Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Факультатив Биоинформатика 2015

2015-11-29T09:19:47Z

Aozalevsky: /* Домашние задания */

Это страница факультатива по биоинформатике, который читается на Факультете Компьютерных Наук в 1-2 модулях в 2015-2016 учебном году.

Проходит c 18.00 до 21.00 по вторникам в 301 аудитории в здании на Кончовском.

'''Лекторы и Семинаристы''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Vita_Stepanova В. Степанова], [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Aozalevsky А. Залевский], [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Ignat И. Колесниченко]

'''Контакты:''' по всем вопросам можно писать на почту ignat1990@gmail.com

===Описание курса===

Цель курса познакомиться с задачами, которыми занимается биоинформатика и изучать популярные инструменты для решения этих задач.

План курса следующий:

1. Введение в молекулярную биологию.

2. Секвенирование. Секвенаторы. Сборка de novo, сборка выравниванием.

3. Базы данных полных геномов. Выравнивания нуклеотидных последовательностей. Алгоритмы BLAST.

4. Сравнительная геномика. Филогения, аннотация.

5. Экспрессия генов. Сплайсинг. Секвенирование РНК. Дифференциальная экспрессия.

6. Трансляция белков. Базы данных белков (Uniprot, PDB). Белковые выравнивания и фолдинг белков.

7. Молекулярные механизмы работы лекарств. Процесс разработки лекарств. Скрининг. Докинг.

8. Однонуклеотидные полиморфизмы. Базы данных и SNP-calling. Соотнесение со структурой.

9. Фармакодинамика/кинетика (метаболизм) лекарственных препаратов.

10. Популяционная медицина. Тестирование на пациентах.

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

В течение курса вам будет предложено выполнить несколько домашних заданий. Для получения зачета по курсу необходимо сделать 80% из всех домашних заданий. Все домашние задания будут иметь deadline-ы, после которых они приниматься не будут. 

У тех, кто сдаст меньше 80% домашних заданий (но больше половины), для получения зачёта будет возможность выбрать проект или статью, согласовать её с нами и по результатам защиты проекта/статьи получить зачёт. 

Студенты, выполнившие меньше половины домашних заданий, получат незачёт.

===Домашние задания ===

Правила игры:
# После того, как вы прислали домашнее задание, еще какое-то время (обычно не больше недели) вы можете исправлять замечания к задаче, если они есть.
# Задача может быть не сформулирована абсолютно строго, и это нормально. В реальной жизни все задачи имеют расплывчатые формулировки, и надо привыкать с этим работать. Например, можно задавать нам уточняющие вопросы про задачу.

====Задание 1. ====

Решения надо присылать по адресу ignat1990@gmail.com.

Условия задач: https://yadi.sk/i/-pVEymy6jQnho

'''Решения больше не принимаются.''' Дедлайн: 23.59 13 октября.

====Задание 2. ====

[https://drive.google.com/open?id=0B2eWcEEjj8-eY0Y4dnhXT3BxT1E Домашнее задание]. Решения принимаются до 23:59 28 октября на почту vita@blastim.ru.

====Задание 3. ====

[https://docs.google.com/document/d/1zekQZO9AI-paJ7YL5pyE0UyYhtr7UaD8h1DblghdNDE/edit?usp=sharing Домашнее задание 3.1]. Решения принимаются до 23:59 2 декабря на почту vita@blastim.ru. Рекомендуется сдать отчёт до 23:59 18 ноября. 

[https://docs.google.com/document/d/1vzGDIhV2piXLYoq-nVYXXec4q8HELpICL53jYMfVl0A/edit?usp=sharing Домашнее задание 3.2]. Решения принимаются до 23:59 2 декабря на почту vita@blastim.ru.

====Задание 4. ====

[https://docs.google.com/document/d/1n5NnDS8hvxvA5rLkAN7HeOqVgGQslGCHerlPPEILLOg/edit?usp=sharing Домашнее задание 4]. Решения принимаются до 23:59 14 декабря на почты aozalevsky@gmail.com или aozalevsky@fbb.msu.ru. Рекомендуется сдать отчёт до 23:59 7 декабря. 

====Задание 5. ====

[https://docs.google.com/document/d/1KO32RHiSdldih-pqNIznJ-s56lgkUZbzvMeLfqujp18/edit?usp=sharing Домашнее задание 5]. Решения принимаются до 23:59 14 декабря на почты aozalevsky@gmail.com или aozalevsky@fbb.msu.ru. Рекомендуется сдать отчёт до 23:59 7 декабря. 

====Задание 6. ====

[https://docs.google.com/document/d/1AQJMR8Jf9c-r3dVjgkDMdyPsFfU7vjeq6QGfcOeSfrc/edit?usp=sharing Домашнее задание 6]. Решения принимаются до 23:59 14 декабря на почты aozalevsky@gmail.com или aozalevsky@fbb.msu.ru. Рекомендуется сдать отчёт до 23:59 7 декабря. 

===Лекции и семинары===

====Лекция 1. (15.09.2015)====
Что такое биоинформатика. Внутреннее устройство эукариотической клетки. [https://yadi.sk/i/KYto_g6ujHJiu Слайды].

====Семинар 1. (15.09.2015)====
Введение в LINUX: учились заходить на учебный сервер, решали несложную задачку по работе с файлами. [https://yadi.sk/i/S3WvkkWXjHJfz Слайды].

====Лекция 2. (22.09.2015)====
Подробное описание структуры ДНК, хроматина, хромосом. Описание механизма репликации ДНК.

====Семинар 2. (22.09.2015)====
Bash. Основные конструкции языка: строки, числа, циклы, if-ы. Полезные утилиты: grep, find, wc, tmux. [https://yadi.sk/i/wLv9tn5IjHJht Слайды].

====Лекция 3. (29.09.2015)====
Напоминание про ПЦР. Секвенирование по Сенгеру, методы секвенирования нового поколения. Алгоритмы сборки генома нового организма из ридов. [https://drive.google.com/open?id=0B2eWcEEjj8-eNEd2UlF0VUhiZEE Слайды 2].

