Сложные вещи — простым языком. Наша новая рубрика — словарь биоинформатика! Разберем сложные термины от буквы до буквы.

Начинаем с ❤️

⭕️Алгоритм Нидлмана-Вунша (Needleman-Wunsch algorithm) представляет собой метод глобального выравнивания двух последовательностей, использующий динамическое программирование.

🟣Алгоритм Смита-Ватермана (Smith-Waterman algorithm) применяется для локального выравнивания двух последовательностей, также используя динамическое программирование.

🟡Аннотация генома — это процесс добавления биологической информации к известным нуклеотидным последовательностям ДНК, включая поиск или предсказание генов, регуляторных элементов и повторов. Аннотация делится на структурную (идентификация геномных элементов: рамок считывания, кодирующих участков, повторов, мотивов) и функциональную (определение биохимических или биологических функций белков, уровней экспрессии генов, механизмов регуляции). Можно сравнить с добавлением заметок к книге 📖

#словарь_биоинформатика

Время летит! Сегодня последний шанс записаться на курс «Введение в NGS» по старой цене. 🔥

С нового года стоимость обучения будет выше. 📈

Не откладывайте свое профессиональное развитие на потом! Новые навыки нужны уже сейчас 💻

Что такое pet-project? 🐕

Pet-project – это личный проект, который вы создаете по своему желанию и интересам. Он не является частью основной работы или учебы. Такой проект позволяет развивать навыки, изучать новые технологии и получать практический опыт в выбранной области.

Pet-проект — это независимая зона. Здесь нет жестких дедлайнов и ограничений.

Почему стоит завести pet-project

▶️ Работая над личным проектом, вы совершенствуете свои навыки и изучаете новые технологии.

▶️ Завершенный pet-project – это отличный способ показать свои способности потенциальным работодателям или партнерам. Он служит доказательством вашей компетентности и способности доводить проекты до конца.

▶️ Работая над тем, что вас действительно интересует, вы получаете удовольствие от процесса и достигнутых результатов.

▶️ Личные проекты часто приводят к взаимодействию с другими специалистами в вашей области.

🤔 Одной из основных проблем при разработке pet-project'ов в биоинформатике является недостаток мощных устройств с достаточной оперативной памятью у домашних пользователей. Анализ больших объемов биологических данных требует значительных вычислительных ресурсов, которые далеко не всегда доступны вне специализированных лабораторий и университетов.

Из-за этого часть pet-project'ов фокусируется на таких направлениях, как STEM-просвещение, научная коммуникация и смежные области, которые не требуют столь высокой вычислительной мощности. Это могут быть проекты, направленные на создание образовательных ресурсов, разработку онлайн-платформ для научных сообществ, или инструменты для визуализации и обмена данными.

А вы бы хотели себе личный проект?

Технология секвенирования РНК (RNA-Seq) — это инновационный метод для быстрого и глубокого профилирования транскриптома. Этот подход значительно превосходит устаревшие методы анализа экспрессии генов, такие как микрочипы.

Преимущества RNA-Seq по сравнению с микрочипами:

▶️ Обнаружение новых транскриптов: В отличие от микрочипов, RNA-Seq не требует видо- или транскриптоспецифичных зондов, что позволяет обнаруживать новые транскрипты, слияния генов, варианты отдельных нуклеотидов, небольшие вставки, делеции и другие ранее неизвестные изменения, которые массивы микрочипа не могут выявить.

▶️ Более широкий динамический диапазон: Технология RNA-Seq обеспечивает измерение экспрессии генов в более широком динамическом диапазоне по сравнению с гибридизацией массивов. Массивы ограничены фоновым сигналом на нижнем пределе и насыщением сигнала на верхнем пределе, тогда как RNA-Seq производит дискретные, цифровые подсчеты считываний секвенирования, обеспечивая диапазон более чем 10^5 для RNA-Seq против 10^3 для массивов.

▶️ Высокая специфичность и чувствительность: RNA-Seq позволяет обнаруживать более высокий процент дифференциально экспрессируемых генов, особенно генов с низкой экспрессией, что делает его более мощным инструментом для выявления малораспространенных транскриптов.

▶️ Простота обнаружения редких транскриптов: Глубину покрытия секвенирования можно легко увеличить для обнаружения редких транскриптов, отдельных транскриптов на клетку или слабо экспрессируемых генов. Это позволяет исследователям детально изучать низкоэкспрессируемые гены.

