При разработке программ важно не только реализовать необходимое решение, но и иметь возможность обосновать его корректность, оценить эффективность еще на стадии проектирования, а при реализации предотвратить ошибки. Кроме того, для многих классов задач известны подходы, которые работают гораздо лучше наивных решений.

На этом курсе студенты получают все вышеперечисленные навыки. Он состоит из лекций, теоретических аудиторных занятий, а также теоретических и практических домашних заданий. В теоретических заданиях необходимо построить алгоритм, доказать его корректность и оценить эффективность, а в практических заданиях — написать программу, решающую предложенную задачу. Практические задания проверяются с помощью автоматизированной тестирующей системы.

В рамках курса студенты изучают стандартные алгоритмы (сортировки и поиск, графовые, строковые и теоретико-числовые алгоритмы), общие подходы к их разработке (метод «разделяй и властвуй», динамическое программирование, жадные алгоритмы), а также классические структуры данных (кучи, сбалансированные деревья поиска, хеш-таблицы).

В рамках этого курса студенты знакомятся (и пользуются) с Unix-like системами на примере Linux. Изучают процессы, пользователей, файловую систему, учатся писать shell-скрипты.

На этом курсе студенты изучают различные конструкции языка Python, необходимые в повседневной работе. Знакомятся с функциями, классами, декораторами, итераторами, а также знакомятся с различными библиотеками для машинного обучения и анализа данных, такими как NumPy, SciPy, pandas.

Дополнительный блок курса от BIOCAD:
При работе с молекулами все получаемые данные нужно как-то обрабатывать, и Python — один из часто используемых языков программирования для решения задач биоинформатики. На сегодняшний день существует много разнообразных библиотек, которые позволяют работать с таким типом данных. На дополнительных занятиях по Python будут рассматриваться библиотеки (Biopython, Pymol, Schrodinger) и то, как они применяются в биоинформатике. 

В курсе даются основы дискретной математики и современной теории графов.
Разбираются правила и методы решения основных задач элементарной комбинаторики, рекуррентные соотношения, элементы теории вероятности, основные понятия теории графов, остовные деревья, эйлеровы и гамильтоновы циклы и вопросы, связанные с понятием циклов и разрезов в графах. Изучаются четыре основные раздела теории графов: связанность в графах, паросочетания в графах, раскраска графов, планарные графы и карты на поверхностях.

В рамках этого курса студенты повторяют или знакомятся с азами линейной алгебры начиная с понятия векторного пространства. Затрагиваются как геометрические аспекты теории линейных операторов, так и соответствующая формальная матричная алгебра, включая матричные разложения.

На этом курсе студенты знакомятся с различными численными методами и особенностями их применения для решения прежде всего тех задач, в которых невозможно получить точное аналитическое решение.

Численные методы решения используются, когда необходимо производить быстрые или объемные подсчеты или если задача сложно моделируема, а высокая точность результатов при этом особенно важна.

В рамках курса обсуждаются следующие темы:

• точность и погрешность,
• интерполяция и апроксимация,
• численное интегрирование и дифференцирование,
• решение нелинейных уравнений и поиск минимума,
• решение систем линейных алгебраических уравнений,
• решение задачи на собственные значения,
• методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений.

Теория вероятностей дает базовый аппарат для понимания математической статистики: понятия случайных величин, распределений, числовых характеристик и предельные теоремы.На занятиях, посвященных математической статистике, подробно рассматриваются и обосновываются инструменты, которые повсеместно используются для анализа тех или иных данных. Например, точечные оценки, доверительные интервалы, проверка гипотез. Большое внимание будет уделяться условиям применимости различных методов.

Курс создан для более детального знакомства студентов с основными понятиями и методами математического анализа, алгебры, геометрии и теории вероятностей. В рамках курса демонстрируется связь понятий из различных разделов математики и широкий спектр их приложений.

В настоящий момент работа вычислительного биолога почти наполовину состоит из чтения научных статей по своей области и обсуждения новейших данных с коллегами. Журнальный клуб нужен именно для того, чтобы научиться делать и первое, и второе: участники курса читают статьи и готовят по ним доклады, чтобы после совместно обсуждать результаты.  

Журнальный клуб проходит в четырех модулях — весь второй и весь третий семестры. Весной первого курса предполагается разбор тех статей, с которыми студенты параллельно знакомятся в рамках своих научно-исследовательских проектов, а в следующем семестре разбираются недавно вышедшие статьи, которые существенно повлияли на вычислительную биоинформатику в целом.