====Семинар 3. (29.09.2015)====
Продолжение про Bash и Python. Примеры решения разных задач с использованием питона и командной строки. [https://yadi.sk/i/KDQhbi6gjS2g8 Слайды]

====Лекция 4. (06.10.2015)====
=====Часть 1=====
Геномные банки. Картирование ридов на референсный геном. [https://docs.google.com/presentation/d/1wo4GHul1Ik_6WQWAwxu_Lw0-FI9ISk9LA4lrxGv7iz4/edit?usp=sharing Слайды].

=====Часть 2=====
Обзор алгоритмических проблем, возникающих в задаче выравнивания коротких прочтений. Задача поиска подстоки в строке. Поиск с ошибками. Понятие суффиксного дерева, его основные свойства. Преобразование Барроуза-Виллера.

====Лекция 5. (13.10.2015)====
Определение родственных последовательностей. Бласт. Филогения.

====Лекция 6. (20.10.2015)====
=====Часть 1=====
Экспрессия генов. Сплайсинг. Секвенирование РНК. Дифференциальная экспрессия.
=====Часть 2=====
Индексирование, сортировка, картирование ридов, подсчет, визуализация (IGV), подводка к R. [https://drive.google.com/file/d/0B2eWcEEjj8-eb2FWWFp6TDlOUkU/view?usp=sharing Слайды].
====Лекция 7. (03.11.2015)====
Статистика. Дифференциальная экспрессия. Основы R. [https://docs.google.com/document/d/11gRwjAF6K5IDfJnYdqtU-r-vrj8NMLGX9ivzSeyaeFU/edit Базовые команды в R]

====Лекция 8. (10.11.2015)====
Трансляция белков
====Лекция 9. (17.11.2015)====
Трансляция у эукариот. PyMol

===Рекомендуемая литература ===

==== Строковые алгоритмы ====

# Хорошая книжка про строковые алгоритмы (есть переведенная на русский язык): String Algorithms and Algrorithms in Computational Biology. Gusfield.
# Алгоритм Укконена построение суффиксного дерева. Исходная статья: [https://www.cs.helsinki.fi/u/ukkonen/SuffixT1withFigs.pdf On–line construction of suffix trees]. А также [http://stackoverflow.com/questions/9452701/ukkonens-suffix-tree-algorithm-in-plain-english/9513423#9513423 подробное объяснение на пальцах]
# Преобразование Барроуза-Виллера и FM-индекс. [http://www.cs.jhu.edu/~langmea/resources/bwt_fm.pdf Простые объяснения] и оригинальная статья про FM-индекс [http://people.unipmn.it/manzini/papers/focs00draft.pdf Opportunistic Data Structures with Applications].
# Статьи про BWA-выравниватель [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18227115 Compressed indexing and local alignment of DNA], [http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/26/5/589 Fast and accurate long-read alignment with Burrows–Wheeler transform].

==== Молекулярная биология ====
# [http://www.chem.msu.su/rus/elibrary/pic-sternberg/all.pdf Введение в молекулярную биологию], Э. Рис, М. Стернберг
# [http://biology.org.ua/files/lib/Alberts_et_al_vol1.pdf Молекулярная биология клетки], Б. Альбертс
# Курс [https://stepic.org/course/%D0%9C%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%B1%D0%B8%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F-%D0%B8-%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0-70/syllabus?section=1 Молекулярной биологии] на stepic.org
==== Биоинформатика ====
# [http://www.sanger.ac.uk/resources/software/pagit/ Post Assembly Genome Improvement Toolkit]
# [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3334321/ Статья про процедуру работы с транскриптами]

===Новости===

В этом разделе публикуется текущая информация по курсу (переносы лекций, изменения в запланированной программе,...)

Факультатив Биоинформатика 2015

2015-11-29T09:12:17Z

Aozalevsky: новые задания

Это страница факультатива по биоинформатике, который читается на Факультете Компьютерных Наук в 1-2 модулях в 2015-2016 учебном году.

Проходит c 18.00 до 21.00 по вторникам в 301 аудитории в здании на Кончовском.

'''Лекторы и Семинаристы''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Vita_Stepanova В. Степанова], [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Aozalevsky А. Залевский], [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Ignat И. Колесниченко]

'''Контакты:''' по всем вопросам можно писать на почту ignat1990@gmail.com

===Описание курса===

Цель курса познакомиться с задачами, которыми занимается биоинформатика и изучать популярные инструменты для решения этих задач.

План курса следующий:

1. Введение в молекулярную биологию.

2. Секвенирование. Секвенаторы. Сборка de novo, сборка выравниванием.

3. Базы данных полных геномов. Выравнивания нуклеотидных последовательностей. Алгоритмы BLAST.

4. Сравнительная геномика. Филогения, аннотация.

5. Экспрессия генов. Сплайсинг. Секвенирование РНК. Дифференциальная экспрессия.

6. Трансляция белков. Базы данных белков (Uniprot, PDB). Белковые выравнивания и фолдинг белков.

7. Молекулярные механизмы работы лекарств. Процесс разработки лекарств. Скрининг. Докинг.

8. Однонуклеотидные полиморфизмы. Базы данных и SNP-calling. Соотнесение со структурой.

9. Фармакодинамика/кинетика (метаболизм) лекарственных препаратов.

10. Популяционная медицина. Тестирование на пациентах.

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

В течение курса вам будет предложено выполнить несколько домашних заданий. Для получения зачета по курсу необходимо сделать 80% из всех домашних заданий. Все домашние задания будут иметь deadline-ы, после которых они приниматься не будут. 

У тех, кто сдаст меньше 80% домашних заданий (но больше половины), для получения зачёта будет возможность выбрать проект или статью, согласовать её с нами и по результатам защиты проекта/статьи получить зачёт. 

Студенты, выполнившие меньше половины домашних заданий, получат незачёт.

===Домашние задания ===

Правила игры:
# После того, как вы прислали домашнее задание, еще какое-то время (обычно не больше недели) вы можете исправлять замечания к задаче, если они есть.
# Задача может быть не сформулирована абсолютно строго, и это нормально. В реальной жизни все задачи имеют расплывчатые формулировки, и надо привыкать с этим работать. Например, можно задавать нам уточняющие вопросы про задачу.

