Предлагаемые темы квалификационных работ

В настоящем разделе представлены возможные темы квалификационных работ студентов, распределяющихся на кафедру.

Список тем (от 17.1.2017) Руководители
1 Исследование биосинтеза пиримидиновых нуклеотидов в клетке E.coli методами математического моделирования Акбердин И.Р.
2 От полногеномных данных до модели метаболизма бактериальной клетки Акбердин И.Р.
3 Разработка алгоритма расшифровки 1H ЯМР спектров метаболитов головного мозга на основе принципов решения обратных задач Акулов А.Е.
Кабанихин С.И.
Коптюг И.В.
4 Моделирование гемодинамики мозга на основе 3D реконструкции сосудистого русла Акулов А.Е.
Чупахин А.П.
5 Improving the GenABELsuite Аульченко Ю.С.
6 Генетика вкусовых предпочтений Аульченко Ю.С.
7 Сравнительное изучение транскриптома менингиом методом RNA-Seq. Васильев Г.В.
8 Информационная поддержка селекционно-генетических исследований у растений с использованием мобильных устройств. Генаев М.А.
9 Изучение генетического контроля количественных признаков на модели крыс НИСАГ с наследуемой индуцируемой стрессом артериальной гипертензтией. Ефимов В.М.
Редина О.Е.
10 Альтернативные открытые рамки считывания и появление новых генов в процессе эволюции. Кочетов А.В.
11 Структурно-функциональная организация регуляторных генов MYC пшеницы. Кочетов А.В.
Хлесткина Е.К.
12 Проект «Сравнительная геномика прокариот» Лашин С.А.
13 Проект «Эволюционный Конструктор». Лашин С.А.
14 Двумерная математическая модель развития корня растения. Миронова В.В.,
Лихошвай В.А.
15 Экспериментально-теоретическая работа по изучению молекулярно-генетических механизмов действия гормона ауксина на развитие корня растения. Миронова В.В.,
Кочетов А.В.
16 Компьютерный анализ повторов прокариот. Орлов Ю.Л.
17 Анализ повторов и молекулярной эволюции прокариот. Орлов Ю.Л.
18 Компьютерный поиск цис-антисенс транскриптов в геноме. Орлов Ю.Л.
19 Компьютерный анализ цис-антисенс транскриптов в геноме. Орлов Ю.Л.
20 Анализ данных геномных технологий ChIP-seq. Орлов Ю.Л.
21 Компьютерный анализ данных геномных технологий секвенирования: ChIP-seq, ChIA-PET и Hi-C. Орлов Ю.Л.
22 Применение методов многомерного анализа для поиска новых локусов, ассоциированных с уровнями N-гликозилирования иммуноглобулина-G человека Цепилов Я.А
23 Применение методов многомерного анализа для идентификации новых локусов, ассоциированных с метаболомом сыворотки крови человека Цепилов Я.А
24 Применение методов многомерного анализа для идентификации новых локусов, ассоциированных с иммуннофенотипами человека Цепилов Я.А


Тема работы (1): «Исследование биосинтеза пиримидиновых нуклеотидов в клетке E.coli методами математического моделирования».

Руководитель: к.б.н. Акбердин И.Р.

Краткое описание направлений исследования :

Важнейшее значение для метаболической инженерии имеют знания отдельных особенностей организации, функционирования метаболических путей и их регуляции, информация о которых накапливается в базах данных. На этой основе строятся математические модели, которые могут обеспечивать рациональный дизайн метаболических путей с целью получения заданных характеристик организмов- продуцентов. Большой интерес для метаболической инженерии представляет путь denovo биосинтеза пиримидиновых нуклеотидов у E.coli, включающий 19 ферментативных реакций, в результате которых синтезируются рибо- и дезоксирибонуклеотиды UTP, CTP, dCTP и TTP — обязательные компоненты РНК и ДНК. Таким образом, биосинтез пиримидиновых нуклеотидов имеет важнейшее значение для метаболического обеспечения процессов транскрипции и репликации.

В рамках дипломной работы будет исследована система метаболизма пиримидинов в клетке E.coli методами кинетического моделирования.

