Explore

Введение в Биоинформатику: Метагеномика (Introduction to Bioinformatics: Metagenomics)

Approx. 8 hours to complete

Save Course

Go to Course

Course Summary

Learn about the cutting-edge field of bioinformatics and metagenomics, and how these fields are revolutionizing the study of life on Earth.

Key Learning Points

Discover the fundamental principles and techniques of bioinformatics and metagenomics
Learn how to analyze large-scale data sets using computational methods
Explore the applications of bioinformatics and metagenomics in molecular biology and ecology

Learning Outcomes

An understanding of the principles and techniques of bioinformatics and metagenomics
The ability to analyze and interpret large-scale data sets using computational methods
Knowledge of the applications of bioinformatics and metagenomics in molecular biology and ecology

Prerequisites or good to have knowledge before taking this course

Basic knowledge of molecular biology and statistics
Experience with programming languages such as Python or R

Course Difficulty Level

Intermediate

Course Format

Online self-paced course
Video lectures
Programming assignments
Quizzes and exams

Similar Courses

Introduction to Bioinformatics
Genomic Data Science

Related Education Paths

Related Books

Description

Авторский коллектив курса «Введение в биоинформатику: метагеномика» был отмечен дипломом II степени в номинации "За способность понятно объяснять самые абстрактные идеи" на Международном конкурсе открытых онлайн-курсов EdCrunch Award в 2018 году.

Метагеномика — раздел геномики, изучающий геном не отдельного организма, а совокупности обитателей микробных сообществ, живущих в разных природных условиях. На протяжении 4,5 миллиардов лет микроорганизмы являются доминирующей формой жизни на Земле. При этом только 3-4% из них может быть выращено в лабораторных условиях, а об остальных мы не знаем практически ничего. Детальный анализ состава и функционирования сложных сообществ позволяет ответить на многие вопросы, связанные со здоровьем человека, охраной окружающей среды, хранением и переработкой продуктов питания, разработкой альтернативных источников энергии, и т.д. Такой анализ возможен только в результате биоинформатической обработки огромных массивов данных, получаемых при секвенировании суммарной метагеномной ДНК и/или отдельных генов. В предлагаемом курсе «Введение в биоинформатику: метагеномика» мы затронем вопросы подготовки метагеномных проб и особенностей их анализа; математических подходов, лежащих в основе созданных специально для этого типа данных программных продуктов; вопросы секвенирования и сборки метагеномов, их аннотации и применения. В ходе курса участникам будет предложен проект, в котором они смогут на практике применить полученные знания. В рамках этого проекта учащиеся будут самостоятельно работать с реальными данными, проведут самостоятельный анализ и сделают выводы о составе и функции выбранного для этого проекта сообщества. Курс «Введение в биоинформатику: метагеномика» преследует три главные цели: 1. ознакомить вас с задачами, которые ставит необходимость исследования сложных микробных сообществ перед медиками, биологами, программистами и математиками; методами их решения; программными продуктами и аналитическими платформами, созданными для работы с метагеномными данными; математическими алгоритмами, лежащими в основе этих программ 2. привить экспериментальные навыки работы с метагеномными данными, умение правильно планировать эксперимент, оценивать сложность задачи и требуемых для ее решения ресурсов (лабораторных и компьютерных), оценивать качество произведенных данных с точки зрения поставленной задачи, 3. научить правильно выбирать, а при необходимости и создавать, программные продукты для решения поставленной задачи Metagenomics – part of the genomics studies considering not a single organisms, but the whole microbial communities living in different environments. Over 4.5 billion years bacteria are the dominant form of life on Earth. However, only 3-4% of them can be grown in laboratories, and we know almost nothing about others. A detailed analysis of the composition and functioning of complex communities allows to answer a lot ot questions related to human health, environmental protection, food storage and processing, the development of alternative energy sources, etc. The only way do it is processing of huge amounts of bioinformatics data obtained by sequencing of the total metagenomic DNA or individual genes. In the course "Introduction to bioinformatics: Metagenomics" we will address the issues of sample preparation and metagenomic analysis; mathematical approaches used in such analysis; metagenome sequencing and assembling issues, annotation and application of the data. During the course, learners will be offered a project where they can apply acquired knowledge in practice. In this project, students will work with the real data, conduct independent analysis and draw conclusions about the composition and functions of the microbila community selected for the project. The course "Introduction to bioinformatics: Metagenomics" has three main objectives: 1. Give you outline of the problems the physicians, biologists, mathematicians and programmers meets studying complex microbial communities; methods to solve these problems; software and analytic platform designed to work with metagenomic data; mathematical algorithms underlying these programs 2. Make you familiar with experimental skills for metagenomic analysis, the ability to plan an experiment, to assess the problem complexity and the required resources (wet lab and computational), to assess the quality of the obtained data for the given problem. 3. Teach how to choose and, if necessary, create software for the given tasks