====Задание 1. ====

Решения надо присылать по адресу ignat1990@gmail.com.

Условия задач: https://yadi.sk/i/-pVEymy6jQnho

'''Решения больше не принимаются.''' Дедлайн: 23.59 13 октября.

====Задание 2. ====

[https://drive.google.com/open?id=0B2eWcEEjj8-eY0Y4dnhXT3BxT1E Домашнее задание]. Решения принимаются до 23:59 28 октября на почту vita@blastim.ru.

====Задание 3. ====

[https://docs.google.com/document/d/1zekQZO9AI-paJ7YL5pyE0UyYhtr7UaD8h1DblghdNDE/edit?usp=sharing Домашнее задание 3.1]. Решения принимаются до 23:59 2 декабря на почту vita@blastim.ru. Рекомендуется сдать отчёт до 23:59 18 ноября. 

[https://docs.google.com/document/d/1vzGDIhV2piXLYoq-nVYXXec4q8HELpICL53jYMfVl0A/edit?usp=sharing Домашнее задание 3.2]. Решения принимаются до 23:59 2 декабря на почту vita@blastim.ru.

====Задание 4. ====

[https://docs.google.com/document/d/1n5NnDS8hvxvA5rLkAN7HeOqVgGQslGCHerlPPEILLOg/edit?usp=sharing Домашнее задание 4]. Решения принимаются до 23:59 14 декабря на почты aozalevsky@gmail.com или aozalevsky@fbb.msu.ru. Рекомендуется сдать отчёт до 23:59 7 ноября. 

====Задание 5. ====

[https://docs.google.com/document/d/1KO32RHiSdldih-pqNIznJ-s56lgkUZbzvMeLfqujp18/edit?usp=sharing Домашнее задание 5]. Решения принимаются до 23:59 14 декабря на почты aozalevsky@gmail.com или aozalevsky@fbb.msu.ru. Рекомендуется сдать отчёт до 23:59 7 ноября. 

====Задание 6. ====

[https://docs.google.com/document/d/1AQJMR8Jf9c-r3dVjgkDMdyPsFfU7vjeq6QGfcOeSfrc/edit?usp=sharing Домашнее задание 6]. Решения принимаются до 23:59 14 декабря на почты aozalevsky@gmail.com или aozalevsky@fbb.msu.ru. Рекомендуется сдать отчёт до 23:59 7 ноября. 

===Лекции и семинары===

====Лекция 1. (15.09.2015)====
Что такое биоинформатика. Внутреннее устройство эукариотической клетки. [https://yadi.sk/i/KYto_g6ujHJiu Слайды].

====Семинар 1. (15.09.2015)====
Введение в LINUX: учились заходить на учебный сервер, решали несложную задачку по работе с файлами. [https://yadi.sk/i/S3WvkkWXjHJfz Слайды].

====Лекция 2. (22.09.2015)====
Подробное описание структуры ДНК, хроматина, хромосом. Описание механизма репликации ДНК.

====Семинар 2. (22.09.2015)====
Bash. Основные конструкции языка: строки, числа, циклы, if-ы. Полезные утилиты: grep, find, wc, tmux. [https://yadi.sk/i/wLv9tn5IjHJht Слайды].

====Лекция 3. (29.09.2015)====
Напоминание про ПЦР. Секвенирование по Сенгеру, методы секвенирования нового поколения. Алгоритмы сборки генома нового организма из ридов. [https://drive.google.com/open?id=0B2eWcEEjj8-eNEd2UlF0VUhiZEE Слайды 2].

====Семинар 3. (29.09.2015)====
Продолжение про Bash и Python. Примеры решения разных задач с использованием питона и командной строки. [https://yadi.sk/i/KDQhbi6gjS2g8 Слайды]

====Лекция 4. (06.10.2015)====
=====Часть 1=====
Геномные банки. Картирование ридов на референсный геном. [https://docs.google.com/presentation/d/1wo4GHul1Ik_6WQWAwxu_Lw0-FI9ISk9LA4lrxGv7iz4/edit?usp=sharing Слайды].

=====Часть 2=====
Обзор алгоритмических проблем, возникающих в задаче выравнивания коротких прочтений. Задача поиска подстоки в строке. Поиск с ошибками. Понятие суффиксного дерева, его основные свойства. Преобразование Барроуза-Виллера.

====Лекция 5. (13.10.2015)====
Определение родственных последовательностей. Бласт. Филогения.

====Лекция 6. (20.10.2015)====
=====Часть 1=====
Экспрессия генов. Сплайсинг. Секвенирование РНК. Дифференциальная экспрессия.
=====Часть 2=====
Индексирование, сортировка, картирование ридов, подсчет, визуализация (IGV), подводка к R. [https://drive.google.com/file/d/0B2eWcEEjj8-eb2FWWFp6TDlOUkU/view?usp=sharing Слайды].
====Лекция 7. (03.11.2015)====
Статистика. Дифференциальная экспрессия. Основы R. [https://docs.google.com/document/d/11gRwjAF6K5IDfJnYdqtU-r-vrj8NMLGX9ivzSeyaeFU/edit Базовые команды в R]

====Лекция 8. (10.11.2015)====
Трансляция белков
====Лекция 9. (17.11.2015)====
Трансляция у эукариот. PyMol

===Рекомендуемая литература ===

==== Строковые алгоритмы ====

# Хорошая книжка про строковые алгоритмы (есть переведенная на русский язык): String Algorithms and Algrorithms in Computational Biology. Gusfield.
# Алгоритм Укконена построение суффиксного дерева. Исходная статья: [https://www.cs.helsinki.fi/u/ukkonen/SuffixT1withFigs.pdf On–line construction of suffix trees]. А также [http://stackoverflow.com/questions/9452701/ukkonens-suffix-tree-algorithm-in-plain-english/9513423#9513423 подробное объяснение на пальцах]
# Преобразование Барроуза-Виллера и FM-индекс. [http://www.cs.jhu.edu/~langmea/resources/bwt_fm.pdf Простые объяснения] и оригинальная статья про FM-индекс [http://people.unipmn.it/manzini/papers/focs00draft.pdf Opportunistic Data Structures with Applications].
# Статьи про BWA-выравниватель [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18227115 Compressed indexing and local alignment of DNA], [http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/26/5/589 Fast and accurate long-read alignment with Burrows–Wheeler transform].