Форма обучения: Для обучения в бакалавриате

Факультет: студентам ФЕН, ММФ (возможно со-руководство с проф., д.ф.-м.н. Фадеевым С.И., ИМ СО РАН)

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:
  1. Построение структурно-функциональной организации генных сетей в различных компьютерных системах;
  2. Методы математического моделирования (непрерывные, дискретные, гибридные, стохастические, потоковые модели);
  3. Работа с биологическими базами данных;
  4. Функциональные возможности Matlab.

Назад к списку тем


Тема работы (2): «От полногеномных данных до модели метаболизма бактериальной клетки»

Руководитель: к.б.н. Акбердин И.Р.

Краткое описание направлений исследования :

Развитие и совершенствование высоких технологий современной биологии позволяет расшифровывать геномы различных микроорганизмов – источников необходимых молекулярно-генетических элементов (генов, регуляторных районов и др.) в короткие сроки – от нескольких дней до недель, проводить с помощью омиксных технологий экспериментальное исследование динамики функционирования изучаемых микроорганизмов с последующим биоинформационным анализом. В свою очередь, использование методов и подходов системной биологии в настоящее время позволяет предсказывать роль различных модификаций геномов и метаболизма бактериальной клетки, адаптируя ее для получения, например, биопродуцентов или клеточных катализаторов для преобразования различных субстратов. В рамках дипломного проекта будет освоена технология получения биологически значимых результатов с помощью интеграции биоинформатического анализа полногеномных данных для бактериальных систем с последующей реконструкцией потоковой модели, позволяющей исследовать метаболизм клетки с целью получения различных биотехнологически важных соединений.

В ходе выполнения проекта желательно знание основ Python, опыт работы в MATLAB.

Форма обучения: Для обучения в бакалавриате или магистратуре

Факультет: ФЕН, ММФ, ФФ, ФИТ

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:
  1. Аннотация и анализ полногеномных данных для бактериальных систем;
  2. Метод потокового моделирования метаболических систем;
  3. Реконструкция и анализ потоковых моделей на основе полногеномных данных.

Назад к списку тем


Тема работы (3): «Разработка алгоритма расшифровки 1H ЯМР спектров метаболитов головного мозга на основе принципов решения обратных задач»

Руководители: чл.корр. РАН Кабанихин С.И., д.х.н. Коптюг С.И., к.б.н. Акулов А.Е.

Краткое описание направлений исследования :

ЯМР спектроскопия, позволяющая неинвазивно изучать концентрации некоторых метаболитов в заданных регионах человека или животного имеет большие перспективы в биологических и биомедицинских исследованиях. Однако при анализе ЯМР спектров возникают проблемы, которые обусловлены тем, что многие вещества имеют по нескольку пиков в координатах химического сдвига (ось абсцисс) и интенсивность сигнала (ось ординат). Причем практически все пики соответствуют более, чем одному соединению. Одним из подходов к преодолению данной проблемы может стать разработка алгоритма количественной оценки ЯМР спектров на основе решения некорректной обратной задачи.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре или бакалавриате

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Студент освоит методы решения обратных задач.

Назад к списку тем


Тема работы (4): «Моделирование гемодинамики мозга на основе 3D реконструкции сосудистого русла»

Руководители: д.ф.-м.н. Чупахин А.П., к.б.н. Акулов А.Е.

Краткое описание направлений исследования :

Сочетание методов численного моделирования гемодинамических процессов и получения изображений кровеносных сосудов методом магнитно-резонансной томографии (МРТ) открывает заманчивую перспективу количественной оценки зависимости эффективности сосудистого русла отдельных органов от геометрии сосудов. Исследование на моделях виртуальных потоков позволит выделить области турбулентного движения крови, которые могут влиять на осаждение введенных в циркуляцию наночастиц. Причем все теоретические предсказания, полученные на основе 3D реконструкции сосудистого русла по МРТ изображениям, могут быть проверены на основе прямого измерения базовых гемодинамических параметров, а также определения областей накопления магнито-контрастных наночастиц.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре или бакалавриате

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Студент освоит методы МРТ томографии, численного моделирования и постановки эксперимента на лабораторных животных.

Назад к списку тем


Тема работы (5): «Improving the GenABELsuite»

Руководитель: д.б.н. Аульченко Ю.С.

