Реестр образовательных программ О реестре | Программы | Организации
Образовательная программа №197
Образовательная программа «ОМИКСные данные: получение и использование в медицинских приложениях» 
Образовательная программа предоставляет российским специалистам нанобиомедицинской отрасли возможность в интенсивном режиме освоить использование омиксных технологий и их практических приложений в биомедицинской области.

Программа разработана при поддержке Фонда инфраструктурных и образовательных программ

технологическое направление:
регионы:
опубликовано:Фонд инфраструктурных и образовательных программ
Общая информация
Автор, разработчик программы:Некоммерческого партнерства содействия развитию биоинформатики «Биоинформатический семинар»
Тип образования:Профессиональная переподготовка
Уровень образования:Дополнительное профессиональное образование
Срок обучения:
Форма обучения:Очная, Очно-заочная
Стоимость:договорная
Дата создания профайла образовательной программы:15 декабря 2016
Образовательные задачи программы
Задачи программы по модулям:
Образовательный модуль №1 «Анализ омиксных данных в медицинских приложениях»:
– Знание типов омиксных данных и областей их применения
– Владение проблематикой применения молекулярных данных в медицине, знание принципов организации взаимодействия между специалистами разных областей (биоинформатика, медицина, статистика)
– Знание финансируемых на уровне государства программ по сбору молекулярных данных у пациентов в Европе, знание принципов организации больших центров данных и связанной с этим проблематикой
– Владение методологией снижения размерности омиксных данных и их визуального представления для формирования гипотез, владения отдельными программными средствами (ViDaExpert, BioLayout Expres 3D)
– Владение методами машинного обучения в применении к молекулярным и клиническим данным, современные методы машинной классификации, регрессии, выбора значимых признаков, регуляризации статистических задач.
– Понимание проблематики работы с омиксными данными высокой размерности, владение современными методами выделения групп пациентов, на основе молекулярных профилей
– Владение методологией анализа одноклеточных профилей, специфики работы с данными характеризующими отдельные клетки в различных заболеваниях
– Владение технологией выделения значимого сигнала из данных высокопроизводительного секвенирования, характеризующих раковые опухоли, с последующим статистическим анализом, с использованием среды Galaxy
– Понимание специфики организации вычислительной среды для эффективного анализа омиксных данных в медицинских приложениях
– Владение методами анализа геномных данных (SNP, секвенирование), с использованием баз данных ассоциаций геномных изменений с заболеваниями
– Владение методами, позволяющими характеризовать клеточность, плоидность, профиль изменений числа копий генов в раковых клетках (Genome Alteration Print, методы сегментации) на основе различных омиксных данных (SNP arrays, секвенирование)
– Знание баз данных биологических сетей, их классификация и принципы их построения. Владение методами, использующими биологические сети вместе с омиксными данными, для предсказания ключевых факторов развития патологии
– Владение методами анализа генетических последовательностей (ChipMunk, MICSA) для примения в интерпретации омиксных данных и улучшения чувствительности детекции сигнала (ChipSeq)
– Понимание специфики омиксных данных при анализе кишечного микробиома, представление о современных методиках анализа микробиома
– Понимание специфики омиксных данных при изучении эволюции и заболеваний человеческого мозга, знание практики сбора и анализа молекулярных данных о мозге
– Понимание специфики и задач сбора омиксных данных при изучении молекулярных механизмов старения, знание последних достижений в этой области
– Понимание специфики и задач молекулярного профилирования при лечении и изучении вирусных заболеваний
– Умение спланировать исследование, собрать данные, подобрать и использовать адекватные средства анализа, сформулировать выводы, представить результаты

