Проходим основные команды Bash и учимся работать в терминале Linux. Создаём и запускаем свои первые скрипты на Bash.

Разбираем разные способы подключения к кластеру (ssh и sftp в операционных системах Windows, OS X и Linux). Проходим основные команды и возможности менеджера задач Slurm. Учимся загружать модули нужных программ и программных пакетов. Запускаем и контролируем свои первые вычислительные работы.

Разбираем более сложные команды Bash - grep, awk, sort. Учимся скачивать файлы из баз данных (wget) и перемещать их между любыми компьютерами, подключенными к интернету (scp).

Изучаем базовые принципы, синтаксис и возможности R - одного из наиболее популярных языков программирования, применяемого в анализе биоинформатических данных.

Разбираем построение основных типов графиков и диаграмм, используемых в научных публикациях: диаграмма рассеяния (scatter plot, stripchart), столбиковая диаграмма (bar plot), гистограмма (histogram), коробчатая диаграмма (box plot), скрипичная диаграмма (violin plot), круговая диаграмма (pie chart), тепловая карта (heat map).

Проходим базовые принципы, синтаксис и возможности Python - второго наиболее популярного в биоинформатике языка программирования.

Подробно разбираем наиболее распространённые форматы файлов, с которыми работают биоинформатики - fasta, fastq, sam (bam), vcf (gvcf), bed (bedgraph), gtf (gff).

Проходим возможности современных геномных браузеров на примере IGV и UCSC. Изучаем, как выглядят уже привычные нам прочтения и генетические варианты в IGV и исследуем обширные возможности браузера Санта-Крузского университета (UCSC).

Пишем, отлаживаем и запускаем полноценный скрипт для реализации многостадийной обработки NGS данных: контроль качества исходных данных, фильтрация, выравнивание, определение SNP и аннотация полученных генетических вариантов для поиска известных и неизвестных мутаций, вызывающих различные заболевания.

Учимся искать и аннотировать многонуклеотидные генетические варианты - инсерции, делеции и инверсии.

Выполняем количественный и качественный метагеномный анализ NGS данных на основе присутствующих k-меров.

Учимся рассчитывать и понимать основные статистические метрики и применять наиболее востребованные статистические тесты для обработки и интерпретации экспериментальных данных в R.