Теоретическая механика является основой моделирования классических механических систем. Изучаемые в рамках курса методы позволят вам строить математические модели происходящих в природе процессов, а также делать выводы из их описания.
Основные разделы курса:
- основы кинематики
- ньютоновская механика
- построение и применение лагранжевой механики
- построение и применение гамильтонового формализма

В курсе будут рассмотрены основные типы алгоритмов машинного обучения, принципы их работы и обучения. Курс включает в себя практические задания.

Курс проводится на английском языке.
В рамках курса рассматриваются фундаментальные процессы реализации генетической информации внутри клетки: репликация, транскрипция и трансляция, — а также сопутствующие им процессы, важные для синтеза и наработки белков: важнейшие биохимические циклы, модификации нуклеиновых кислот и белков, регуляция их скорости синтеза и деградации. На основе полученных теоретических знаний изучаются современные биотехнологические способы работы с нуклеиновыми кислотами и белками, методы оптимизации белковой экспрессии, демонстрируются основы разработки и тестирования биотехнологических лекарственных препаратов. 

Среди рассматриваемых разделов представлены: Биохимия и клеточная биология (органические и биологические молекулы, строение клетки, основных метаболические циклы), молекулярная генетика (матричные процессы, геном и его регуляция), иммунология (врожденный, адаптивный и внутриклеточный иммунитет), рекомбинантные технологии (манипуляции ДНК, наработка белков, редактирование генома), анализ нуклеиновых кислот (ПЦР, секвенирование, анализ генной экспрессии), функциональные тесты (in vitro и in vivo). 

Базовый курс повествует об основных средствах языка C++. Особое внимание уделяется обсуждению базовых принципов работы программ, а также процессу их компиляции. Будет рассмотрено введение в язык С++, как выполняются программы на С++, структуры и классы, объектно-ориентированное программирование.

Функциональный подход подразумевает использование специальных абстракций для выражения сложных операций над потоками данных. Наиболее сильной стороной языков, реализующих функциональную парадигму, являются мощные системы типов, которые позволяют обезопасить себя от ошибок еще на этапе написания программы. Благодаря этому функциональное программирование стало очень популярным: присущие ему абстракции и подходы нашли себе место во всех мейнстримовых языках программирования, начиная от Python и заканчивая C++.

На курсе студенты изучают функциональное программирование на примере языка Haskell. Данный язык в полной мере реализует функциональную парадигму, а также отлично подходит для написания прикладных программ и проектов и может быть использован для решения сложных бизнес-задач.

На курсе студенты знакомятся с методами решения оптимизационных задач, учатся применять их при разработке, исследуют и строят математические модели решения.

Проект по секвенированию генома, закончившийся в 2001 году, произвел революцию в области вычислительной биологии, и для продолжения работы с полученными данными ученным постоянно требуются новые алгоритмы. Секвенирование генома и его сборка — лишь одна из множества задач, решение которых тесно связано с вычислительными методами.

В этом курсе рассматриваются базовые алгоритмы, необходимые для понимания современной биологии. 

Курс разбит на два модуля. Первый модуль посвящен изучению базовых алгоритмов биоинформатики с акцентом на соответствующие им биологические задачи. Слушателям курса предстоит разобраться, почему важны короткие участки генома и имеет смысл их сравнивать, а также как это делать. Как сравнивать многие последовательности ДНК с образцом? Что такое филогения, как ее строить и какую историю она рассказывает? А ближе к концу модуля будет рассказано, что происходит в геноме кроме мутаций, инсерций и делеций. 

Второй модуль является логическим продолжением первого, но с акцентом на работу с реальными данными секвенирования нового поколения NGS. Слушатель узнает, как хранить и обрабатывать короткие прочтения ДНК, как из них собрать целый геном или много геномов одной популяции организмов. Будет рассказано, что такое модели эволюции и какую историю они могут рассказать.

А ближе к концу второго модуля последовательность аминокислот будет рассмотрена в свете ее вторичной структуры. 

Любому вычислительному биологу необходимо в достаточной мере ориентироваться в биологических терминах, понятиях и механизмах, а также уметь простым языком рассказывать о них своим коллегам и коллабораторам. На терапевтическом семинаре в формате журнального клуба участники на основе статей готовят доклады на темы, связанные с различными заболеваниями и методами их диагностики и лечения. 