Образовательный модуль №2 «Омиксные технологии в клинической онкологии»:
– Знание типов омиксных данных и областей их применения
– Владение проблематикой применения молекулярных данных в медицине, знание принципов организации взаимодействия между специалистами разных областей (биоинформатика, медицина, статистика)
– Понимание современной парадигмы возникновения опухолевых процессов, знание теорий канцерогенеза
– Понимание базовых основ возникновения опухоли: значимые гены, мутационные каскады, механизм апоптоза, сигнальные пути, стволовые опухолевые клетки, др
– Понимание общих основ машинного обучения в применении к молекулярным и клиническим данным, современные методы машинной классификации, регрессии, выбора значимых признаков, регуляризации статистических задач.
– Понимание проблематики работы с омиксными данными высокой размерности, владение современными методами выделения групп пациентов, на основе молекулярных профилей
– Понимание методологии анализа одноклеточных профилей, специфики работы с данными характеризующими отдельные клетки в различных заболеваниях
– Понимание технологией выделения значимого сигнала из данных высокопроизводительного секвенирования, характеризующих раковые опухоли, с последующим статистическим анализом, с использованием среды Galaxy
– Понимание специфики организации вычислительной среды для эффективного анализа омиксных данных в медицинских приложениях
– Понимание методик, позволяющих характеризовать клеточность, плоидность, профиль изменений числа копий генов в раковых клетках (Genome Alteration Print, методы сегментации) на основе различных омиксных данных, умение поставить задачу биоинформатику.
– Знание баз данных биологических сетей, их классификация и принципы их построения. Владение методами, использующими биологические сети вместе с омиксными данными, для предсказания ключевых факторов развития опухоли
– Понимание специфики омиксных данных при изучении эволюции и заболеваний человеческого мозга, знание практики сбора и анализа молекулярных данных о мозге
– Понимание специфики и задач сбора омиксных данных при изучении молекулярных механизмов старения, знание последних достижений в этой области
– Умение спланировать исследование, собрать данные, подобрать и использовать адекватные средства анализа, сформулировать выводы, представить результаты
Структура программы
Содержание образовательного модуля № 1 «Анализ омиксных данных в медицинских приложениях»:
– Введение в типологию омиксных данных, применяемых в современной молекулярной медицине и медицинских исследованиях
– Принципы организации биоинформатической работы по анализу и использованию омиксных данных в медицинских приложениях
– Европейские ресурсы и программы по сбору и интеграции омиксных данных
– Методы и принципы визуализации многомерных омиксных данных c целью формулирования гипотез о существенных разделяющих признаках и удаления артефактов
– Методология анализа омиксных данных для задач диагноза, прогноза и назначения лечения
– Методология анализа омиксных данных для задач стратификации пациентов
– Применение омиксных технологий на уровне отдельных клеток, статистическая методология анализа одноклеточных профилей
– Применение и статистический анализ данных высокопроизводительного секвенирования для изучения раковой опухоли
– Принципы использования высокопроизводительной вычислительной техники в медицинских приложениях омиксных данных
– Методология аннотации геномных данных с целью выделения диагностических признаков
– Методология изучения структуры изменения ракового генома с целью диагноза и прогноза
– Методология применения баз данных биологических сетей для анализа омиксных данных в медицинских приложениях
– Современные вычислительные методы анализа генетических последовательностей в применении к омиксным данным
– Применение омиксных технологий для анализа микробиома кишечника человека
– Применение омиксных технологий для изучения болезней мозга
– Применение омиксных технологий для изучения механизмов старения
– Применение омиксных технологий в вирусологии
Электронный учебный курс «Анализ омиксных данных в медицинских приложениях» включает: введение, 11 лекционных модулей, вопросы для самопроверки.
Данный курс предоставляет слушателям возможность ознакомиться с лекциями, прочитанными в рамках образовательного модуля № 1 и проверить свои знания по результатам изучения материала.
Содержание образовательного модуля № 1 «Омиксные данные и их приложения в медицине»:
– Введение в типологию омиксных данных, применяемых в современной молекулярной медицине и медицинских исследованиях
– Принципы организации биоинформатической работы по анализу и использованию омиксных данных в медицинских приложениях
– Современные теории канцерогенеза
– Молекулярные и клеточные механизмы опухолевых процессов
– Методология анализа омиксных данных для задач диагноза, прогноза и назначения лечения
– Методология анализа омиксных данных для задач стратификации пациентов
– Применение омиксных технологий на уровне отдельных клеток, статистическая методология анализа одноклеточных профилей
– Применение и статистический анализ данных высокопроизводительного секвенирования для изучения раковой опухоли
– Принципы использования высокопроизводительной вычислительной техники в медицинских приложениях омиксных данных
– Методология изучения структуры изменения ракового генома с целью диагноза и прогноза
– Методология применения баз данных биологических сетей для анализа омиксных данных в онкологии
– Применение омиксных технологий для изучения нейроонкологических процессов
– Применение омиксных технологий для изучения механизмов старения



Отличительные особенности программы
Образовательный модуль №1 «Анализ омиксных данных в медицинских приложениях»:
Данный курс позволит российским специалистам в интенсивном режиме ознакомиться с современными омиксными методами и их практическими приложениями в области клинической диагностики, терапии, фармацевтики, экспериментальной биомедицины, освоить недостающие квалификации.
Рабочий язык: английский.
Подробнее: http://biologica.org/project/omics-data/#usloviya-uchastiya

Образовательный модуль №1 «ОМИКСные технологии в клинической онкологии
»:
Курс позволит врачам-онкологам познакомиться с современными направлениями в диагностике и лечении онкологических заболеваний с позиции биоинформатики, молекулярной / клеточной биологии и клинической медицины.
Рабочий язык: русский.
Подробнее: http://biologica.org/project/oncology/
Порядок приема
Слушатели отбираются на конкурсной основе.

Вход в систему Регистрация →
Забыли пароль?