🔥— RNA-Seq
👀— микрочипы

Продолжаем Словарь биоинформатика!

🍀 β-Лист (β-складчатый слой) — одна из форм регулярной вторичной структуры белков, немного более редкая, чем альфа-спираль. Бета-листы состоят из бета-цепей (иногда их называют нити), связанных с боков двумя или тремя водородными связями, образуя слегка закрученные, складчатые листы.

🧬 Blunt-end лигирование — соединение фрагментов ДНК, которые не имеют выступов на концах и, следовательно, не содержат доступных для гибридизации оснований ДНК (можно сравнить с лигированием липких концов).

#словарь_биоинформатика

❤️ — амбициозный студент

🔥— совмещает мокрую и сухую биологию

⚡️— устал кодить

👀— весь в учебе

Первые шаги в машинное обучение: обзор основных библиотек

Если вы только начинаете изучать машинное обучение, этот список поможет вам ознакомиться с основными фреймворками, такими как TensorFlow, Keras и другие.

↗️TensorFlow и PyTorch являются двумя наиболее популярными и активно развивающимися фреймворками глубокого обучения. Они предлагают широкий спектр инструментов и функций для создания и обучения нейронных сетей, а также обладают большими сообществами разработчиков.

🖥 Keras - это высокоуровневый API, который упрощает процесс создания нейронных сетей. Он часто используется в сочетании с TensorFlow или PyTorch для ускорения разработки прототипов.

💻 Scikit-learn - это универсальная библиотека машинного обучения, которая включает в себя множество алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации и других задач. Она хорошо подходит для начинающих и тех, кто хочет быстро получить рабочий прототип (именно о ней мы говорим на наших курсах).

🖥 Theano - это более старая библиотека, которая когда-то была очень популярна, но сейчас ее активное развитие несколько замедлилось. Тем не менее, она все еще используется в некоторых проектах.

🖥 Caffe - это специализированная библиотека, которая хорошо подходит для задач компьютерного зрения. Она была разработана для эффективной работы с большими объемами данных и сложными архитектурами нейронных сетей.

🖥 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) - это еще одна мощная библиотека, которая предлагает широкий спектр инструментов для глубокого обучения. Она хорошо интегрируется с другими продуктами Microsoft.

А какими фреймворками пользуйтесь вы?

Cover Letter, резюме и CV: что нужно знать и как составить 📝

При трудоустройстве, будь то академическая или коммерческая организация, качественно составленные сопроводительное письмо (оно же cover letter), резюме и CV играют решающую роль. Они являются вашим первым впечатлением для потенциального работодателя и могут значительно повлиять на исход собеседования.

📝 Cover Letter, или сопроводительное письмо - это ваша возможность рассказать о себе, ваших мотивах и том, почему вы идеально подходите для конкретной должности. Оно должно быть персонализировано под каждую вакансию и дополнять информацию из вашего резюме.

Ключевые элементы cover letter:

▶️Вступление: Укажите, на какую вакансию вы откликаетесь и откуда вы узнали о ней.
▶️Основная часть: Объясните, почему вы заинтересованы в данной компании и должности, подчеркните свои ключевые навыки и опыт, которые делают вас подходящим кандидатом. Ссылайтесь на конкретные примеры из вашего опыта, демонстрирующие, как вы успешно решали подобные задачи.
▶️Повторите свой интерес к вакансии и выразите готовность к собеседованию.

Пример cover letter для выпускника аспирантуры, желающего устроиться в лабораторию, занимающуюся биостатистикой:

В своем сопроводительном письме я выразил бы глубокий интерес к вашей лаборатории и ее вкладу в развитие [область исследований лаборатории]. Мой опыт работы над [тема диссертации], посвященной [конкретная тема], позволил мне приобрести прочные знания в области [ключевые навыки, например, R, Python, статистическое моделирование]. Я уверен, что мои навыки и амбиции, позволят мне эффективно решать исследовательские задачи вашей лаборатории. Особого внимания заслуживают ваши последние публикации по [конкретная тема из публикаций лаборатории], так как они тесно связаны с моими научными интересами.

📑 Резюме - это краткий и структурированный документ, который представляет ваш профессиональный опыт и навыки. Оно должно быть лаконичным, четким и легко читаемым.