Краткое описание направлений исследования :

The GenABEL suite (http://www.genabel.org/) is among most widely used software suited for human statistical genomics. This is free open source software, whose development is embedded into community. During last years, a number of issues have accumulated with the code and general logic underlying the suite; it will benefit a lot from a systematic effort aiming to fix existing bugs, add new features, and redesign some core functionality.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре или бакалавриате

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:
  1. R environment for statistical programming and analyses;
  2. C/C++;
  3. genome-wide association studies;
  4. software development and integration;
  5. extreme programming

Назад к списку тем


Тема работы (6): «Генетика вкусовых предпочтений»

Руководитель: д.б.н. Аульченко Ю.С.

Краткое описание направлений исследования :

Комплексный анализ данных о вкусовых предпочтениях и генотипах более чем 1 000 людей. Данные включают в себя около 50 измеренных генотипов и около 100 параметров, описывающих вкусовые предпочтения людей. Целью работы будет выявление всех возможных ассоциаций, корреляций и паттернов, отражающих пищевое поведение человека.

Форма обучения: Для обучения в бакалавриате

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:
  1. R;
  2. анализ ассоциаций и контроль качества генотипических данных;
  3. корреляционный анализ;
  4. многомерный анализ;
  5. функциональная аннотация результатов генетического анализа;
  6. датамайнинг.

Назад к списку тем


Тема работы (7): «Сравнительное изучение транскриптома менингиом методом RNA-Seq.»

Руководитель: к.б.н. Васильев Г.В.

Краткое описание направлений исследования :

Менингиомы – наиболее часто выявляемый тип опухолей мозга. Менингиомы весьма гистологически разнообразны, при этом прогноз успешности лечения менингиом зависит от своевременности обнаружения, правильности идентификации типа опухоли и выбора соответствующего послеоперационного лечения. Поэтому изучение изменений генома и транскриптома, характерных для разных типов и подтипов менингиом, разработка методов точного ДНК- или РНК-типирования их разнообразных форм менингиом представляется актуальной научной задачей.
В процессе дипломной практики предполагается исследовать различия в транскрипционной активности различных типов менингиом. Для этого из препарата выделенной из опухолей тотальной РНК будут выделены фракции микроРНК и рибо-обеднённой мРНК. Далее будут приготовлены специфические библиотеки для проведения высокопроизводительного секвенирования (high-throughput sequencing) – микроРНК на приборе Ion Torrent PGM и мРНК – на приборе SOLiD фирмы ABI. Далее будет проведёно собственно секвенирование и последующий биоинформатический анализ полученных транскриптомных данных.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

В ходе дипломной практики предполагается освоить такие современные методы молекулярной биологии, как: выделение и очистка РНК из образцов тканей, создание библиотек для высокопроизводительного секвенирования, основы работ на приборах высокопроизводительного секвенирования Ion Torrent PGM и SOLiD, анализ нуклеотидных последовательностей. Студент получит возможность освоить не только современные экспериментальные методы высокопроизводительного секвенирования, но и получит практический опыт анализа этих данных.

Назад к списку тем


Тема работы (8): «Информационная поддержка селекционно-генетических исследований у растений с использованием мобильных устройств.»

Руководитель: к.б.н. Генаев М.А.

Краткое описание направлений исследования :

Проект направлен на развитие информационной системы WheatPGE для поддержки исследований взаимосвязи генотип-фенотип-окружающая среда у растений по следующим направлениям:

  • обеспечение взаимодействия селекционера с базой данных через мобильные устройства (включая доступ к информации об отдельном растении через QR-код; ввод данных, включая загрузку изображений);
  • мониторинг состояния окружающей среды в нескольких местах произрастания растений посредством дистанционных датчиков через Интернет (включая теплицы и открытый грунт);
  • интеграцию данных о параметрах среды и измерениях характеристик растений в базе данных ведения селекционно-генетических экспериментов;
  • визуализацию информации о селекционно-генетических экспериментах в виде временной шкалы.

Форма обучения: Для обучения в бакалавриате

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

В ходе выполнения работы студент ознакомится с рядом современных информационных технологий разработки мобильных приложений и web приложений. Получит опыт разработки в команде. Результатом работы студента станет мобильное приложение – клиент для ввода и просмотра данных в системе WheatPGE.

Назад к списку тем


Тема работы (9): «Изучение генетического контроля количественных признаков на модели крыс НИСАГ с наследуемой индуцируемой стрессом артериальной гипертензтией.»

Руководители: д.б.н. Ефимов В.М., к.б.н. Редина О.Е.