==== Молекулярная биология ====
# [http://www.chem.msu.su/rus/elibrary/pic-sternberg/all.pdf Введение в молекулярную биологию], Э. Рис, М. Стернберг
# [http://biology.org.ua/files/lib/Alberts_et_al_vol1.pdf Молекулярная биология клетки], Б. Альбертс
# Курс [https://stepic.org/course/%D0%9C%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%B1%D0%B8%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F-%D0%B8-%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0-70/syllabus?section=1 Молекулярной биологии] на stepic.org
==== Биоинформатика ====
# [http://www.sanger.ac.uk/resources/software/pagit/ Post Assembly Genome Improvement Toolkit]
# [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3334321/ Статья про процедуру работы с транскриптами]

===Новости===

В этом разделе публикуется текущая информация по курсу (переносы лекций, изменения в запланированной программе,...)

Факультатив Биоинформатика 2015

2015-09-24T13:55:07Z

Aozalevsky: /* Описание курса */

Это страница факультатива по биоинформатике, который читается на Факультете Компьютерных Наук в 1-2 модулях в 2015-2016 учебном году.

Проходит по вторникам в 301 аудитории в здании на Кончовском.

'''Лекторы и Семинаристы''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Vita_Stepanova В. Степанова], [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Aozalevsky А. Залевский], [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Ignat И. Колесниченко]

'''Контакты:''' по всем вопросам можно писать на почту ignat1990@gmail.com

===Описание курса===

Цель курса познакомиться с задачами, которыми занимается биоинформатика и изучать популярные инструменты для решения этих задач.

План курса следующий:

1. Введение в молекулярную биологию.

2. Секвенирование. Секвенаторы. Сборка de novo, сборка выравниванием.

3. Базы данных полных геномов. Выравнивания нуклеотидных последовательностей. Алгоритмы BLAST.

4. Сравнительная геномика. Филогения, аннотация.

5. Экспрессия генов. Сплайсинг. Секвенирование РНК. Дифференциальная экспрессия.

6. Трансляция белков. Базы данных белков (Uniprot, PDB). Белковые выравнивания и фолдинг белков.

7. Молекулярные механизмы работы лекарств. Процесс разработки лекарств. Скрининг. Докинг.

8. Однонуклеотидные полиморфизмы. Базы данных и SNP-calling. Соотнесение со структурой.

9. Фармакодинамика/кинетика (метаболизм) лекарственных препаратов.

10. Популяционная медицина. Тестирование на пациентах.

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

В течение курса вам будет предложено выполнить несколько домашних заданий. Для получения зачета по курсу необходимо сделать 80% из всех домашних заданий. Все домашние задания будут иметь deadline-ы, после которых они приниматься не будут. 
У тех, кто сдаст меньше 80% домашних заданий (но больше половины), для получения зачёта будет возможность выбрать проект или статью, согласовать её с нами и по результатам защиты проекта/статьи получить зачёт. 
Студенты, выполнившие меньше половины домашних заданий, получат незачёт.

===Домашние задания ===

Здесь будут публиковаться домашние задания по курсу.

===Лекции и семинары===

====Лекция 1. (15.09.2015)====
Что такое биоинформатика. Внутреннее устройство эукариотической клетки. [https://yadi.sk/i/KYto_g6ujHJiu Слайды].

====Семинар 1. (15.09.2015)====
Введение в LINUX: учились заходить на учебный сервер, решали несложную задачку по работе с файлами. [https://yadi.sk/i/S3WvkkWXjHJfz Слайды].

====Лекция 2. (22.09.2015)====
Подробное описание структуры ДНК, хроматина, хромосом. Описание механизма репликации ДНК.

====Семинар 2. (22.09.2015)====
Bash. Основные конструкции языка: строки, числа, циклы, if-ы. Полезные утилиты: grep, find, wc, tmux. [https://yadi.sk/i/wLv9tn5IjHJht Слайды].

===Рекомендуемая литература ===
==== Молекулярная биология ====
# [http://www.chem.msu.su/rus/elibrary/pic-sternberg/all.pdf Введение в молекулярную биологию], Э. Рис, М. Стернберг
# [http://biology.org.ua/files/lib/Alberts_et_al_vol1.pdf Молекулярная биология клетки], Б. Альбертс
# Курс [https://stepic.org/course/%D0%9C%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%B1%D0%B8%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F-%D0%B8-%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0-70/syllabus?section=1 Молекулярной биологии] на stepic.org
==== Биоинформатика ====
# [http://www.sanger.ac.uk/resources/software/pagit/ Post Assembly Genome Improvement Toolkit]

===Новости===

В этом разделе публикуется текущая информация по курсу (переносы лекций, изменения в запланированной программе,...)

Факультатив Биоинформатика 2015

2015-09-24T13:54:22Z

Aozalevsky:

Это страница факультатива по биоинформатике, который читается на Факультете Компьютерных Наук в 1-2 модулях в 2015-2016 учебном году.

Проходит по вторникам в 301 аудитории в здании на Кончовском.

'''Лекторы и Семинаристы''' [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Vita_Stepanova В. Степанова], [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Aozalevsky А. Залевский], [http://wiki.cs.hse.ru/%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Ignat И. Колесниченко]

'''Контакты:''' по всем вопросам можно писать на почту ignat1990@gmail.com

===Описание курса===

Цель курса познакомиться с задачами, которыми занимается биоинформатика и изучать популярные инструменты для решения этих задач.

План курса следующий:

1. Введение в молекулярную биологию.

2. Секвенирование. Секвенаторы. Сборка de novo, сборка выравниванием.

3. Базы данных геномов. Последовательности ДНК. Геномный контекст. Выравнивания нуклеотидных последовательностей. BLAST.

4. Сравнительная геномика. Филогения, аннотация.

5. Экспрессия генов. Сплайсинг. Секвенирование РНК. Дифференциальная экспрессия.

6. Трансляция белков. Базы данных белков (Uniprot, PDB). Белковые выравнивания и фолдинг белков.

