The Protein Data Bank (PDB) is a database for the three-dimensional structural data of large biological molecules, such as proteins and nucleic acids. This presentation deals with what, why, how, where and who of PDB. In this presentation we have also included briefing about various file formats available in PDB with emphasis on PDB file format
Next Generation Sequencing (NGS) Is A Modern And Cost Effective Sequencing Technology Which Enables Scientists To Sequence Nucleic Acids At Much Faster Rate. In This Presentation, You Will Learn About What is NGS, Idea Behind NGS, Methodology And Protocol, Widely Adapted NGS Protocols, Applications And References For Further Study.
Sanger sequencing is a method of DNA sequencing based on the selective incorporation of chain-terminating dideoxynucleotides by DNA polymerase during in vitro DNA replication.
Handout available at
https://drive.google.com/open?id=0B52D4j3rC4WDN2hRV25CaW9kb0E
Define DNA sequencing.
Describe the history of DNA sequencing.
Describe the steps of Sanger sequencing.
Define next generation sequencing.
Describe the steps of next generation DNA sequencing.
Describe use of DNA sequencing.
The Protein Data Bank (PDB) is a database for the three-dimensional structural data of large biological molecules, such as proteins and nucleic acids. This presentation deals with what, why, how, where and who of PDB. In this presentation we have also included briefing about various file formats available in PDB with emphasis on PDB file format
Next Generation Sequencing (NGS) Is A Modern And Cost Effective Sequencing Technology Which Enables Scientists To Sequence Nucleic Acids At Much Faster Rate. In This Presentation, You Will Learn About What is NGS, Idea Behind NGS, Methodology And Protocol, Widely Adapted NGS Protocols, Applications And References For Further Study.
Sanger sequencing is a method of DNA sequencing based on the selective incorporation of chain-terminating dideoxynucleotides by DNA polymerase during in vitro DNA replication.
Handout available at
https://drive.google.com/open?id=0B52D4j3rC4WDN2hRV25CaW9kb0E
Define DNA sequencing.
Describe the history of DNA sequencing.
Describe the steps of Sanger sequencing.
Define next generation sequencing.
Describe the steps of next generation DNA sequencing.
Describe use of DNA sequencing.
Сетевая диагностика: новый взгляд сквозь старые щели / Евгений Усков (Qrator ...Ontico
Сетевые аномалии – рано или поздно с ними сталкиваются все, кто так или иначе связан с созданием и эксплуатацией сетевых сервисов.
Природа сетевых аномалий и их проявления могут значительно варьироваться: потери пакетов, увеличение задержек, разрывы TCP-соединений. Но вне зависимости от своей природы сетевые аномалии требуют корректной и зачастую крайне оперативной диагностики.
В рамках доклада будут рассмотрены стандартные утилиты, такие как ping, traceroute, mtr, hping, а также области их применения. Самым значительным ограничением при использовании данных утилит является невозможность определения обратного пути пакета, что может значительно усложнить диагностику.
Также в докладе будут рассмотрены активные методы диагностики сетевых аномалий (Looking glass, RIPE Atlas, NLNOG RING, PlanetLab) и разработанный командой Qrator механизм определения обратного маршрута от любой заданной сети с использованием математического моделирования.
Сетевые аномалии – рано или поздно с ними сталкиваются все, кто так или иначе связан с созданием и эксплуатацией сетевых сервисов.
Природа сетевых аномалий и их проявления могут значительно варьироваться: потери пакетов, увеличение задержек, разрывы TCP-соединений. Но вне зависимости от своей природы сетевые аномалии требуют корректной и зачастую крайне оперативной диагностики.
В рамках доклада будут рассмотрены стандартные утилиты, такие как ping, traceroute, mtr, hping, а также области их применения. Самым значительным ограничением при использовании данных утилит является невозможность определения обратного пути пакета, что может значительно усложнить диагностику.
