Bioinformatika alapjai Képzés

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) biológusok számára készült, akik szeretnék használni a Biopythont.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Biológiai fogalmakat integrálni az információs technológiákkal, hogy megoldják a kutatási problémákat.
• Információkat bányászni nagy mennyiségű biológiai eredetű adathalmazokból.
• Algoritmusokat készíteni alapvető kutatási feladatokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszínen) egészségügyi szakembereknek és dolgozóknak szól, akik középszintű és haladó szintű ismereteket szeretnének szerezni a különböző genetikai szekvenálási és tesztelési műveletekről.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni és megérteni a genetika kulcsfogalmait.
• Megérteni, hogyan működnek a genetikai szekvenálási és tesztelési műveletek.

A Jó Klinikai Gyakorlat (GCP) egy irányelvgyűjtemény az emberi alanyokon végzett klinikai kutatásokhoz. A GCP a nemzetközi szabványt szolgáltatja a klinikai vizsgálatok tervezéséhez, lebonyolításához, monitorozásához, dokumentálásához, elemzéséhez és jelentéséhez.

Ezen oktatóvezetésű, élő képzés során a résztvevők megismerik a Jó Klinikai Gyakorlat (GCP) legfontosabb irányelveit és alapelveit, amelyeket az emberi alanyokkal végzett klinikai vizsgálatok és kutatások során alkalmaznak. Ez a kurzus áttekintést nyújt a különböző GCP területekről, de kicsit több hangsúlyt fektet az ICH-központú GCP-re a vizsgálati gyógyszerek és biológiai szerek területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a vizsgálati gyógyszerek és biológiai szerek GCP alapelveit, amelyek a Nemzetközi Harmonizációs Konferencia (ICH) alapján készültek
• Alkalmazni a GCP által előírt irányelveket a klinikai kutatásaikban és vizsgálataikban

Célközönség

• Klinikai vizsgálók
• Klinikai kutatási szakemberek
• Egészségügyi és orvosi szakemberek
• Klinikai vizsgálatok támogató személyzete
• Kutatási és fejlesztési személyzet

A képzés formája

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

A mikrobiális genomika és metagenomika szekvenálási technológiákat és számítási elemzést kombinál a mikrobiális közösségek profilozására, genomok jellemzésére és funkcionális tulajdonságok, például antibiotikum-rezisztencia észlelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű kutatóknak és bioinformatikusoknak szól, akik gyakorlati elemzéseket szeretnének végezni mikrobiális genomikai és metagenomikai szekvenálási adatokon.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismertetni a mikrobiális genomikában használt gyakori szekvenálási munkafolyamatokat és kulcsfontosságú fájlformátumokat.
• Végezni minőségellenőrzést és előfeldolgozást nyers NGS olvasatokon.
• Végezni taxonómiai profilozást marker-alapú és k-mer módszerekkel.
• Összeállítani és annotálni mikrobiális genomokat és plazmidokat.
• SNP-ket észlelni, filogenetikus fákat építeni és populációstruktúrát értelmezni.
• Antibiotikum-rezisztencia géneket előre jelezni és funkcionális profilokat összefoglalni.
• Reprodukálható munkafolyamatokat használni Conda, Docker és jegyzetfüzet-alapú jelentések segítségével.

A képzés formátuma

• Előadások, amelyek bemutatják a fogalmakat és eszközöket (20%).
• Gyakorlati foglalkozások példaadatkészletek használatával (60%).
• Nyílt viták és irányított elemzések, hogy a résztvevők alkalmazhassák a módszereket saját adataikra (20%).

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi workshop igénylése klinikai, környezeti vagy ipari metagenomikára fókuszálva, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) tudósok és mindenki számára szól, aki szeretne megismerkedni a nanonauka alapjaival és alkalmazásaival.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a nanonauka és nanotechnológia területét.
• Megkülönböztetni a nanoszkálán és a mikroszkálán lévő jelenségeket.
• Ismerni az elektron- és energiaátadás alapvető elméletét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű forenzikus tudósoknak, genetikusoknak és antropológusoknak szól, akik szeretnék alkalmazni az NGS technikákat a forenzikus vizsgálatokban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az NGS alapelveit és annak forenzikus alkalmazásait.
• Forenzikus DNS-mintákat elemezni NGS technikák segítségével.
• NGS adatok értelmezése az emberi azonosítás és származás meghatározása céljából.
• NGS használata degradált és komplex DNS-mintákon.
• Bioinformatikai eszközök alkalmazása a forenzikus genomikus elemzésben.
• Megérteni a jogi és etikai megfontolásokat a forenzikus genomikában.

Ez egy gyakorlati kurzus, amely bemutatja, hogy miért tekinthető a programozás hatékony eszköznek biológiai problémák megoldása során. A kurzus során a résztvevők a Python programozási nyelvet tanulják meg, amelyet széles körben hatékony és könnyen használható nyelvnek tartanak. Ez a kurzus tekinthető annak a bemutatásának, hogyan javítja a bioinformatika a biológusok életét.

A kurzus olyan emberek számára készült, akiknek nincs informatikai hátterük, de szeretnének megtanulni programozni.

Ez a kurzus megfelelő lehet:

• Biológiai adatokkal foglalkozó kutatók számára.
• Tudósok számára, akik szeretnének megtanulni, hogyan automatizálhatnak mindennapi feladatokat és elemezhetnek adatokat.
• Menedzserek számára, akik szeretnének megtanulni, hogyan javítja a programozás a munkafolyamatokat és a projektek lebonyolítását.

A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek rövid programokat írni, amelyek lehetővé teszik számukra a biológiai adatok kezelését, elemzését és az eredmények grafikus formában történő bemutatását.

Ez a kurzus célja, hogy a kutatók megértsék a statisztikai tervezés és elemzés alapelveit, valamint ezek jelentőségét a tudományos kutatásokban különböző diszciplínákban.

A kurzus során valószínűségszámítási és statisztikai módszereket mutatunk be, főként példákon keresztül. A képzés körülbelül 30%-a előadásokból, 70%-a irányított kvízekből és laborokból áll.

Zárt kurzus esetén a példákat és anyagokat egy adott szakterülethez szabhatjuk (például pszichológiai tesztek, közszféra, biológia, genetika stb.).

Nyilvános kurzusok esetén vegyes példákat használunk.

Bár a kurzus során különböző szoftvereket használunk (Microsoft Excel, SPSS, Statgraphics stb.), a fő hangsúly a kutatást vezető elvek és folyamatok megértésén van, az érvelés és a következtetések alapjain.

A kurzus kevert formában is elérhető, azaz házi feladatokkal és feladatokkal.