01.03.02«Прикладная математика и информатика»
01.03.02_04 «Биоинформатика»
Программа oхватывает обширную область подготовки специалистов в области компьютерной биологии, от математической системной биологии до биоинформатики.В течение первых двух лет студенты изучают фундаментальные математические дисциплины и программирование, после чего начинается преподавание профильных курсов. Программа была создана под руководством д.б.н., проф. Марии Георгиевны Самсоновой.
Наши студенты приобретают уникальные профессиональные навыки, востребованные многочисленными российскими и зарубежными предприятиями IT-отрасли, фармакологическими компаниями, исследовательскими лабораториями нашей страны, Западной Европы и США. Высокий уровень выпускных работ достигается, в том числе, привлечением к совместным исследованиям с нашими зарубежными партнерами.
Ключевые особенности:
- Фундаментальная математическая подготовка;
- Несколько языков программирования;
- Углубленное изучение молекулярной биологии;
- Возможность принять участие в реальной научной работе.
Варианты обучения:
Очное
бюджет, контракт
- Алгоритмы и алгоритмические языки
- Линейная алгебра и аналитическая геометрия
- Математические модели в биологии
- Математический анализ
- Машинное обучение
- Многомерный статистический анализ
- Общая биология
- Специальные главы биоинформатики
- Теория вероятностей
- Уравнения математической физики
- Программист
- Архитектор программного обеспечения
- Специалист по тестированию в области информационных технологий
- Специалист по информационным системам
- Руководитель проектов в области информационных технологий
- Системный аналитик
- Научный сотрудник
- Биоинформатик
- Стохастическое моделирование регуляции транскрипции в раннем развитии дрозофилы
- Уточнение структуры графовой репрезентации данных РНК-секвенирования отдельных клеток
- Разработка и применение моделей структурных уравнений для полногеномного поиска ассоциаций
- Восстановление регуляторных взаимодействий между генами цветения у нута по данным экспрессии
- Применение нейронных сетей для расшифровки механизмов регуляции в генной сети нута и гороха по данным об экспрессии генов
- Разработка алгоритма оптимального выделения обучающей выборки для геномной селекции сои
- Приближение основного кинетического уравнения для химических реакций (chemical master equation) моментными уравнениями и восстановление совместной плотности распределения по его моментам
- Разработка новой нелинейной регрессионной модели генной сети регуляции развития глаза плодовой мушки
- Университет Южной Калифорнии, США
Сотрудничество с профессором Сергеем Нуждиным, руководителем лаборатории в Университете Южной Калифорнии успешно продолжается с 2014 г. Основная тематика работ - применение системно-биологического подхода к исследованию генетической вариабельности и ее влиянию на фенотип. Мы используем данные по различным организмам — человеку, модельной мушке дрозофиле, а также важным для сельского хозяйства растениям - сое и нуту. Наше сотрудничество выражается в совместных проектах, результаты которых регулярно публикуются в виде научных статей в высокорейтинговых международных журналах.
- Компания “Соевый комплекс”, Краснодар
В рамках сотрудничества мы разрабатываем и применяем новые биоинформатические и статистические методы и программы для ускорения селекции растений, в частности сои, и создания новых сортов. Такой подход позволяет существенно ускорить селекционный процесс и сократить время получения нового сорта в 2-3 раза.
- Университета Вермонта, США
Огромное количество сельскохозяйственных культур характеризуются малым генетическим разнообразием из-за эффекта бутылочного горлышка, вызванного окультуриванием и селекцией. Лаборатория профессора Эрика Бишопа-фон Веттберга изучает влияние этого эффекта на способность популяции адаптироваться к сложным условиям, используя комплексный подход, включающий геномику и эволюционную экологию. Наше сотрудничество нацелено на выявление внутривидовой генетической изменчивости селекционнозначимых признаков и поиск генов-кандидатов для селекции ценных зернобобовых культур – маша (Vigna radiata) и урда (Vigna mungo) посредством сочетания методов фенотипирования, геномики и биоинформатики.
- Национальный университет Тайваня
В сотрудничестве с профессором Ченг-Руи Ли, Национальный университет Тайваня, мы используем материал двух наиболее важных банков генов азиатских культур рода Vigna - коллекций Всемирного центра Овощеводства (WVC или WorldVeg, ранее AVRDC) и Всероссийского института генетических ресурсов им. Н.И.Вавилова (ВИР) - для поиска «геномных бриллиантов», т.е. важных для селекции генов и недоиспользованных генотипов, обладающих такими агрономически значимыми признаками как раннее созревание, высокая продуктивность, детерминированный тип роста, высокое содержание белка, высокое прикрепление бобов, устойчивость к холоду.
- Университет Калифорнии Дэвис, США
В 2013-2015 гг. Международный консорциум под руководством Д. Кука и С. Нуждина «Инновационная лаборатория питания будущего по климатически устойчивому нуту» (Chickpea Innovation Lab; http://chickpealab.ucdavis.edu/) собрали обширную коллекцию дикого нута. Мы разрабатываем и применяем новые математические методы для исследования взаимодействия генотипов дикого нута и среды.
Козлов Константин Николаевич
Руководитель программы