Краткое описание направлений исследования :

Артериальная гипертензия является одним из социально значимых заболеваний. В мировой практике для выявления молекулярно-генетических механизмов ее развития прилагаются значительные усилия. Молекулярные механизмы развития гипертензивного статуса часто исследуются на различных моделях крыс. В ИЦиГ СО РАН создана уникальная модель с наследуемой индуцируемой стрессом артериальной гипертензией (крысы линии НИСАГ). В дипломной работе предлагается использовать методы многомерной статистики для биоинформатической обработки данных, полученных ранее при анализе дифференциальной экспрессии 22 тыс. генов в различных органах гипертензивных крыс НИСАГ и нормотензивных контрольных крыс WAG на микрочипах Illumina. Работа направлена на поиск генов-кандидатов, контролирующих уровень артериального давления в покое и при стрессе, а также ряда других физиологических признаков, проявление которых связано с гипертензивным фенотипом.

Форма обучения: Для обучения в бакалавриате или в магистратуре

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:
  1. знакомство с методами выявления генов-кандидатов, контролирующих проявление физиологических (количественных) признаков;
  2. обработка результатов микрочипов с использованием методов многомерной статистики;
  3. навыки работы с базами данных для проведения функционального анализа генов.

Назад к списку тем


Тема работы (10): «Альтернативные открытые рамки считывания и появление новых генов в процессе эволюции.»

Руководитель: д.б.н. Кочетов А.В.

Краткое описание направлений исследования :

Работа направлена на поиск путей появления новых генов в процессе эволюции. Считается, что гены обычно возникают в результате рекомбинационных событий: участки генома дуплицируются, после чего структуры и функции копий генов в процессе эволюции расходятся. Однако результаты секвенирования геномов высших эукариот показали, что 10-30% предсказанных генов не имеют гомологов у филогенетически близких видов, то есть такие гены появляются de novo (orphan genes). Каким образом они возникают – пока не очень понятно, этот вопрос открыт. В лаборатории инициирован проект, в рамках которого планируется проверить новую гипотезу, согласно которой одним из источников возникновения новых генов могут служить альтернативные рамки считывания, расположенные в пределах уже существующих известных генов.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре.

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Работа должна осуществляться на стыке двух областей знания – эволюционной и молекулярной биологии. Студент должен будет освоить информацию о структурно-функциональной организации генов эукариот и молекулярных механизмах трансляции (под руководством А.В. Кочетова). Кроме этого, нужно будет разобраться в основах молекулярной филогении – в частности, в существующих представлениях о механизмах молекулярной эволюции генов эукариот (здесь в качестве консультанта – соруководителя согласился выступить один из ведущих специалистов в этой области науки Игорь Борисович Рогозин). Работа запланирована достаточно сложная и объемная, требующая как наличия навыков в программировании, так и определенного багажа биологических знаний, умения разбираться в новой информации и методах.

Назад к списку тем


Тема работы (11): «Структурно-функциональная организация регуляторных генов MYC пшеницы.»

Руководители: д.б.н. Кочетов А.В., д.б.н. Хлесткина Е.К.

Краткое описание направлений исследования :

С помощью теоретико-экспериментальных подходов будет впервые охарактеризована структурно-функциональная организация гомеологичных и паралогичных копий генов Myc пшеницы, кодирующих факторы регуляции транскрипции генов биосинтеза флавоноидов – защитных соединений фенольной природы. Будет проведена оценка внутри- и межвидового полиморфизма по этим генам, изучен кодирующий потенциал отдельных копий и выявлены варианты альтернативной транскрипции и трансляции. На базе сектора функциональной генетики злаков ИЦиГ СО РАН проводятся приоритетные (на мировом уровне) исследования в области генетических основ биосинтеза флавоноидных соединений пшеницы, а в лаборатории генной инженерии имеется значительный опыт по исследованию кодирующего потенциала генов эукариот. Помимо важного фундаментального значения данной работы, связанного с пониманием эволюции дуплицированных копий генов в геноме эукариот и с расширением кодирующего потенциала генов за счет альтернативной транскрипции и трансляции, работа имеет еще и практическую ценность, так как экспрессия одного из изучаемых генов Myc пшеницы напрямую связана с увеличением сроков хранения зерна, запасаемого в стратегических целях.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре.

