14 Мая 2024 г. Нечетная неделя

01.03.02«Прикладная математика и информатика»

01.03.02_04 «Биоинформатика»

Русский

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