Fundusz europejski

Omics Data Science – Bioinformatyka i Analiza Wielkoskalowych Danych Biomedycznych

Ostatnia aktualizacja: 08.10.2020 r.

O kursie

Współczesna medycyna coraz częściej korzysta w badaniach klinicznych i w postępowaniu terapeutycznym z wiedzy, która umożliwia spersonalizowanie leczenia i zastosowanie terapii celowanych. Podstawą tej wiedzy jest znajomość przyczyn wystąpienia zmienności osobniczej, uwarunkowanej między innymi przez czynniki genetyczne.

W ostatnich latach, dzięki szybkiemu rozwojowi technik wysokoprzepustowych nastąpił przełom w diagnostyce medycznej, badaniach nad przyczynami chorób czy epidemiologii. Zmiany nastąpiły również na rynku usług komercyjnych badań genetycznych oraz w kryminalistyce. Przeobrażeniom tym towarzyszyło zgłębienie wiedzy na temat procesów związanych z patogenezą, progresją czy wreszcie odpowiedź na stosowane leczenie. Było to możliwe dzięki szybkiemu rozwojowi technik wysokoprzepustowych wspomagających badania z zakresu szeroko pojętej genetyki/genomiki, transkryptomiki, proteomiki czy metabolomiki.

Rola badań wielkoskalowych nie jest ograniczona do badań naukowych, bowiem w coraz większym stopniu techniki wysokoprzepustowe wykorzystuje się jako narzędzie wspomagające proces diagnostyczny, podejmowany w celu optymalizacji toku opieki nad pacjentami. Towarzyszy temu konieczność opracowania stosownych metod analizy dużych zbiorów danych, często wzajemnie ze sobą powiązanych, co implikuje wykształcenie osób, które mogłyby efektywnie te dane analizować z wykorzystaniem dostępnych narzędzi bioinformatycznych.

Cel kursu

Celem kursu jest przygotowanie osób, które będą mogły efektywnie zająć się analizą danych omicznych w kontekście ich wykorzystania w genetyce medycznej.

Główne założenia kursu:

  • pomoc w diagnostyce chorób genetycznych, w tym identyfikacja molekularna nowych zespołów chorobowych;
  • możliwość prognozowania przebiegu chorób (w tym farmakogenetyka);
  • identyfikacja czynników ryzyka w zagrożeniach/chorobach cywilizacyjnych;
  • pomoc w usprawnianiu zarządzania strukturami ochrony zdrowia (w tym np. efektywność kosztowa).

Dla kogo przeznaczony jest kurs?

Kurs kierowany jest głównie do informatyków oraz specjalistów innych dziedzin (biologia, medycyna, chemia, fizyka, matematyka, lub dziedzin pokrewnych jak: biotechnologia, genetyka, kryminalistyka), którzy interesują się Data Science i chcą rozwinąć swoją wiedzę w zakresie bioinformatyki oraz analizy wielkoskalowych danych biomedycznych.

Poza wprowadzeniem do analizy danych biomedycznych, kurs obejmuje zapoznanie się z podstawowymi narzędziami wykorzystywanymi w bioinformatyce, a także z wyzwaniami współczesnej genetyki. Zajęcia umożliwią również praktyczne wykorzystanie nabytych umiejętności w trakcie zajęć dedykowanych analizie danych omicznych.

O przyjęcie na kurs może ubiegać się:

  • absolwent lub student ostatniego roku studiów powyżej wymienionych dziedzin;
  • absolwent lub student ostatniego roku studiów innych kierunków, który w wyniku szkoleń podniósł umiejętności w zakresie bioinformatyki;
  • osoba wykonująca zawód lekarza lub diagnosty laboratoryjnego.

Wymagania formalne

O przyjęciu kandydata na kurs decyduje spełnienie kryteriów formalnych i wyniki rekrutacji. Cała procedura rekrutacyjna opisana jest w regulaminie, w § 4.

Liczba godzin

Kurs jest podzielony na 160 godzin (lekcyjnych po 45 min.) wykładów i zajęć praktycznych, z naciskiem na zajęcia praktyczne. Dodatkowo słuchacze są zobligowani do 40 godzin (lekcyjnych po 45 min.) pracy indywidualnej w grupach 4-5 osobowych pod nadzorem wykładowcy.

Miejsce kursu

W związku z zarządzeniem numer 206 Rektora Uniwersytetu Warszawskiego, zajęcia dydaktyczne w semestrze zimowym roku akademickiego 2020/2021, są prowadzone w trybie zdalnym z wykorzystaniem metod i technik kształcenia na odległość.

Sekretariat i adres do korespondencji
Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego, Uniwersytet Warszawski
ul. Pawińskiego 5A budynek D, piąte piętro, 02-106 Warszawa

Harmonogram

Pierwsza edycja kursu odbyła się w pierwszym semestrze roku akademickiego 2019/2020.
Druga edycja kursu odbędzie się w pierwszym semestrze roku akademickiego 2020/2021.
Trzecia edycja kursu odbędzie się w pierwszym semestrze roku akademickiego 2021/2022.

Zajęcia dydaktyczne będą odbywały się w sobotę i niedzielę.