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Студент освоит широкий спектр экспериментальных и компьютерных методов исследования современной биологии: клонирование и секвенирование ДНК, ПЦР, анализ транскрипции генов методом ПЦР в реальном времени, анализ структурной организации генов (определение экзон-интронной структуры, предсказание белковых продуктов и in silico анализ их структур).

Условия и перспективы работы:

Магистранту будет выделено отдельное рабочее место в отлично оснащенной лаборатории, работа будет интересной с перспективой не менее одной публикаций в высоко рейтинговом зарубежном журнале по ее завершению, а также с перспективой развития темы и дальнейшей подготовки кандидатской диссертации в аспирантуре.

Назад к списку тем


Проект «Сравнительная геномика прокариот»

Руководитель: к.б.н. Лашин Сергей Александрович

Краткое описание направлений исследования :

Исследование геномов родственных видов прокариот (бактерий) с помощью методов биоинформатики. Подразумевает выполнение следующих задач (которые могут быть выделены в отдельные темы):

  1. Разработка и программная реализация оригинальных алгоритмов сравнения геномов (включая разработку высокопроизводительных версий алгоритмов);
  2. Создание систем конвейерного анализа геномных данных на основе собственных и сторонних программ;
  3. Исследование режимов эволюции родственных видов прокариот на основе сравнительного анализа их геномов, а также фенотипических признаков.

Факультет: студентам ММФ, ФЕН, ФФ

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Студент получит навыки использования и/или разработки биоинформатического программного обеспечения, анализа биологических данных и их интерпретации.

Назад к списку тем


Проект «Эволюционный Конструктор». (http://evol-constructor.bionet.nsc.ru/ )

Руководитель: к.б.н. Лашин Сергей Александрович

Программа <Эволюционный конструктор> позволяет создавать сложные иерархические модели бактериальных сообществ, с учётом генетического, метаболического, популяционного и экологического уровней биологической организации. В рамках данного проекта предлагаются следующие темы:

1. Разработка и реализация высокопроизводительных модулей вычислительного ядра программы <Эволюционный конструктор> с использованием Cuda, OpenCL.

Факультет: студентам ММФ, ФИТ, ФФ

В ходе выполнения работы студент ознакомится с методами оптимизации программ, получит навыки разработки высокопроизводительных приложений с помощью современных технологий

2. Разработка и реализация высокопроизводительного модуля поддержки пространственно-распределённого моделирования (1D, 2D, 3D) программы <Эволюционный конструктор с применением технологий MPI, Cuda и др.

Факультет: студентам ММФ, ФИТ, ФФ

В ходе выполнения работы студент получит опыт в математическом и компьютерном моделировании, эффективной численной реализации моделей, ознакомится с современными высокопроизводительными технологиями.

3. Разработка и реализация модулей для конвертации компьютерных моделей, реализованных в программе <Эволюционный конструктор>, в различные форматы описания математических моделей (SBML, Matlab и др.).

Факультет: студентам ММФ, ФИТ, ФФ

В ходе выполнения работы студент получит навыки разработки языков описания моделей, а также ознакомится с технологиями XML, XSLT, DOM и др.

4. Разработка и реализация модуля для редактирования и генерации подмоделей метаболизма клетки в программе <Эволюционный конструктор>.

Работа включает разработку редактора формул, в том числе и графического.

Факультет: студентам ММФ, ФИТ, ФФ

В ходе выполнения работы студент получит навыки работы с формальными грамматиками, трансляторами, а также навыки разработки графического интерфейса.

5. Исследование бактериальных сообществ с привязкой к метагеномным данным.

Теоретико-биологическая работа, включающая в себя:

  • анализ метагеномных данных прокариотического сообщества и восстановление метаболической структуры сообщества;
  • построение математических и компьютерных моделей сообщества;
  • моделирование различных экологических ситуаций и их влияние.

Факультет: студентам ММФ, ФИТ, ФФ

В ходе выполнения работы студент научится анализировать биологические данные разной природы, строить и исследовать математические/компьютерные модели сложных биологических систем с многоуровневой иерархией, а также интерпретировать модельные данные.

