
Как кто-то, наверное, уже догадался, я расскажу вам про курс «Анализ NGS-данных». Очень люблю рассказывать про курсы Бластима, потому что сама прошла статистику на R, и этот курс стоит каждого рубля, в него вложенного. Так что хоть это и реклама, но реклама с душой.
Курс
«Анализ NGS-данных» пройдет с
7 сентября 2026 по 27 ноября. Он будет онлайн, подключаться можно из любой точки мира.
Его суть в том, что участники на приличном уровне знакомятся сразу со всеми направлениями NGS: сборка геномов, коллинг мутаций, филогенетика, метагеномика (а вы думали, скарабеи просто так на картинке?), эпигенетика, bulk и single-cell транскриптомика. После 30 занятий вы выбираете сферу, которая пришлась по душе, и делаете свой проект под присмотром преподов.
Преподают на курсе практикующие исследователи из МГУ, Сколтеха, ФМБА, РНИМУ. Есть ученые и с международным опытом: например, Александра Галицына — эксперт в 3D-геномике, которая трудилась в MIT. Лекторы ведут занятия согласно своей специализации, делятся современными инструментами и best practices. А сами занятия максимально приближены к реальности — вы буквально будете делать то же самое, если потом устроитесь биоинформатиком. За теорминимумом сразу следует много практики: вы работаете на настоящем сервере, пишете скрипты на bash, применяете питон, R, алгоритмы, машинное обучение.
❗️Важно! Для прохождения предпочтительно знать азы молбиола, статистики и программирования — если есть пробелы, то можно сейчас получить базу в канале коллег из Бластима, где идет неделя предобучения:
@blastim
Ну и промокод на курс по NGS от АДмина, конечно: RESEARCH10.
Я не стала биоинформатиком, но, может, вы станете и будете зарабатывать 300к/сек:
вся инфа тут
Реклама. ООО "Бластим" erid 2VtzqubH3Lo