7. Молекулярные механизмы работы лекарств. Процесс разработки лекарств. Скрининг. Докинг.

8. Однонуклеотидные полиморфизмы. Базы данных и SNP-calling. Соотнесение со структурой.

9. Фармакодинамика/кинетика (метаболизм) лекарственных препаратов.

10. Популяционная медицина. Тестирование на пациентах.

===Отчётность по курсу и критерии оценки===

В течение курса вам будет предложено выполнить несколько домашних заданий. Для получения зачета по курсу необходимо сделать 80% из всех домашних заданий. Все домашние задания будут иметь deadline-ы, после которых они приниматься не будут. 
У тех, кто сдаст меньше 80% домашних заданий (но больше половины), для получения зачёта будет возможность выбрать проект или статью, согласовать её с нами и по результатам защиты проекта/статьи получить зачёт. 
Студенты, выполнившие меньше половины домашних заданий, получат незачёт.

===Домашние задания ===

Здесь будут публиковаться домашние задания по курсу.

===Лекции и семинары===

====Лекция 1. (15.09.2015)====
Что такое биоинформатика. Внутреннее устройство эукариотической клетки. [https://yadi.sk/i/KYto_g6ujHJiu Слайды].

====Семинар 1. (15.09.2015)====
Введение в LINUX: учились заходить на учебный сервер, решали несложную задачку по работе с файлами. [https://yadi.sk/i/S3WvkkWXjHJfz Слайды].

====Лекция 2. (22.09.2015)====
Подробное описание структуры ДНК, хроматина, хромосом. Описание механизма репликации ДНК.

====Семинар 2. (22.09.2015)====
Bash. Основные конструкции языка: строки, числа, циклы, if-ы. Полезные утилиты: grep, find, wc, tmux. [https://yadi.sk/i/wLv9tn5IjHJht Слайды].

===Рекомендуемая литература ===
==== Молекулярная биология ====
# [http://www.chem.msu.su/rus/elibrary/pic-sternberg/all.pdf Введение в молекулярную биологию], Э. Рис, М. Стернберг
# [http://biology.org.ua/files/lib/Alberts_et_al_vol1.pdf Молекулярная биология клетки], Б. Альбертс
# Курс [https://stepic.org/course/%D0%9C%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F-%D0%B1%D0%B8%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F-%D0%B8-%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0-70/syllabus?section=1 Молекулярной биологии] на stepic.org
==== Биоинформатика ====
# [http://www.sanger.ac.uk/resources/software/pagit/ Post Assembly Genome Improvement Toolkit]

===Новости===

В этом разделе публикуется текущая информация по курсу (переносы лекций, изменения в запланированной программе,...)

Участник:Aozalevsky

2015-01-27T14:38:30Z

Aozalevsky: /* Залевский Артур */

{{Карточка_ментора
|categorize = yes
}}

==Залевский Артур==

* Факультет Биоинженерии и Биоинформатики МГУ им. М. В. Ломоносова, [http://vsb.fbb.msu.ru/ группа вычислительной структурной биологии]
* системный администратор вычислительного кластера [http://evolgenomics.fbb.msu.ru/materialno-tehniceskaa-baza/makarich "Макарьич"]
* член [http://fsf.org FreeSoftwareFoundation]

==Контакты==
* web: http://vsb.fbb.msu.ru
* email/gtalk: aozalevsky@gmail.com
* email: aozalevsky@fbb.msu.ru
* тел.: +79268299066

Моделирование пространственной структуры РНК (front-end) (проект)

2015-01-17T12:24:27Z

Aozalevsky:

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК (front-end)
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Желание создать научный веб-сервис
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]
* [http://jmol.sourceforge.net Jmol]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===
* Реализовать очередь задач;
* Реализовать рассылку почтовых уведомлений о выполнении задачи;
* Реализовать ограниченный доступ к выдаче и файлам задачи;
* Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи;
* Реализовать визуализацию 3D структур биомолекул на странице с выдачей результатов.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность фронтэнда (загрузку данных, очередь задач, рассылка уведомлений, выдачу результата); 
6-7 Реализовать ограничения доступа; 
8-10 Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи. Реализовать визуализацию 3D структур РНК на странице с выдачей результатов.

Участник:Aozalevsky

2015-01-17T12:22:02Z

Aozalevsky:

{{Карточка_ментора
|categorize = yes
}}

==Залевский Артур==

* студент 5-го курса Факультета Биоинженерии и Биоинформатики МГУ им. М. В. Ломоносова, [http://vsb.fbb.msu.ru/ группа вычислительной структурной биологии]
* системный администратор вычислительного кластера [http://evolgenomics.fbb.msu.ru/materialno-tehniceskaa-baza/makarich "Макарьич"]
* член [http://fsf.org FreeSoftwareFoundation]

==Контакты==
* web: http://vsb.fbb.msu.ru
* email/gtalk: aozalevsky@gmail.com
* email: aozalevsky@fbb.msu.ru
* тел.: +79268299066

Моделирование пространственной структуры РНК (back-end) (проект)

2015-01-17T12:21:01Z

Aozalevsky:

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК (back-end)
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Освоите некоторые методы молекулярного моделирования, применяемые в самых разных областях научного знания: от создания лекарств до разработки метаматериалов.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Развитое пространственное мышление и некоторое знакомство с линейной алгеброй.
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Perl, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.gromacs.org GROMACS]
* [http://www.pyrosetta.org/ PyRosetta]
* [http://www.pymol.org PyMOL]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===
* Чтение файлов формата [http://rna.urmc.rochester.edu/Text/File_Formats.html dot-bracket и ct];
* Подготовка крупнозернистой модели и входных файлов для GROMACS;
* Восстановление полноатомной модели;
* Задокументировать код;
* Опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО;
* Увеличить количество входных форматов файлов, обеспечить поддержку сырых экспериментальных данных;
* Принять участие в [http://ahsoka.u-strasbg.fr/rnapuzzles/index.html конкурсе] по сравнению качества алгоритмов предсказания пространственной структуры нуклеиновых кислот.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность бэкенда (чтение dot-bracket и ct, крупнозернистая модель), задокументировать код; 
6-7 Реализовать полноценный бэкенд, реализовать восстановление полноатомной модели; 
8-10 Увеличить количество входных форматов. Опубликовать код под СПО лицензией. По желанию, принять участие в конкурсе по оценке качества алгоритмов.