Назад к списку тем


Тема работы (14): «Двумерная математическая модель развития корня растения»

Руководители: к.б.н. Миронова Виктория Владимировна , д.б.н. Лихошвай Виталий Александрович

Краткое описание направлений исследования :

В ИЦиГ СО РАН в сотрудничестве с институтом UCI (Irvine, USA) разработана одномерная математическая модель развития корня растения в пакете Mathematica. Модель описывает распределение гормона ауксина вдоль центральной оси корня и его влияние на скорость роста и деления клеток. Для моделирования клеточной динамики использовалось специально разработанное в UCI (Irvine, USA) приложение к Mathematica — Plenum. Изучение модели позволило выявить молекулярно-генетические механизмы развития корневых систем растения разного типа (стержневая, мочковатая). Дальнейшее изучение этих механизмов требует развития двумерной модели, которое и станет целью данной дипломной работы.

Факультет: студентам ФЕН, ФИТ, ФФ (хим-био-физик)

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:
  1. Математическое моделирование в Mathematica, MGSModeller
  2. Опыт работы с информацией из баз данных и др.

Назад к списку тем


Тема работы (15): «Экспериментально-теоретическая работа по изучению молекулярно-генетических механизмов действия гормона ауксина на развитие корня растения»

Руководители: к.б.н. Миронова Виктория Владимировна , к.б.н. Кочетов Алексей Владимирович

Краткое описание направлений исследования :

Экспериментально-теоретическая работа по изучению молекулярно-генетических механизмов действия гормона ауксина на развитие корня растения. Нами была создана математическая модель транспорта ауксина в корне (Mironova et al., 2010). Анализ модели позволил предложить механизм формирования максимума концентрации ауксина в кончике корня, который обеспечивает поддержание стволовых клеток. Согласно гипотезе, особую роль в этом процессе играет механизм ингибирования экспрессии транспортера ауксина PIN1 высокими концентрациями ауксина. В задачах дипломной работы будут проведение эксперимента по проверке данной гипотезы и расширение математической работы с учетом полученных данных.

Факультет: студентам ФЕН, ФФ (хим-био-физик).

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:
  1. Методы in vivo изучения экспрессии генов с помощью репортерных конструкций.
  2. Микроскопический анализ тканей растения.
  3. Математическое моделирование в Mathematica, MGSModeller.
  4. Опыт работы с информацией из баз данных и др.

Назад к списку тем


Тема работы (16): «Компьютерный анализ повторов прокариот.»

Руководитель: к.б.н. Орлов Ю.Л.

Краткое описание направлений исследования :

В институте Цитологии и генетики в рамках ЦКП «Биоинформатика» проводятся работы по анализу молекулярной эволюции на основе секвенированных геномов человека с использованием суперкомпьютерных вычислений. Целью работ является уточнение моделей структурного разнообразия геномов с точки зрения оценок сложности текста на основе анализа последовательностей ДНК и алгоритмов сжатия текста (по Лемпелю-Зиву), лингвистической сложности текста. В ходе выполнения работы будет необходимо рассчитать оценки сложности геномных последовательностей прокариот с помощью как имеющихся авторских компьютерных программ, так и собственных алгоритмов дискретной математики и теории кодирования, и соотнести их с информацией о среде обитания, времени возникновения организмов в ходе эволюции и другими оценками.

Форма обучения: Для обучения в бакалавриате.

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Необходимо изучить методы филогенетического анализа, выделения протяженных повторов, освоить методы работы с молекулярно-биологическими данными (анализ последовательностей ДНК и белков); алгоритмы сжатия текстов, быстрого поиска повторов; методы анализа молекулярной эволюции геномов.
Студент получит навыки программирования в современных вычислительных средах.

Назад к списку тем


Тема работы (17): «Анализ повторов и молекулярной эволюции прокариот.»

Руководитель: к.б.н. Орлов Ю.Л.

Краткое описание направлений исследования :

В институте Цитологии и генетики в рамках ЦКП «Биоинформатика» проводятся работы по анализу молекулярной эволюции на основе секвенированных геномов человека с использованием суперкомпьютерных вычислений.

Целью работ является уточнение моделей структурного разнообразия геномов с точки зрения оценок сложности текста (по Колмогорову) на основе анализа последовательностей ДНК и алгоритмов сжатия текста (по Лемпелю-Зиву), лингвистической сложности текста.