Вводная часть семинара посвящена обзору различных источников информации по теме семинара и способов работы с ними. Основная часть семинара — разбор научных статей и прочих источников, связанных с патологическими состояниями, их диагностикой и механизмами действия терапевтических препаратов. 

Вариативная дисциплина учебного плана, которую студенты выбирают в октябре. Она не имеет строгой привязки к направлению подготовки, не требует согласования с наставником и реализуется в формате межкампусной дисциплины.

Вычислительная геометрия занимается алгоритмами и структурами данных, «работающими» в геометрическом пространстве. Вычислительная геометрия является одной из базовых дисциплин для компьютерных игр, CAD, картографии, робототехники и т. д.

Во вводном курсе вычислительной геометрии студенты:

• вспомнят необходимую математику;
• научатся точно вычислять геометрические предикаты и избавятся от ложного представления о вычислительной геометрии как о науке правильного подбора ε;
• научатся оценивать рандомизированные алгоритмы;
• будут решать интересные задачи как в виде контеста, так и с ответом у доски;
• ну и, конечно, рассмотрят множество алгоритмов и структур данных вычислительной геометрии.

Глубокое обучение — популярная область, в которой используются нейронные сети сложной архитектуры. Недавно в Nature вышла статья об AlphaFold2 (она даже попала на обложку), в ней рассказано про модель глубокого обучения, решающую задачу предсказания структуры белков — она около 50 лет оставалась нерешенной.

В мире вычислительной биологии глубокое обучение начало приносить свои плоды не так давно, но в таких областях, как обработка изображений и видео, звука и текста такие системы уже давно показывают лучшие результаты. В курсе будут рассмотрены основные типы архитектур, принципы работы и обучения глубоких нейронных сетей, а помимо этого, студенты получат практические навыки по вышеупомянутым областям применения.

Системная фармакология обеспечивает поддержку клинической разработки препарата с помощью математического моделирования. Это курс дает представление о том, как можно предсказывать фармакокинетику препарата у людей, имея только результаты доклинических исследований; как составить модель, связывающую наблюдаемую фармакокинетику, фармакодинамику и эффективность; как можно исследовать данные с учетом разных признаков пациентов, чтобы определить рекомендации по дозовой нагрузки препарата.

В курсе будет рассмотрено:

• введение в системную фармакологию (примеры применения в клинической разработке, регуляторные документы);
• введение в системную биологию (кинетика Михаэлиса-Ментен, игибирование, кооперативность);
• компартментное моделирование (уровни абстракции и детализации, составление модели, нахождение параметров, аллометрическое скалирование, примеры моделей). 

Структурная биоинформатика представляет собой широкую область вычислительной биологии, которая помогает в решении множества актуальных задач — от дизайна лекарственных препаратов до создания перерабатывающих пластик ферментов. На курсе студенты учатся искать и строить трехмерные структуры молекул, определять их агрегационную стабильность и предсказывать функциональность. 

Разделы курса:

• введение в работу со структурами биологических молекул;
• алгоритмы восстановления структур молекул;
• алгоритмы предсказания трехмерных структур молекул и их комплексов;
• лучшие практики по подготовке структур к работе по разработке лекарственных препаратов.

Молекулярная динамика — мощный метод для анализа поведения биологических молекул во времени in silico. Благодаря этому методу можно отследить на молекулярном уровне множество явлений, например стабильность трехмерной структуры в растворе или конформационные переходы, влияющие на способность белка функционировать.

Среди рассматриваемых тем:

• законы классической динамики и молекулярной механики;
• понятия потенциалов и силовых полей;
• способ описания биологических молекул при моделировании;
• способы получения траекторий движений молекул;
• термостатирование и баростатирование систем;
• лучшие практики моделирования;
• введение в методы улучшенной молекулярной динамики.

Научно-исследовательская работа — одна из самых (если не самая) важных частей нашей магистерской программы. Именно в процессе решения настоящей научной задачи студенты понимают, зачем им столько теоретических знаний, зачем были нужны все эти страдания в первом семестре.

Состав вступительного испытания: Высшая математика (письменно)

• Программа экзамена ВБиБ (.pdf)
• Образец экзамена ВБиБ (.pdf)

Состав вступительного испытания: Собеседование

• Собеседование ВБиБ (.pdf)