Моделирование пространственной структуры РНК (back-end) (проект)

2014-12-18T15:37:40Z

Aozalevsky:

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК (back-end)
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Освоите некоторые методы молекулярного моделирования, применяемые в самых разных областях научного знания: от создания лекарств до разработки метаматериалов.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Развитое пространственное мышление и некоторое знакомство с линейной алгеброй.
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Perl, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.gromacs.org GROMACS]
* [http://www.pyrosetta.org/ PyRosetta]
* [http://www.pymol.org PyMOL]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===
* Творчески переработать cуществующий прототип и задокументировать код;
* Реализовать восстановление полноатомной модели;
* Опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО;
* Увеличить количество входных форматов файлов, обеспечить поддержку сырых экспериментальных данных;
* Принять участие в [http://ahsoka.u-strasbg.fr/rnapuzzles/index.html конкурсе] по сравнению качества алгоритмов предсказания пространственной структуры нуклеиновых кислот;

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность бэкенда, задокументировать код; 
6-7 Реализовать полноценный бэкенд, реализовать восстановление полноатомной модели; 
8-10 Увеличить количество входных форматов. Опубликовать код под СПО лицензией. По желанию, принять участие в конкурсе по оценке качества алгоритмов.

Моделирование пространственной структуры РНК (back-end) (проект)

2014-12-18T15:37:13Z

Aozalevsky:

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК (back-end)
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Освоите некоторые методы молекулярного моделирования, применяемые в самых разных областях научного знания: от создания лекарств до разработки метаматериалов.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Развитое пространственное мышление и некоторое знакомство с линейной алгеброй.
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Perl, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.gromacs.org GROMACS]
* [http://www.pyrosetta.org/ PyRosetta]
* [http://www.pymol.org PyMOL]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===
* Творчески переработать cуществующий прототип и задокументировать код;
* Реализовать восстановление полноатомной модели;
* Опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО;
* Увеличить количество входных форматов файлов, обеспечить поддержку сырых экспериментальных данных;
* Принять участие в [http://ahsoka.u-strasbg.fr/rnapuzzles/index.html конкурсе] по сравнению качества алгоритмов предсказания пространственной структуры нуклеиновых кислот;

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность бэкенда, задокументировать код; 
6-7 Реализовать полноценный бэкенд, реализовать восстановление полноатомной модели;
8-10 Увеличить количество входных форматов. Опубликовать код под СПО лицензией. По желанию, принять участие в конкурсе по оценке качества алгоритмов.

Моделирование пространственной структуры РНК (фронтэнд) (проект)

2014-12-18T15:22:05Z

Aozalevsky:

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Желание создать научный веб-сервис
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]
* [http://jmol.sourceforge.net Jmol]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===

* Реализовать рассылку почтовых уведомлений о выполнении задачи;
* Реализовать ограниченный доступ к выдаче и файлам задачи;
* Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи;
* Реализовать визуализацию 3D структур биомолекул на странице с выдачей результатов.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность фронтэнда (загрузку данных, выдачу результата); 
6-7 Реализовать ограничения доступа; 
8-10 Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи. Реализовать визуализацию 3D структур РНК на странице с выдачей результатов.

Моделирование пространственной структуры РНК (front-end) (проект)

2014-12-18T15:21:47Z

Aozalevsky: Новая страница: «{{Карточка_проекта |name=Моделирование пространственной структуры РНК (front-end) |mentor=Залевски…»

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК (front-end)
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Желание создать научный веб-сервис
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]
* [http://jmol.sourceforge.net Jmol]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===

* Реализовать рассылку почтовых уведомлений о выполнении задачи;
* Реализовать ограниченный доступ к выдаче и файлам задачи;
* Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи;
* Реализовать визуализацию 3D структур биомолекул на странице с выдачей результатов.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность фронтэнда (загрузку данных, выдачу результата); 
6-7 Реализовать ограничения доступа; 
8-10 Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи. Реализовать визуализацию 3D структур РНК на странице с выдачей результатов.

Моделирование пространственной структуры РНК (проект)

2014-12-18T15:20:14Z

Aozalevsky:

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Освоите некоторые методы молекулярного моделирования, применяемые в самых разных областях научного знания: от создания лекарств до разработки метаматериалов.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Развитое пространственное мышление и некоторое знакомство с линейной алгеброй.
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Perl, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.gromacs.org GROMACS]
* [http://www.pyrosetta.org/ PyRosetta]
* [http://www.pymol.org PyMOL], [http://jmol.sourceforge.net Jmol]
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===
* Использовать возможности Nvidia CUDA для работы с линейной алгеброй
* Задокументировать и опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО.
* Опубликовать статью о веб-сервисе в рецензируемом англоязычном журнале.
* Увеличить количество входных форматов файлов, обеспечить поддержку сырых экспериментальных данных.
* Принять участие в [http://ahsoka.u-strasbg.fr/rnapuzzles/index.html конкурсе] по сравнению качества алгоритмов предсказания пространственной структуры нуклеиновых кислот.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность бэкенда, реализовать минимальный фронтэнд. 
6-7 Реализовать полноценные бэк- и фронтэнды, задокументировать код. 
8-10 Опубликовать исходные коды под одной из лицензий для СПО. uuПринять участие в подготовке статьи к публикации.