Структура резюме:

▫️Контактная информация: ваше имя, фамилия, телефон, электронная почта.
▫️Цель: кратко опишите, какую должность вы хотите получить.
▫️Опыт работы: начните с последнего места работы и перечислите основные обязанности и достижения.
▫️Образование: укажите учебные заведения, полученные степени и специализации.
▫️Навыки: перечислите как технические навыки (например, владение программным обеспечением), так и soft skills (например, коммуникабельность, умение работать в команде).
▫️Дополнительная информация: можно указать публикации, награды, сертификаты и т.д.


🔠🔠 (Curriculum Vitae, буквально «ход жизни») более детально описывает ваш академический и профессиональный путь. Оно обычно используется при поиске академической работы или стажировок.

Как сделать CV интересным?

💻Используйте ключевые слова, которые часто встречаются в вакансии.
✨Квантифицируйте достижения: вместо общих фраз типа "ответственный за проект" укажите конкретные результаты (например, "увеличил показатели на 20%").

Важно:

Резюме: В нем вы подчеркивайте навыки и опыт, наиболее подходящие для конкретной должности.
Сопроводительное письмо: Тут вы объясняйте, почему вы идеальный кандидат именно для этой компании.
Оставьте CV для академических вакансий: Для большинства рабочих мест в индустрии достаточно резюме и сопроводительного письма.

RNN и CNN

Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN) - это два типа искусственных нейронных сетей, широко используемых в глубоком обучении. Каждый из них обладает своими уникальными характеристиками и применяется для решения различных задач.

🖥 RNN специально разработаны для работы с последовательными данными, где порядок элементов имеет большое значение. Это могут быть временные ряды (например, данные о биржевых котировках), тексты, речь и другие последовательности.

RNN имеют циклические соединения, позволяющие им "запоминать" предыдущую информацию и использовать ее для обработки текущего элемента последовательности.

Что умеют RNN ?
1️⃣Обработка естественного языка: машинный перевод, анализ настроений, генерация текста.
2️⃣Распознавание речи: преобразование речи в текст.
3️⃣Анализ временных рядов: прогнозирование временных рядов, обнаружение аномалий.

🧠CNN, в свою очередь, отлично подходят для работы с данными, имеющими пространственную структуру, такими как изображения и видео. Они используют операцию свертки для извлечения признаков из входных данных.

CNN состоят из сверточных слоев, которые применяют фильтры для выделения важных признаков в данных.

Для чего нужны CNN?
1️⃣Распознавание изображений: классификация, обнаружение объектов, сегментация изображений.
2️⃣Обработка видео.

Выбор между RNN и CNN зависит от конкретной задачи и типа данных. Если вы работаете с текстовыми данными или временными рядами, то RNN будут более подходящим выбором. Если же вы имеете дело с изображениями или видео, то CNN будут более эффективными.

Важно отметить, что в современных нейронных сетях часто комбинируются различные архитектуры для решения более сложных задач. Например, можно использовать CNN для извлечения признаков из изображений, а затем применять RNN для обработки этих признаков во временной последовательности.

Что такое научная коммуникация?

Научная коммуникация – это не просто обмен информацией между учеными, это фундамент, на котором строится весь научный прогресс. Внутренняя коммуникация научного сообщества – это живой организм, где идеи рождаются, обсуждаются, критикуются и развиваются.

Формы научной коммуникации внутри сообщества разнообразны. Это могут быть как непосредственные контакты (например, семинары), так и опосредованные (например, конференции). Профессиональные научные общества играют ключевую роль в организации этих коммуникаций, обеспечивая платформы для обмена знаниями и сотрудничества. Внешняя научная коммуникация сосредоточена на "общении" научного сообщества и общественности.

⭐️ А есть ли профессия — научный коммуникатор?

Научный коммуникатор – это специалист, который занимается переводом сложных научных идей на язык, понятный широкой аудитории. Он выступает как мост между учеными и обществом.

Благодаря им, исследовательские проекты получают общественную поддержку, ученые становятся более узнаваемыми, а научные открытия перестают быть тайной для широкой аудитории. Именно благодаря научным коммуникаторам новости о прорывах в науке попадают в СМИ, технологические стартапы привлекают инвестиции, а наука в целом становится ближе и понятнее для каждого человека.

Научные коммуникаторы выполняют широкий спектр задач: пишут пресс-релизы, организуют пресс-туры, научно-популярные фестивали, ведут социальные сети научных организаций, участвуют в составлении музейных экспозиций. Они также помогают ученым налаживать контакты с представителями СМИ, инвесторами и общественными организациями.


➕ А может ли научный коммуникатор работать по системе "НИИ для НИИ"?