Outline

Week 1 - Introduction (Введение)
«Introduction to the Course»(Введение)
«Microbes run the World» (Микробы правят миром)
«Applications of Bioinformatics» (Биоинформатические приложения)
«Analytical Approaches» (Аналитические подходы)
«Metagenomic Project» (Метагеномный проект)
«Assembly of Metagenomes» (Сборка метагеномов)

Week 2 - Experimental Data (Экспериментальные данные)
How to Get Experimental Data (Как получить экспериментальные данные)
Metagenomic Approaches (Метагеномные подходы)
Sequencing Approaches (Подходы к секвенированию)
Analytical Pipelines (Аналитические подходы)
Target Sequencing (Таргетное секвенирование)
Sequencing Platforms (Сиквенсные платформы)
Bioinformatics Algorithms: Genome as a String (Биоинформатические алгоритмы: геном как строка)
Тест 1.

Week 3 - Analytical Approaches: 16s analysis (Аналитические подходы: анализ 16S)
Samples Diversity (Оценка разнообразия проб)
16S (16S рРНК)
16S Databases (Базы данных 16S)
Data Analysis in QIIME (Aнализ данных с помощью QIIME)
Тест 2

Week 4 - Analytical Approaches: Binning (Аналитические подходы: биннинг)
What is Binning? (Что такое биннинг?)
MyCC Binning Tool (Программа MyCC)
Binning Algorithms (Алгоритмы биннинга)
Supervised and Unsupervised Binning (Контролируемый и Неконтролируемый Биннинг)
Clustering (Кластеризация)
Тест 3

Week 5 - Analytical Approaches: Metagenomic Assembly
Assembly of a Human Gut sample (Сборка данных микробиоты человека)
Downloading Data (Загрузка данных)
Data QC (Оценка качества данных)
Metagenomic Assembly (Метагеномная сборка)
Assembly Output (Как выглядит сборка)
QUAST report (Отчет QUAST)
Assembly Algorithms (Алгоритмы сборки)
Contigs (Контиги)
Gene-Centric Assembly (Сборка отдельных генов)
Тест 4

Week 6 - Analytical Approaches: Annotation and Metabolic Pathway Analysis (Аннотация и анализ метаболических путей)
Gene Annotation (Аннотация генов)
MetaGeneMark (Программа MetaGeneMark)
Gene Function (Функция гена)
Annotation Algorithms (Алгоритмы аннотации)
Functional Metagenomic analysis (Функциональный метагеномный анализ
Comparative Analysis (Сравнительный анализ)
Тест 5

Week 7 - Metagenomic Project (Метагеномный проект)
Conclusion (Заключение)
Введение
Проект: анализ метагенома

Summary of User Reviews

Discover the world of bioinformatics and metagenomics with this comprehensive course on Coursera. Students praise the course for its engaging and informative content, expert instructors, and practical applications. One key aspect that users appreciate is the clear and concise explanations provided throughout the course.

Pros from User Reviews

Engaging and informative content
Expert instructors
Practical applications
Clear and concise explanations
Great introduction to bioinformatics and metagenomics

Cons from User Reviews

Some users found the course challenging
Lengthy assignments
Limited interaction with instructors
Technical difficulties with the platform
Some topics are not covered in depth

Recommended for you

Введение в Биоинформатику: Метагеномика (Introduction to Bioinformatics: Metagenomics)

Авторский коллектив курса «Введение в биоинформатику: метагеномика»  был отмечен дипломом II степени в номинации "За способность понятно объяснять самые абстрактные идеи" на Международном конкурсе открытых онлайн-курсов EdCrunch Award в 2018 году....

Save Course