Также в докладе будут рассмотрены активные методы диагностики сетевых аномалий (Looking glass, RIPE Atlas, NLNOG RING, PlanetLab) и разработанный командой Qrator механизм определения обратного маршрута от любой заданной сети с использованием математического моделирования.
Доклад Кулагина И.И., Пазникова А.А., Курносова М.Г. "Оптимизация информационных обменов в параллельных PGAS-программах" на 3-й Всероссийской научно-технической конференции «Суперкомпьютерные технологии» (СКТ-2014)
29 сентября – 4 октября 2014 г., с. Дивноморское
Гостевая лекция Института биоинформатики. Подробнее: http://bioinformaticsinstitute.ru/lectures/1218
Несмотря на несерьезное название, на лекции разговор пойдет о важной проблеме в работе биоинформатика, почти любая реальная задача которого связана с обработкой и анализом больших данных. И решить задачу нужно не только правильно, но и эффективно. Процесс решения можно условно разделить на две части: «придумать», как решать, и «обучить» этому компьютер. И на лекции речь пойдет именно об эффективном «обучении».
Наивно реализованные алгоритмы работают неприемлемо долго, когда дело доходит до гигабайтов реальных данных. От биоинформатика уже требуются не просто базовые навыки программирования, но и знание технических нюансов. И даже у профессионального программиста уйдет немало времени, например, чтобы выгодно использовать возможности Hadoop при работе с Big Data. Так можно ли современному ученому обойтись без тщательного изучения кучи языков, библиотек и фреймворков и сосредоточиться именно на решении?
Ядерный век прошел, и становится все понятнее, что в фокусе науки 21-го века будут живые системы, медицина, и человек во всех его проявлениях. Здесь осуществляются самые масштабные финансовые вливания, и на эту отрасль человечество возлагает самые большие надежды. Все чаще слышатся предметные обсуждения тем, казавшихся еще недавно научной фантастикой: сможет ли человечество победить старение, рак, и другие смертельные заболевания? Сможет ли менять свой геном по собственному желанию? Будем ли мы хозяевами своим телам в той же мере, как мы хозяйничаем на Земле?
Многие десятилетия биология и медицина развивались как описательные науки. Однако по мере созревания и накопления информации, любая наука рано или поздно переходит на более точный язык - язык математики. Проект "Геном человека" обеспечил технологический прорыв, который будет питать науку о живом еще много лет - но который также поставил много новых глобальных вопросов перед современными учеными.
http://bioinformaticsinstitute.ru/guests
В пятницу 10 октября в 19.00 Мария Шутова (ИоГЕН РАН) выступала в Институте биоинформатики с открытой лекцией, посвященной изучению рака.
Рак -- одна из наиболее распространенных причин смерти по всему миру. В лекции рассматривается, как знания об эволюции, работе генома, репрограммировании, а также использование биоинформатических методов помогли лучше понять, как развивается раковая опухоль и предложить новые методы лечения разнообразных типов рака. Рассмотрены мышиные модели развития рака и интересные результаты, которые были получены с их помощью.
http://bioinformaticsinstitute.ru/lectures
Гостевая лекция Института биоинформатики, 9 октября 2014. Лектор -- Мария Шутова (ИоГЕН РАН).
За последние десять лет плюрипонтентные клетки стали героями двух Нобелевских премий и многих тысяч научных и научно-популярных статей. Их уникальная возможность превращаться в любую клетку взрослого организма до сих пор дает пищу для ума как биологам развития, так и ученым, ищущим способы лечения генетических заболеваний. В лекции будет рассказано о двух типах плюрипотентных клеток: "естественных" (эмбриональные стволовые клетки) и "искусственных" (индуцированные плюрипотентные стволовые клетки). Отдельно мы остановимся на том, как знания о работе транскрипционных факторов помогли репрограммировать клетки, и как эти "искусственные" плюрипотентные клетки можно использовать в медицине.