В ходе выполнения работы будет необходимо собрать базу данных полностью секвенированных последовательностей геномов прокариот с возможностью пополнения через Интернет, информацию по аннотации этих геномов, рассчитать оценки сложности геномных последовательностей и соотнести их с информацией о среде обитания, времени возникновения организмов в ходе эволюции и другими оценками.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре.

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Необходимо изучить методы филогенетического анализа, выделения протяженных повторов, освоить методы работы с молекулярно-биологическими данными (анализ последовательностей ДНК и белков); алгоритмы сжатия текстов, быстрого поиска повторов; методы анализа молекулярной эволюции геномов.

Студент получит навыки программирования в современных вычислительных средах. Работа будет выполнять на оборудовании высокопроизводительного вычислительного кластера (суперкомпьютерное оборудование ССКЦ СО РАН).

Назад к списку тем


Тема работы (18): «Компьютерный поиск цис-антисенс транскриптов в геноме.»

Руководитель: к.б.н. Орлов Ю.Л.

Краткое описание направлений исследования :

В лаборатории эволюционной биологии и теоретической генетики выполняется работа по интеграции баз данных биоинформатики и поиску некодирующих РНК и цис-антисенс транскриптов в модельных геномах, используя данные высокопроизводительного геномного секвенирования. Последние исследования по детальной аннотации генома человека в рамках проекта ENCODE показали, что большая часть генома транскрибируется, причем часто в направлении противоположном кодированию белка. Компьютерный анализ этого феномена для модельных организмов представляет собой открытую научную проблему. Будут использоваться методы поиска антисенс транскриптов, миРНК и длинных некодирующих РНК в геномах вновь секвенированных организмов.

Форма обучения: Для обучения в бакалавриате.

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Исследование будет заключаться:

  1. в изучении системы представления геномных и транкриптомных данных;
  2. в разработке биоинформационных методов поиска транскриптов в данных EST и RNA-seq;
  3. в разработке методов интеграции данных секвенирования с молекулярными маркерами, сопоставления баз данных.

Студент получит навыки программирования в современных вычислительных средах.

Назад к списку тем


Тема работы (19): «Компьютерный анализ цис-антисенс транскриптов в геноме»

Руководитель: к.б.н. Орлов Ю.Л.

Краткое описание направлений исследования :

В лаборатории эволюционной биологии и теоретической генетики выполняется работа по интеграции баз данных биоинформатики и поиску некодирующих РНК и цис-антисенс транскриптов в модельных геномах, используя данные высокопроизводительного геномного секвенирования. Последние исследования по детальной аннотации генома человека в рамках проекта ENCODE показали, что большая часть генома транскрибируется, причем часто в направлении противоположном кодированию белка. Компьютерный анализ этого феномена для модельных организмов представляет собой открытую научную проблему. Будут использоваться методы поиска антисенс транскриптов, миРНК и длинных некодирующих РНК в геномах вновь секвенированных организмов. По данной тематике есть международное сотрудничество с Германией и с Китаем.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре.

Факультет: студентам ФИТ, ФЕН.

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Работа будет заключаться:

  1. в изучении системы представления геномных данных;
  2. в разработке биоинформационных методов поиска транскриптов в данных EST и RNA-seq, полученных на основе различных технологических платформ, таких как SOLiD и Illumina Solexa;
  3. в разработке методов интеграции данных секвенирования с молекулярными маркерами. Студент получит навыки программирования в современных вычислительных средах.

Работа будет выполнять на оборудовании высокопроизводительного вычислительного кластера (суперкомпьютерное оборудование ССКЦ СО РАН).

Назад к списку тем


Тема работы (20): «Анализ данных геномных технологий ChIP-seq «

Руководитель: к.б.н. Орлов Ю.Л.

Краткое описание направлений исследования :

Анализ полногеномных данных секвенирования позволяет изучать механизмы регуляции генов в качественно новом измерении. Нуклеосомная упаковка и компактизация хроматина имеет огромное значение для анализа регуляторных районов, определения доступности сайтов связывания транскрипционных факторов белков. Использование технологий высокопроизводительного секвенирования, как ChIP-seq, RNA-seq позволяет экспериментально определять регуляторные районы в масштабе генома, связать это с транскрипцией генов. Широкое распространение “omics”-технологий делает полногеномный компьютерный анализ одним из самых перспективных направлений в биоинформатике. Работа поддерживается грантом РФФИ и Минобрнауки РФ.

