Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Ignat vita artur

  • Login to see the comments

  • Be the first to like this

Ignat vita artur

  1. 1. Определение генетической близости современных и древних людей
  2. 2. Генотипы и SNP Хромосома Позиция Аллель1 Аллель2
  3. 3. Дано: • Генотип шимпанзе • Генотипы неандертальца/денисовца • Генотип африканца • Генотипы европейцев
  4. 4. Задача Определить близость выбранных европейских геномов к геномам древнего человека Критерии оценки Оценка «отлично» ставится за имплементирование программы по оценки генетической близости и успешное использование её для генома неандертальца и денисовца
  5. 5. Кластеризация раковых транскриптов
  6. 6. Экспрессия генов Ген А Ген B Ген C Ген А Ген B Ген C Здоровая клетка Раковая клетка
  7. 7. Классификация раковых заболеваний • по локализации • по степени тяжести • по степени локализации метастазирования • по молекулярным маркёрам • и др.
  8. 8. Дано GSM44162GSM44162GSM44162GSM44162GSM44162GSM44162 HNRNPK ANAPC5 RPS3A DDR1 RFC2 HSPA6 PAX8 GAS6 MMP14 10.9269 11.4756 11.2247 11.4789 11.1394 11.5572 17.0298 17.8693 17.6399 19.3888 16.6877 18.4164 12.1243 12.0265 12.8042 12.8837 12.5081 12.8359 11.8174 13.2261 13.6278 12.3521 13.2185 13.3358 11.643 12.8227 12.2618 12.5588 11.5318 12.1442 39.9012 45.917 47.4637 45.7842 39.3191 42.8054 14.7839 16.8521 16.6496 14.3344 16.0318 14.983 11.0479 13.093 12.7751 12.4258 11.8884 12.7565 23.4894 28.2594 26.2418 30.8113 24.0696 29.9898 Раковые линии Гены Уровень транскрипции
  9. 9. Задача Разбить раковые линии на кластеры и сравнить с биологическим разбиением Критерии оценки Оценка «отлично» ставится за имплементирование программы по разбиению раковых линий на приближенные к биологическим кластеры
  10. 10. Симулятор прочтений генома
  11. 11. Секвенирование – процесс чтения генома из биологического материала (слюна, кровь, ткань). На выходе много коротких (30-1000) последовательностей (ридов) взятых из случайных мест генома Выравнивание – определение того, где эти риды встречаются в эталонном геноме Чтение генома
  12. 12. Измерение качества ~10 различных секвенаторов ~100 различных алгоритмов выравнивания Нужен инструмент сравнения и измерения качества
  13. 13. Научиться генерировать риды из заранее известных мест, вносить в них ошибки, подобные тем, что получаются в ходе работы секвенатора Сравнить на полученных данных различные алгоритмы выравнивания Задача Критерии оценки Оценка “отлично” ставится за построение правдоподобного генератора и успешно проведенное сравнение нескольких алгоритом выравнивания
  14. 14. Моделирование пространственной структуры РНК
  15. 15. Исходный код >Thrombin GCGTGAGCCACTGCGCCCTGACCACATATAATTTTTATTAATTATAATGTTGAAAGTCCCTTTATTCCAC <...> TGGTGCACGCTGGTAGTCCGAGCACTCGGGAGGCTGAGGTGGGAGGAT >15TBA GGTTGGTGTGGTTGG >tmRNA GGGGCTGATTCTGGATTCGACGGGATTTGCGAAACCCAAGGTGCATGCCGAGGGGCGGTTGGCCTCGTAA AAAGCCGCAAAAAATAGTCGCAAACGACGAAAACTACGCTTTAGCAGCTTAATAACCTGCTTAGAGCCCT CTCTCCCTAGCCTCCGCTCTTAGGACGGGGATCAAGAGAGGTCAAACCCAAAAGAGATCGCGTGGAAGCC CTGCCTGGGGTTGAAGCGTTAAAACTTAATCAGGCTAGTTTGTTAGTGGCGTGTCCGTCCGCAGCTGGCA AGCGAATGTAAAGACTGACTAAGCATGTAGTACCGAGGATGTAGGAATTTCGGACGCGGGTTCAACTCCC GCCAGCTCCACCA
  16. 16. Скомпилированные бинарники Тромбин 15TBA tRNA tmRNA
  17. 17. Веб-сервис http://dualopt1.cmm.msu.ru
  18. 18. Задачи ● Front-end: * Сайт * Очередь задач * Почтовые уведомления ● Back-end: * Чтение входных файлов (*.pdb, *.ct) * Создание крупно-зернистой модели * Подготовка входных файлов для GROMACS * Чтение *.pdb и восстановление полноатомной модели (немного линейной алгебры)

×