В своей лекции Андрей Афанасьев рассказал о стартапах в биотехе и биоинформатике и своем биоинформатическом проекте iBinom, разобрал несколько биотехнологических проектов глазами инноваторов и инвесторов, а также коснулся вопроса поиска инвестиций и поделился личным опытом взаимодействия с венчурными фондами и институтами развития.
47. Чипы Ion 314 и Ion 316 с проточными ячейками
pH-сенсорные чипы
47
48. Расположение лунок на поверхности pH-сенсорных чипов
Ion 314 Ion 316 Ion 318
pH-сенсорные чипы
Вид сенсорных чипов на срезе (сканирующая электронная микроскопия) 48
50. Sequencing: Flows
Ion Sphere -----Primer------ A G T C A A G C G T C C C A T G
Sequence of InterestKey Sequence
T A C G T A C G T
Flows 1-4 …9-12Flows 5-8
… etc.
T
A
C
G
Flows 1-4
...---Ion Sphere™
Particle
• A “flow” is the event of exposing the chip to one particular dNTP (T, A, C,
or G), followed by a washing step
• The flow order repeats with pattern:
– ‘TACGTACGTCTGAGCATCGATCGATGTACAGC’
C G A CG T AC GT A
50
A “cycle” is four consecutive dNTP flows: for instance, T-A-C-G = 1 cycle
50
51. T
• A “flow” is the event of exposing the chip to one particular dNTP (T, A,
C, or G), followed by a washing step
• The flow order repeats with pattern:
– ‘TACGTACGTCTGAGCATCGATCGATGTACAGC’
Sequencing: Flows
Ion Sphere -----Primer------ A G T C A A G C G T C C C A T G
Sequence of InterestKey Sequence
C
T A C G T A C G T
Flows 1-4 …9-12Flows 5-8
… etc.
T
A
C
G
Flows 5-8
...---Ion Sphere™
Particle
C G A CG T AC GT A
51
A “cycle” is four consecutive dNTP flows: for instance, T-A-C-G = 1 cycle
51
52. T
Ion Sphere -----Primer------ A G T C A A G C G T C C C A T G
Sequence of InterestKey Sequence
C
T A C G T A C G T C G A CG T AC G
Flows 1-4 …9-12Flows 5-8
… etc.
T
C
G
T
Flows 9+
A G
...---Ion Sphere™
Particle
• A “flow” is the event of exposing the chip to one particular dNTP (T, A,
C, or G), followed by a washing step
• The flow order repeats with pattern:
– ‘TACGTACGTCTGAGCATCGATCGATGTACAGC’
T
T A
52
A “cycle” is four consecutive dNTP flows: for instance, T-A-C-G = 1 cycle
Sequencing: Flows
52
53. T
Ion Sphere -----Primer------ A G T C A A G C G T C C C A T G
Sequence of InterestKey Sequence
AC G
T A C G T A C G T
Flows 1-4 …9-12Flow 5-8
… etc.
T
A
C
G
T
T T C G C A G G GT A C
And so on…
...---Ion Sphere™
Particle
• A “flow” is the event of exposing the chip to one particular dNTP (T, A, C,
or G), followed by a washing step
• The flow order repeats with pattern:
– ‘TACGTACGTCTGAGCATCGATCGATGTACAGC’
C G A CG T AC GT A
53
A “cycle” is four consecutive dNTP flows: for instance, T-A-C-G = 1 cycle
Sequencing: Flows
53
54. • An “ionogram” is the output of the signals in flow space
• Must be read “up-and-down” along with “left-to-right”
• Height of bar indicates how many nucleotides incorporated during flow
• “Negative” or “zero” flows indicate no nucleotide incorporation
– These observations are omitted when converting to nucleotide space
Sequencing: Ionograms
Sequence: AATCTTCTG…
Key Sequence
TTT
TCAG
AA
54
57. Pacific Biosciences
• Большая длина прочтения
• Ошибки не зависят от последовательности
• Чтение модифицированных нуклеотидов
• Высокий процент ошибок
• Высокая стоимость 57
