help@sochisirius.ru

Программа Анализ данных в биологии и медицине


Уровень образования

Магистратура

Наименование образовательной организации

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Высшая школа экономики, НИУ ВШЭ, ВШЭ

Код и наименование направления подготовки

01.04.02 Прикладная математика и информатика

Направленность (профиль) образовательной программы

Анализ данных в биологии и медицине

Направление СНТР, которому соответствует содержание образовательной программы

Роботизированные производства, большие данные, искусственный интеллект

Направление Фонда, которому соответствует содержание образовательной программы

Искусственный интеллект и информационные технологии

Форма обучения

Очная

Основа обучения

Срок обучения (количество лет)

2

Срок реализации

Ежегодно с 01 сентября

Объем программы, зачетных единиц

120

Объем программы, академических часов

Требования к кандидатам

Программа рассчитана на два контингента обучающихся:

лица с подготовкой в области прикладной математики и/или анализа данных на уровне бакалавриата ведущих вузов, в которых ведется подготовка по прикладной математике, анализу данных и компьютерным наукам (НИУ ВШЭ, МГУ, МФТИ и др.), желающие войти в новую для себя предметную и профессиональную область наук о жизни;

лица с хорошей биологической/медицинской и достаточной математической подготовкой, работающие в области наук о жизни и желающие приобрести или усовершенствовать навыки математического моделирования и анализа медико-биологических данных

Вступительные испытания: Конкурсный отбор (портфолио). Английский язык (квалификационный экзамен – тестирование + аудирование).

Особенности программы (сетевая программа, программа двойных дипломов)

Области профессиональной деятельности, в которых выпускники, освоившие программу магистратуры, могут осуществлять профессиональную деятельность

Выпускники данной программы по результатам обучения будут:

- Разбираться в актуальных задачах медицины и биологии.

- Ориентироваться на рынке медицинской информатики и вычислительной биологии.

- Способны вести научно-исследовательскую работу в области анализа омиксных данных.

- Уметь работать с современными базами данных генетической и медико-биологической информации (OMIM, Cosmic, ClinVar, HGMD, dbSNP, 1000 Genomes и NHLBI-ESP 6500 exomes и др.).

- Понимать взаимосвязь между анализируемыми объектами и процессами, происходящими в организме человека.

- Уметь определять оптимальные для решаемой задачи методы анализа медико-биологических данных.

- Способны вести самостоятельную исследовательскую работу по анализу и моделированию биологических процессов.

- Понимать, как эволюционные процессы связаны с молекулярными механизмами, происходящими в клетке и организме.

- Способны вести аналитическую работу со структурами молекул, моделировать лекарственные препараты и анализировать их воздействие.

- Способны выдвигать медико-биологические гипотезы и доказывать их с помощью компьютерных и математических методов.

Перечень организаций-партнеров, где работают выпускники программы

Биотехнологические компании, которых с каждым годом становится всё больше и больше, постоянно находятся в поиске специалистов по вычислительной биологии. Например, на данный момент среди коммерческих компаний и лабораторий существует большой спрос на специалистов в области обработки данных высокопроизводительного секвенирования и микрочипов. После завершения обучения выпускники программы получили работу в такх компаниях как:

- Biocad

- ИнтерЛабСервис

- Центр алгоритмической биотехнологии

- Клиника NGC

- Atlas

- Медико-генетический научный центр

- Геноаналитика

- Институт Стволовых Клеток Человека

- Visual Science

- InSilico Medicine

- iBinom

- Genotek

- ИППИ РАН

- Diagenode (Бельгия)

Задачи профессиональной деятельности, к решению которых готовятся выпускники: научно-исследовательские; педагогические; проектно-технологические; организационно-управленческие

Тематика научных исследований / выпускных квалификационных работ (магистерских диссертаций)

Исследование вариаций числа копий в геноме у женщин на основании данных секвенирования внеклеточной ДНК плазмы крови.

Анализ аберраций сплайсинга в транскриптомах тканей человека.

Анализ данных о лабораторных исследованиях в медицинской информатике.

Разработка аналитического сервиса по использованию блокчейн-технологий в сфере медицины.

Структура футпринтов факторов транскрипции в профилях доступности хроматина.

Разработка метода идентификации белка.

Изменение транскриптома единичных клеток и клеточной композиции в поджелудочной железе в зависимости от возраста.

Регуляция расположения нуклеосом посредством вторичных структур ДНК.

Анализ сайтов связывания ионов магния с РНК.

Разработка пайлайна для анализа метагеномных данных для задачи фекалотрансплантации.

Система для обработки и интерпретации генетических данных: расчет рисков многофакторных заболеваний, определение статуса носительства наследственных заболеваний, определение Предсказание возрастной регуляции альтернативного сплайсинга кассетных экзонов по последовательности окружающих интронов в генах мыши.

Сведения о преподавательском составе программы

Команда преподавателей:

- д.б.н., проф. М.С.Гельфанд – зам. директора по научным вопросам и заведующий УНЦ «Биоинформатика ИППИ РАН, профессор ФББ МГУ (руководитель)

- д.б.н., проф. А.А.Миронов – профессор ФББ МГУ

- к.ф.-м.н. С.А.Спирин – с.н.с. НИИ ФХБ им. Белозёрского

- к.б.н. Г.А.Базыкин – зав. сектором ИППИ РАН

- к.ф.-м.н. А.Р.Рубинов – с.н.с. ИППИ РАН

- д.х.н. А.В.Головин – ст. преп. ФББ МГУ

- к.ф.-м.н., доцент М.С.Попцова - заведующий научно-учебной лабораторией биоинформатики

- д.м.н., В.В.Власов – профессор НИУ ВШЭ

Большинство членов команды преподают биоинформатику в течение многих лет на ФББ МГУ и в Московской школе биоинформатики. Михаил Сергеевич Гельфанд, Андрей Александрович Миронов, Сергей Александрович Спирин формировали программу обучения специалистов по биоинформатике, которая используется на факультете биоинженерии и биоинформатики МГУ.

Общие сведения

В связи с масштабным развитием технологий в области наук о живых системах, современная биология ежегодно накапливает огромные массивы данных. Для их обработки необходимо грамотное владение компьютерными методами и специальными алгоритмами. Ввиду этого ежегодно возрастает спрос на специалистов в области вычислительной биологии, способных применять математический аппарат для решения биологических и медицинских задач. Выпускники программы получат междисциплинарное образование, необходимое для анализа медико-биологических данных.

Сведения о материально-технической оснащенности программы

Формы поддержки студентов-магистрантов

- Стипендия имени Илья Сегаловича — стипендия выдается за успехи в учёбе и научной деятельности.

- Учебный ассистент – студент НИУ ВШЭ, отобранный преподавателем в качестве помощника для реализации учебной дисциплины в соответствии с требованиями.

- Государственная академическая стипендия

- Повышенная государственная академическая стипендия (ПГАС) — за особые достижения в учебной, научно-исследовательской, общественной, спортивной, культурно- творческой деятельности.

- Стипендии фондов и партнеров

- Стипендии выдающихся ученых НИУ ВШЭ

- Стипендии Минобрнауки России

- Стипендия НИУ ВШЭ «Серебряный птенец»

Приложения (скан-копии):

Аннотация к программе: Скачать

Учебный план: Скачать



Подать заявку
© 2015–2019 Фонд «Талант и успех»
Нашли ошибку на сайте? Нажмите Ctrl(Cmd) + Enter. Спасибо!