Terminy 2. edycji kursu

Zajęcia dydaktyczne będą odbywały się w sobotę i niedzielę w następujących terminach:

  • 17-18 października 2020r.
  • 24-25 października 2020 r.
  • 7-8 listopada 2020 r.
  • 21-22 listopada 2020r.
  • 5-6 grudnia 2020 r.
  • 19-20 grudnia 2020 r.
  • 16-17 stycznia 2021 r.
  • 30-31 stycznia 2021 r.
  • 13-14 lutego 2021r.

Rekrutacja

Start rekrutacji: 21 września 2020 r., godz. 19:00
Zakończenie rekrutacji: 25 września 2020 r., godz. 24:00

Formularz Rekrutacji na stronie Akademii ICM

Uwaga! Ograniczona liczba miejsc – W każdej edycji kursu może uczestniczyć tylko 35 osób.

Opłaty

Wysokość opłaty rekrutacyjnej w pierwszej i drugiej edycji wynosi 500 zł. Opłata rekrutacyjna jest bezzwrotna.

Pełna wartość kursu za jedną osobę wynosi 10 000 zł, lecz dzięki współfinansowaniu z Europejskiego Funduszu Społecznego, uczestnicy pierwszej i drugiej edycji nie ponoszą kosztów uczestnictwa.
W przypadku trzeciej edycji nie ma już dofinansowania.

W przypadku rezygnacji z kursu podczas jego trwania lub uczestnictwa w mniej niż 80% kursu, uczestnik może zostać zobowiązany do pokrycia całości lub części kosztów uczestnictwa.

Świadectwo ukończenia kursu

Warunkiem zaliczenia kursu jest udział w nie mniej niż 80% zajęć oraz złożenie pracy grupowej.
Ukończenie kursu zostanie poświadczone świadectwem wydanym przez Uniwersytet Warszawski.

Osoby niepełnosprawne

W kursach mogą uczestniczyć osoby niepełnosprawne.

Program

Zajęcia wprowadzające do analizy danych wysokoprzepustowych

  1. Badania wysokoprzepustowe w medycynie – wprowadzenie [10×45 min. – wykłady]
  2. Infrastruktura w badaniach wysokoprzepustowych [8×45 min – wykłady]
  3. Podstawowe narzędzia informatyczne (Python) [34×45 min – zajęcia praktyczne]
  4. Podstawowe bazy danych i narzędzia do analizy danych wysokoprzepustowych [11×45 min – wykłady]
  5. Podstawy analizy z wykorzystaniem pakietu R [16×45 min – zajęcia praktyczne]
  6. Zastosowanie narzędzi Big Data w analizach omicznych [20×45 min – wykłady i zajęcia praktyczne]
  7. Modelowanie Deep Learning w badaniach biomedycznych [6×45 min – wykłady i zajęcia praktyczne]
  8. Etyczne aspekty biomedycznych badań wysokoprzepustowych [5×45 min – wykłady]

Praktyczne wykorzystanie analiz wysokoprzepustowych – zajęcia praktyczne poprzedzone wstępem teoretycznym

  1. Genomika [10×45 min – zajęcia praktyczne]
  2. Transkryptomika [10×45 min – zajęcia praktyczne]
  3. Metagenomika/ Mikrobiom [10×45 min – zajęcia praktyczne]
  4. Epigenomika [10×45 min – zajęcia praktyczne]
  5. Proteomika [6×45 min – zajęcia praktyczne]
  6. Metabolomika [4×45 min – zajęcia praktyczne]

Z powodu zdalnego trybu nauczania prosimy uczestników o posiadanie własnego komputera z dystrybucją Linuksa: Ubuntu 18.04 TLS.

Przygotowanie do kursu

https://online-learning.harvard.edu/course/data-science-r-basics
https://online-learning.harvard.edu/subject/r

Dokumenty do pobrania

Regulamin Rekrutacyjny i Uczestnictwa w Kursach

1. Deklaracja uczestnictwa w kursie

2. Oświadczenia uczestnika projektu

3. Oświadczenie kandydata o spełnieniu warunków formalnych

4. Ankieta badająca poziom zawodowego zapotrzebowania osoby na wiedzę będącą zakresem danej formy wsparcia

5. Zgoda na przetwarzanie danych osobowych

6. Oświadczenie o wykorzystywaniu wizerunku i głosu

Regulamin Rekrutacyjny i Uczestnictwa w Kursach – zmiany Regulaminu z 08.10.2020

Kontakt

omics.data.science[at]icm.edu.pl


Organizatorzy:
1. Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego, Uniwersytet Warszawski;
2. Instytut Matki i Dziecka: Zakład Genetyki Medycznej, Zakład Badań Przesiewowych i Diagnostyki Metabolicznej.

Kurs realizowany jest w ramach projektu „Choroby genetycznie uwarunkowane – edukacja i diagnostyka (EDUGEN)” współfinansowanego ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego, Program Operacyjny Wiedza Edukacja Rozwój.
Osi priorytetowa: IV. Innowacja społeczna i współpraca ponadnarodowa Działania: 4.3

Nr umowy: UDA-POWR.04.03.00-00-0054/18.

Informacje dotyczące programu: https://edu-metgen.imid.med.pl/