Моделирование пространственной структуры РНК (back-end) (проект)

2014-12-18T15:19:44Z

Aozalevsky: Новая страница: «{{Карточка_проекта |name=Моделирование пространственной структуры РНК (back-end) |mentor=Залевски…»

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК (back-end)
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Освоите некоторые методы молекулярного моделирования, применяемые в самых разных областях научного знания: от создания лекарств до разработки метаматериалов.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Развитое пространственное мышление и некоторое знакомство с линейной алгеброй.
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Perl, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.gromacs.org GROMACS]
* [http://www.pyrosetta.org/ PyRosetta]
* [http://www.pymol.org PyMOL], [http://jmol.sourceforge.net Jmol]
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===
* Использовать возможности Nvidia CUDA для работы с линейной алгеброй
* Задокументировать и опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО.
* Опубликовать статью о веб-сервисе в рецензируемом англоязычном журнале.
* Увеличить количество входных форматов файлов, обеспечить поддержку сырых экспериментальных данных.
* Принять участие в [http://ahsoka.u-strasbg.fr/rnapuzzles/index.html конкурсе] по сравнению качества алгоритмов предсказания пространственной структуры нуклеиновых кислот.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность бэкенда, реализовать минимальный фронтэнд. 
6-7 Реализовать полноценные бэк- и фронтэнды, задокументировать код. 
8-10 Опубликовать исходные коды под одной из лицензий для СПО. uuПринять участие в подготовке статьи к публикации.

Моделирование пространственной структуры РНК ()

2014-12-18T15:17:22Z

Aozalevsky:

Моделирование пространственной структуры РНК (фронтэнд) (проект)

2014-12-18T15:16:50Z

Aozalevsky: Новая страница: «{{Карточка_проекта |name=Моделирование пространственной структуры РНК (фронтэнд) |mentor=Зале…»

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК (фронтэнд)
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Желание создать научный веб-сервис
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]
* [http://jmol.sourceforge.net Jmol]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===

* Реализовать рассылку почтовых уведомлений о выполнении задачи;
* Реализовать ограниченный доступ к выдаче и файлам задачи;
* Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи;
* Реализовать визуализацию 3D структур биомолекул на странице с выдачей результатов.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность фронтэнда (загрузку данных, выдачу результата); 
6-7 Реализовать ограничения доступа; 
8-10 Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи. Реализовать визуализацию 3D структур РНК на странице с выдачей результатов.

Моделирование пространственной структуры РНК (проект)

2014-12-18T15:13:46Z

Aozalevsky:

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК. Бэкенд.
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Освоите некоторые методы молекулярного моделирования, применяемые в самых разных областях научного знания: от создания лекарств до разработки метаматериалов.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Развитое пространственное мышление и некоторое знакомство с линейной алгеброй.
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Perl, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.gromacs.org GROMACS]
* [http://www.pyrosetta.org/ PyRosetta]
* [http://www.pymol.org PyMOL], [http://jmol.sourceforge.net Jmol]
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===
* Использовать возможности Nvidia CUDA для работы с линейной алгеброй
* Задокументировать и опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО.
* Опубликовать статью о веб-сервисе в рецензируемом англоязычном журнале.
* Увеличить количество входных форматов файлов, обеспечить поддержку сырых экспериментальных данных.
* Принять участие в [http://ahsoka.u-strasbg.fr/rnapuzzles/index.html конкурсе] по сравнению качества алгоритмов предсказания пространственной структуры нуклеиновых кислот.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность бэкенда, реализовать минимальный фронтэнд. 
6-7 Реализовать полноценные бэк- и фронтэнды, задокументировать код. 
8-10 Опубликовать исходные коды под одной из лицензий для СПО. uuПринять участие в подготовке статьи к публикации.

Моделирование пространственной структуры РНК ()

2014-12-18T15:12:42Z

Aozalevsky:

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК. Фронтенд.
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Желание создать научный веб-сервис
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]
* [http://jmol.sourceforge.net Jmol]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===

* Реализовать рассылку почтовых уведомлений о выполнении задачи;
* Реализовать ограниченный доступ к выдаче и файлам задачи;
* Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи;
* Реализовать визуализацию 3D структур биомолекул на странице с выдачей результатов.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность фронтэнда (загрузку данных, выдачу результата); 
6-7 Реализовать ограничения доступа; 
8-10 Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи. Реализовать визуализацию 3D структур РНК на странице с выдачей результатов.

Моделирование пространственной структуры РНК ()

2014-12-18T15:12:07Z

Aozalevsky: Новая страница: «{{Карточка_проекта |name=Моделирование пространственной структуры РНК (фронтенд) |mentor=Зале…»

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК (фронтенд)
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Желание создать научный веб-сервис
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]
* [http://jmol.sourceforge.net Jmol]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===

* Реализовать рассылку почтовых уведомлений о выполнении задачи;
* Реализовать ограниченный доступ к выдаче и файлам задачи;
* Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи;
* Реализовать визуализацию 3D структур биомолекул на странице с выдачей результатов.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность фронтэнда (загрузку данных, выдачу результата); 
6-7 Реализовать ограничения доступа; 
8-10 Реализовать интерактивную страницу с очередью и состоянием задачи. Реализовать визуализацию 3D структур РНК на странице с выдачей результатов.

Многопоточная реализация непараметрического алгоритма кластеризации Affinity Propagation (проект)

2014-12-18T14:52:23Z

Aozalevsky:

=== Что это за проект? ===
Есть такой замечательный алгоритм [http://www.psi.toronto.edu/index.php?q=affinity%20propagation Affiniti Propagation ], однако существующие реализации на R и Python страдают недостатком производительности и, особенно, неэффективной работой с памятью, что особенно чувствуется при работе с big data. Поэтому мы реализовали прототип многопоточной версии с использованием Python, Cython и mpi4py, но хочется большей скорости и гибкости, особенно при работе суперкомпьютерах (в данный момент мы используем ресурсы суперкомпьютеров МГУ "Ломоносов" и "Чебышев").