Да, научный коммуникатор вполне может работать по системе "НИИ для НИИ". Более того, это направление становится все более востребованным. В этом случае научный коммуникатор оказывает услуги не конечным потребителям (например, широкой общественности), а другим научным организациям. По сути, он становится внутренним или внешним консультантом, помогая НИИ решать свои коммуникационные задачи.


💜 Что нужно знать научному коммуникатору?

Научный коммуникатор должен обладать широким спектром навыков, включающим в себя научную грамотность для понимания сложных исследований, способность излагать научные идеи доступным языком, навыки публичных выступлений и ведения дискуссий, умение создавать разнообразный контент для различных медиаплатформ, а также навыки маркетинга и PR для эффективного продвижения научных идей. Кроме того, важны социальные навыки, позволяющие работать в команде и выстраивать отношения с учеными, журналистами и представителями общественности.

Прямо сейчас мы готовим новый курс, связанный с научной коммуникацией. Включайте уведомления — скоро анонсируем!

Из истории научной коммуникации 📃

XVII век. Группа ученых, работающих в разных точках Европы, обменивается письмами, обсуждая самые передовые идеи своего времени. Они не знают друг друга лично, но связаны невидимыми нитями общих интересов и стремления к познанию. Это были первые "невидимые колледжи" - неформальные сообщества ученых, заложившие основу для современной научной коммуникации.

В 1646 году Роберт Бойль ввел термин «Незримая Коллегия», который описывал группу ученых, стремящихся к обмену знаниями и идеями. Позднее, в 1684 году, Пьер Бейль ввел термин «Республика писем», а Марен Мерсенн — «Республика ученых».

Мерсенн, известный своим энтузиазмом в распространении научной информации, организовал научную переписку с 78 корреспондентами в разных странах, создавая тем самым сеть ученых, обменивавшихся знаниями и идеями. «Республика ученых» объединяла самых выдающихся интеллектуалов Нового времени, таких как Фрэнсис Бэкон, Галилео Галилей, Исаак Ньютон, Рене Декарт, Блез Паскаль, Роберт Бойль, Готфрид Лейбниц и самого Марена Мерсенна.

Благодаря своей обширной переписке, он стал своеобразным центром научной коммуникации XVII века. Обмениваясь идеями с ведущими деятелями науки, он способствовал развитию многих научных дисциплин и формированию новых научных школ. 17-томное собрание переписки Мариена Мерсенна, опубликованное в Париже в 1932-1988 годах, является бесценным источником для историков науки. Особенно ценной является его переписка с Рене Декартом и Пьером Ферма. Мерсенн не только сообщал Декарту о новейших идеях и достижениях, но также защищал его от общественного осуждения и помогал в издании трудов. А об открытиях Ферма мы знаем практически только из его переписки с Мерсенном, изданной посмертно.

Идея «невидимого колледжа» заключалась в том, что ученые, работающие над одной и той же проблемой, естественным образом начинают обмениваться идеями и находить способы сотрудничества. Это сотрудничество часто было временным и продолжалось до тех пор, пока не была решена конкретная задача.

И сегодня этот принцип работает. От древних философов до современных ученых, великие открытия и прорывы зачастую становились возможными благодаря совместной работе, обмену идеями и знаниями.

PCR.News открывает запись на Школу успешного ученого! Это не просто курс, это 5 дней интенсивной работы под руководством ведущих экспертов!

Вы научитесь не только писать статьи, но и эффективно презентовать свои исследования, привлекать финансирование и строить успешную научную карьеру.

Прокачаем hard skills:

📇 Ответим, как правильно организовать научную работу, планирование, менеджмент 

📇 Расскажем, как писать научные статьи, которые заметят и оценят в ведущих изданиях. Научимся структурировать исследования, оформлять результаты и убедительно аргументировать свои выводы

💰 Разберем сложности в подаче грантов и написании заявок

📚 Поговорим о важности английского языка в жизни ученого 

Улучшим soft skills:

📰 Понятно изложим основы научной журналистики 

👨‍🔬 Ответим на вопрос: «Почему сейчас так важна научная коммуникация?»

🎤Изучим основу публичных выступлений

📣 Обсудим правильную организацию научных мероприятий


А также проведем практические тренинги в командах и мастер-классы с экспертами — предзапись уже открыта!

Формат: Москва + онлайн.

Даты: 24-28 января 2025 года

Инвестируй в свою карьеру – инвестируй в свое будущее!