Идея вводного курса по работе с Linux возникла у нас с коллегами довольно давно. Я с 2011 года занимаюсь биоинформатикой в Лаборатории алгоритмической биологии СПбАУ РАН (тут и тут мой напарник писал про то, чем мы занимаемся). Сразу нужно сказать, что работа биоинформатика без Linux практически невозможна, поскольку большинство биоинформатических программ созданы именно под эту операционную систему и работают только на ней.



В силу того, что это область на стыке наук, мы постоянно общаемся с биологами. Биологам же сейчас приходится работать с очень большими объемами данных, поэтому умение использовать Linux, оптимальную для подобных задач операционную систему, становится необходимым навыком. На самом деле, речь не только об умении обращаться с Linux, а в целом о компьютерной грамотности: какие существуют правила работы на сервере, как загружать и эффективно хранить файлы с данными, какие программы запускать для их обработки и как это сделать и т.д. — все те вещи, которые как упрощают и ускоряют вашу работу, так и значительно облегчают совместную деятельность с коллегам. Несмотря на то, что разобраться с Linux можно и самостоятельно, почитав умные книжки и сайты, для людей из не технической среды это часто вызывает определенные сложности и многие сдаются на начальных этапах освоения этой ОС (например, на знакомстве с командной строкой).

На основе нашего опыта я и мой коллега Андрей Пржибельский (@andrewprzh) изначально собирались провести несколько занятий для биологов по компьютерной грамотности. А потом эта идея выросла в трехнедельный открытый онлайн-курс (MOOC) Института биоинформатики на русском языке, который позже был сужен до именно введения в Linux, как отправной точки, — поскольку вместить все в три недели оказалось очень и очень трудно. Курс уже начался и оказался достаточно популярен (на данный момент на него записалось более пяти тысяч человек), но первый дедлайн по заданиям — 24 ноября, поэтому еще можно присоединиться без потери баллов или просто изучать курс в свободном режиме (все материалы останутся открытыми).

Широко известны сайты для решения олимпиадных задач по программированию, такие, как, например, TopCoder и Codeforces, а также сборники математических задач-головоломок, например, Project Euler. За последний год произошёл бум онлайн образования: возникли стартапы Coursera и Udacity, предоставляющие онлайн курсы от топовых университетов США… но для тех, кто хочет изучить биоинформатику, пока ничего нет.

Розалинд — проект, разрабатываемый в Санкт-Петербуге и University of California, San Diego с мая 2012 года, как раз заполняет эту нишу. Это платформа для обучения биоинформатике с помощью решения задач, бесплатная и открытая.

Биоинформатика стремительно набирает популярность и превращается из убежища для гиков в широко известную устоявшуюся дисциплину. Думаю, большинство читателей Geektimes с уверенностью могут сказать, что кролик — это не только ценный мех и 3-4 килограмма диетического мяса, но и 44 хромосомы, множество разнообразных белков, механизмов транскрипции и трансляции и чего только не. Также я вряд ли кого-нибудь удивлю, если скажу, что все это можно изучать и анализировать не только стоя в белом халате у микроскопа в стерильной лаборатории, но и лежа на диване с ноутбуком, попивая что-то шотландское со льдом. Однако, дальше этого познания обычно не заходят. Я решил-таки попытаться исправить это досадное недоразумение и сделать короткую экскурсию в то, как выглядит биоинформатика изнутри с практической точки зрения, исходя из своего опыта.

В этой статье я соберу вопросы, которые сам же задавал три года назад, в бытность еще студентом математического факультета, и постараюсь на них ответить.

Чтобы погрузиться в относительно новую для себя научную область, существует огромное количество самых разных мероприятий и проектов. В последние годы их количество и форматы значительно расширились: это открытые лекции и целые научные фестивали, онлайн-курсы и онлайн-программы, летние стажировки и школы, неформальные лекции в барах, опенсорсные проекты и так далее.

Уже пять лет Институт биоинформатики собирает ученых-биоинформатиков и студентов со всей страны и в течение недельной интенсивной учебы за городом на летней школе направляет биологов, медиков, информатиков и математиков в сторону биоинформатики — до сих пор очень динамично развивающейся области. С 2013 года мы записываем лекции на видео и собираем подборку полезных материалов для тех, кто не участвует в мероприятиях, но хотел бы развиваться в этой области.

Программа школы разрабатывается таким образом, чтобы объединить мир биологии и программирования и стимулировать не только развитие профессиональное развитие, но и междисциплинарное общение.



Мы продолжаем делиться архивом видеозаписей лекций летних школ. Лекции, которые можно смотреть без дополнительной подготовки, отмечены «*». Просмотр остальных лекций требует знаний в области биологии и программирования. Под катом описание содержания лекций, ссылки на слайды и видеозаписи.

Почти год назад, летом 2017 года, на базе МФТИ состоялась традиционная летняя школа от Института биоинформатики. Основной темой школы в этом году стал интеллектуальный анализ данных. Почему? Количество получаемых данных в биологии и медицине растет с невероятной скоростью. В то же время обнаружить ранее неизвестные вещи в таком объеме информации вручную физически невозможно (да и классическими алгоритмами уже тоже сложновато), поэтому приходится использовать статистику и дополнять естественный интеллект искусственным.

Именно этим активно и занимались участники летней школы. В этом посте собрано 22 видеозаписи лекций со слайдами и описанием для всех интересующихся темой анализа данных в биоинформатике. Лекции, которые можно смотреть без дополнительной подготовки, отмечены звёздочкой «*» (таких половина).

Летом 2018 года под Петербургом прошла ежегодная летняя школа по биоинформатике, на которую приехали 100 студентов и аспирантов, чтобы изучить биоинформатику и узнать об её использовании в различных областях биологии и медицины.

Главный фокус этой школы был на исследованиях рака, но были лекции и по другим областям биоинформатики, начиная от эволюции и заканчивая анализом данных одноклеточного секвенирования. На протяжении недели ребята учились работать с данными секвенирования нового поколения, программировали на Python и R, применяли стандартные биоинформатические тулы и фреймворки, знакомились с методами системной биологии, популяционной генетики и моделированием лекарств при изучении опухолей, и изучали многое другое.

Ниже вы найдете видео 18 лекций, прочитанных на школе, с кратким описанием и слайдами. Помеченные звёздочкой «*» – достаточно базовые, их можно смотреть без предварительной подготовки.