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с различными методами кластерного анализа
* Получите опыт разработки многопоточных приложений для суперкомпьютеров

=== Какие начальные требования? ===
* Желание писать быстрый код
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Знание Python, C/C++
* Желательно, знакомство с технологиями параллельного программирования

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python, C/C++
* MPI
* HDF5

=== Темы вводных занятий ===
* Алгоритмы кластеризации

=== Направления развития ===
* Задокументировать и опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО.
* Использовать гибридный параллелизм MPI/OpenMP/CUDA.
* Релизовать версию Affinity Propagation для разреженных матриц.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переписать существующий прототип на C/C++, провести сравнение производительности с однопоточными реализациями и с прототипом на Python. 
6-7 Задокументировать код и опубликовать под одной из лицензий для СПО. Реализовать возможность гибкого выбора типов данных для хранения в HDF5. 
8-10 Реализовать гибридный параллелизм MPI/OpenMP/CUDA, версию для разреженных матриц

Участник:Aozalevsky

2014-12-05T16:11:59Z

Aozalevsky:

==Залевский Артур==

* студент 5-го курса Факультета Биоинженерии и Биоинформатики МГУ им. М. В. Ломоносова, группа вычислительной структурной биологии
* системный администратор вычислительного кластера [http://evolgenomics.fbb.msu.ru/materialno-tehniceskaa-baza/makarich "Макарьич"]
* член [http://fsf.org FreeSoftwareFoundation]

==Контакты==
* web: http://vsb.fbb.msu.ru
* email/gtalk: aozalevsky@gmail.com
* email: aozalevsky@fbb.msu.ru
* тел.: +79268299066

Многопоточная реализация непараметрического алгоритма кластеризации Affinity Propagation (проект)

2014-12-05T16:06:36Z

Aozalevsky:

{{Карточка_проекта
|name=Многопоточная реализация непараметрического алгоритма кластеризации Affinity Propagation
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Есть такой замечательный алгоритм [http://www.psi.toronto.edu/index.php?q=affinity%20propagation Affiniti Propagation ], однако существующие реализации на R и Python страдают недостатком производительности и, особенно, неэффективной работой с памятью, что особенно чувствуется при работе с big data. Поэтому мы реализовали прототип многопоточной версии с использованием Python, Cython и mpi4py, но хочется большей скорости и гибкости, особенно при работе суперкомпьютерах (в данный момент мы используем ресурсы суперкомпьютеров МГУ "Ломоносов" и "Чебышев").

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с различными методами кластерного анализа
* Получите опыт разработки многопоточных приложений для суперкомпьютеров

=== Какие начальные требования? ===
* Желание писать быстрый код
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Знание Python, C/C++
* Желательно, знакомство с технологиями параллельного программирования

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python, C/C++
* MPI
* HDF5

=== Темы вводных занятий ===
* Алгоритмы кластеризации

=== Направления развития ===
* Задокументировать и опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО.
* Использовать гибридный параллелизм MPI/OpenMP/CUDA.
* Релизовать версию Affinity Propagation для разреженных матриц.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переписать существующий прототип на C/C++, провести сравнение производительности с однопоточными реализациями и с прототипом на Python. 
6-7 Задокументировать код и опубликовать под одной из лицензий для СПО. Реализовать возможность гибкого выбора типов данных для хранения в HDF5. 
8-10 Реализовать гибридный параллелизм MPI/OpenMP/CUDA, версию для разреженных матриц

Моделирование пространственной структуры РНК (проект)

2014-12-05T16:05:57Z

Aozalevsky:

{{Карточка_проекта
|name=Моделирование пространственной структуры РНК
|mentor=Залевский Артур
|mentor_login={{URLENCODE:Aozalevsky|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Мы сформулировали и применили свой [http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2779675/ подход] к реконструкции пространственной структуры РНК на основе данных о [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BD%D1%83%D0%BA%D0%BB%D0%B5%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%B0#.D0.A1.D1.82.D1.80.D1.83.D0.BA.D1.82.D1.83.D1.80.D0.B0 вторичной структуре] и дополнительных дистанционных ограничений, который показал хорошие результаты при сравнении с полученными позже экспериментальными данными. После публикации статьи мы сделали [http://dualopt1.cmm.msu.ru/ веб-сервис], реализующий этот подход, однако он уже порядком устарел и мы хотели бы его существенно улучшить, как с точки зрения науки, так и качества реализации.

=== Чему вы научитесь? ===
* Познакомитесь с пространственными структурами различных биомолекул.
* Освоите некоторые методы молекулярного моделирования, применяемые в самых разных областях научного знания: от создания лекарств до разработки метаматериалов.
* Приобретете опыт по разработке веб-сервисов научной направленности.

=== Какие начальные требования? ===
* Желание разобраться в структурном многообразии нуклеиновых кислот.
* Развитое пространственное мышление и некоторое знакомство с линейной алгеброй.
* Базовые знания ОС GNU/Linux.
* Базовые знания Shell, Perl, Python.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* mercurial/git
* Shell, Python
* [http://www.gromacs.org GROMACS]
* [http://www.pyrosetta.org/ PyRosetta]
* [http://www.pymol.org PyMOL], [http://jmol.sourceforge.net Jmol]
* [http://www.web2py.com/ Web2Py]

=== Темы вводных занятий ===
* Нуклеиновые кислоты, связь структура - функция.

=== Направления развития ===
* Использовать возможности Nvidia CUDA для работы с линейной алгеброй
* Задокументировать и опубликовать весь код под одной из лицензий для СПО.
* Опубликовать статью о веб-сервисе в рецензируемом англоязычном журнале.
* Увеличить количество входных форматов файлов, обеспечить поддержку сырых экспериментальных данных.
* Принять участие в [http://ahsoka.u-strasbg.fr/rnapuzzles/index.html конкурсе] по сравнению качества алгоритмов предсказания пространственной структуры нуклеиновых кислот.

=== Критерии оценки ===
4-5 Переработать существующий протопип, реализовать базовую функциональность бэкенда, реализовать минимальный фронтэнд. 
6-7 Реализовать полноценные бэк- и фронтэнды, задокументировать код. 
8-10 Опубликовать исходные коды под одной из лицензий для СПО. uuПринять участие в подготовке статьи к публикации.

Участник:Aozalevsky

2014-12-05T16:04:48Z

Aozalevsky: Новая страница: «==Залевский Артур== * студент 5-го курса Факультета Биоинженерии и Биоинформатики МГУ им.…»

==Залевский Артур==

* студент 5-го курса Факультета Биоинженерии и Биоинформатики МГУ им. М. В. Ломоносова, группа вычислительной структурной биологии
* член [http://fsf.org FreeSoftwareFoundation]

==Контакты==
* web: http://vsb.fbb.msu.ru
* email/gtalk: aozalevsky@gmail.com
* email: aozalevsky@fbb.msu.ru
* тел.: +79268299066