С чего начать изучение биоинформатики

Биология
1

Здравствуйте с чего начинать изучение биоинформатики . Какие темы изучать и какие каналы можете посоветовать ?

2

Я не биолог, но просто хочу убедиться, что вы посмотрели вводный урок на нашем YouTube канале: https://youtu.be/Z3vq624qCQY?si=MuUw1Trerg1Nl5Fr

@beyhan твоя тема

3

Да я смотрел

1 лайк
4

Для олимпиад не надо целенаправленно изучать этот раздел. На межнар. олимпиадах обычно все шаги как решать задачу даются, требуются только базовые знания мол. биологии и статистики. Можно посмотреть разные популярные tools, и мейнстримные темы (prediction конформации белков, создание праймеров и плазмид).

Если есть научный интерес, то это другой вопрос. Для ясности, можно условно разделить биоинф. на два субраздела: что-то построить, что-то обработать.

К первому относятся постройка вектора, просмотр мол. динамики молекул (как белки интерактятся друг с другом), просмотр геномных последовательностей, геномное выравнивание, геномный трекинг, обзор геномов и протеомов разных видов и т.п. В данном случае не нужно особо знать языки программирования; надо просто знать, как и что нажимать в ПО и понимать что вводить и что выводится. Есть огромная куча разных ПО, каждая для определенных целей.

Во втором случае, это все Data Science. Очень условно, можете написать код, который обработает некие данные с эксперимента, условно результаты DNA microarray, или код который топографирует целый мозг и аннотирует нейроны, FlyWire. К этому относятся еще структуризация данных, масштабирования данных, постройка графиков, проведение стат. тестов и т.п… Также обучают модели машинного обучения или же создают AI, для прогноза данных. То, что вы сможете сделать без особого труда это натренировать модель, для прогноза данных, или скачивать данные экспериментов и их обрабатывать.

Для изучения можете сначала пройти разные курсы по Python, по ML моделям (но надо будет еще быть знакомым с математикой машинного обучения), ознакомится с разными ПО. Интересен еще курс от mit ocw “Computational Biology”.

Не очень популярное мнение, но я лично не понимаю зачем отделять и создавать новую кладу в биологии, если все это просто data science и обычная обработка данных. Можно не включать все это в биологию, и заниматься интердисциплинарно этими областями и применять это все в своих исследованиях.

2 лайка