Практикум по биоинформатике 2.0
Преподаватели:
Михаил Райко, ЦАБ СПбГУ;
Анна Рыбина (ассистент), Сколковский институт науки и технологий;
Владимир Шитов (моральная поддержка), Munich School for Data Science / TUM
Описание курса и план занятий
Курс состоит из нескольких практических заданий, которые выполняются в смешанных группах. Задания будут основаны на реальных данных, и посвящены различным аспектам биоинформатики (в основном анализ данных NGS).
Темы проектов второго семестра:
Итоги обучения
В рамках курса студенты научатся:
Все проекты подразумевают запуск тулов, поэтому потребуется доступ к компьютерам с Linux. Данные будут не очень большие, мощности среднего ноутбука должно хватить.
По каждому проекту надо написать отчёт. Отчёт представляет собой мини-статью, на 1-2 страницы, с введением, методами, результатами и т.п.
За каждый отчёт можно получить максимум 10 баллов. Можно добрать 2 дополнительных балла за “лабораторный журнал”. Один проект с минимальным числом баллов будет отброшен. Ещё один дополнительный балл, если отчёт написан на английском.
Для зачёта нужно получить к концу семестра не менее 70% от максимального количества баллов.
По каждому проекту надо написать отчёт. Отчёт представляет собой мини-статью, на 1-2 страницы, с введением, методами, результатами и т.п.
За каждый отчёт можно получить максимум 10 баллов. Можно добрать 2 дополнительных балла за “лабораторный журнал”. Один проект с минимальным числом баллов будет отброшен. Ещё 1 дополнительный балл, если отчёт написан на английском.
Для зачёта нужно получить к концу семестра не менее 70% от максимального количества баллов.