Форма обучения: Для обучения в бакалавриате.

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Студент получит необходимые навыки в постановке задач геномики, анализе данных секвенирования, в работе с компьютерными пакетами сравнительного анализа геномного анализа и филогении, а также с работой в среде R.

Исследование будет заключаться в:

  1. изучении системы представления полногеномных данных секвенирования;
  2. выделении полногеномных пиков профилей ChIP-seq и обработке профилей RNA-seq;
  3. статистическом моделировании профилей в геноме;
  4. использовании параллельных (суперкомпьютерных) вычислений для обработки полногеномных данных, определении сигнала и компьютерных симуляций (ЦКП «Биоинформатика»).

Назад к списку тем


Тема работы (21): «Компьютерный анализ данных геномных технологий секвенирования: ChIP-seq, ChIA-PET и Hi-C»

Руководитель: к.б.н. Орлов Ю.Л.

Краткое описание направлений исследования :

Анализ полногеномных данных секвенирования ChIP-seq, RNA-seq позволяет изучать механизмы регуляции генов в качественно новом измерении, включая трехмерные контакты хромосом в интерфазном ядре. Новые технологии, такие как, ChIA-PET и Hi-C позволяют экспериментально определить хромосомные контакты в масштабе генома. Компьютерный анализ таких контактов, их соотнесение с геномными данными, полученными с помощью технологий иммунопреципитации хроматина (ChIP), открывает новый класс задач биоинформатики. Исследование с помощью технологий Hi-C делается впервые в России. Работа поддерживается грантом РФФИ и Госконтрактами Минобрнауки РФ.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре.

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

Студент получит навыки в постановке задач геномики, анализе данных секвенирования, в работе с компьютерными пакетами сравнительного анализа геномного анализа и филогении.

Исследование будет заключаться в:

  1. изучении системы представления полногеномных данных секвенирования;
  2. обработке профилей RNA-seq, полученных на основе различных технологических платформ, таких как SOLiD и Illumina Solexa;
  3. статистическом моделировании хромосомных контактов в геноме;
  4. использовании параллельных (суперкомпьютерных) вычислений для обработки полногеномных данных, определении сигнала и компьютерных симуляций (ЦКП «Биоинформатика»).

Назад к списку тем


Тема работы (22) «Применение методов многомерного анализа для поиска новых локусов, ассоциированных с уровнями N-гликозилирования иммуноглобулина-G человека.»

Руководитель: к.б.н. Цепилов Я.А.

Краткое описание направлений исследования :

Полногеномный многомерный анализ уровней гликанов иммуноглобулина G (IgG) и исследовать наличие плейотропного эффекта с аутоиммунными заболеваниями.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре или бакалавриате

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

язык программирования R, полногеномный анализ ассоциаций (ПГАА/GWAS), мета-анализа ПГАА, многомерный статистический анализ, функциональная аннотация результатов генетического анализа, работа с гликомными данными человека.

Назад к списку тем


Тема работы (23) Применение методов многомерного анализа для идентификации новых локусов, ассоциированных с метаболомом сыворотки крови человека

Руководитель: к.б.н. Цепилов Я.А.

Краткое описание направлений исследования :

Проведение полногеномного многомерного анализа концентраций метаболитов сыворотки крови человека.

Форма обучения: Для обучения в магистратуре или бакалавриате

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

язык программирования R, полногеномный анализ ассоциаций (ПГАА/GWAS), мета-анализа ПГАА, многомерный статистический анализ, функциональная аннотация результатов генетического анализа, работа с метаболомными данными человека.

Назад к списку тем


Тема работы (24): «Применение методов многомерного анализа для идентификации новых локусов, ассоциированных с иммуннофенотипами человека»

Руководитель: к.б.н. Цепилов Я.А.

Краткое описание направлений исследования :
Многомерный анализ иммунофенотипов человека (концентраций клеток иммунной системы крови и уровней мембранных белков клеток иммунной системы).

Форма обучения: Для обучения в магистратуре или бакалавриате

Описание знаний и навыков, которые получит студент в ходе выполнения работы:

язык программирования R, полногеномный анализ ассоциаций (ПГАА/GWAS), мета-анализа ПГАА, многомерный статистический анализ, функциональная аннотация результатов генетического анализа, работа с данными проточной цитометрии человека.

Назад к списку тем