Tag: Освіта

Всім привіт✌️
У нас тут знову намічається зустріч!

💻 Запрошуємо усіх на вебінар, де ми обговоримо теорію статичної візуалізації даних та розглянемо практичні приклади на мовах програмування R та Python.

📝 План заходу:
1. Теорія та практика;
2. Бібліотеки Python: matplotlib та seaborn;
3. Бібліотека R: ggplot2.

🧑‍🏫 Лектори:
Марина Коршевнюк — PhD candidate, University Medical Center Groningen.
Дмитро Казанжи — Data analyst, National Health Service of Ukraine.
Олександр Петренко — PhD Student, Ludwig Boltzmann Institute for Rare and Undiagnosed Diseases.

📅 Коли: 22 липня 2021, 19:00 (Київ)

🌎Де: Zoom
(https://us02web.zoom.us/j/82769997848?pwd=ZkdhUEtBQzB3M3puVlhHcHBBTFdGQT09)

🗓Додати до календаря: https://calendar.google.com/event?action=TEMPLATE&tmeid=MGo3ZWFndXNodWw5YjRpbGtxMjVkZ3Njam0gZ2Vub21pY3N1YS5vcmdAbQ&tmsrc=genomicsua.org%40gmail.com

З чого почати вивчення біоінформатики?

Аби допомогти початківцям та студентам розпочати вивчення біоінформатики, ми узагальнили наш досвід та рекомендації у Roadmap до біоінформатики. Тут ви можете вибрати будь-який шлях та розпочати вивчати основні теми, необхідні для успіху в аналізі біологічних даних.

Якщо ви хочете адаптувати для себе цей постер, сміливо копіюйте та редагуйте його версію draw.io.

А якщо ви досвідчений біоінформатик, ми будемо надзвичайно раді вашому внеску у вдосконалення та завершення цієї візуалізації!

Даний захід відбудеться завдяки організаційній підтримці Олени Мельник, учасниці спільноти “Геноміка ЮА”.
Лекція буде присвячена еволюційній біології, а саме взаємодії навколишнього середовища та організму.
❓Як живі організми стали такими, якими ми їх знаємо сьогодні?
❓Як функції та фенотипи змінюються з часом?
❓Як зміни генотипу впливають на пристосованість?
❓Як у всьому Цьому допомагає обчислювальна біологія?
Усі ці питання будуть розглянуті під час лекції.
👨‍🏫 Лектор: професор Федір Кондрашов, IST Austria.
📅 Дата: 28.01.2021, початок о 18:00 (київський час).
🌎 Де: Zoom, дані для підключення (https://us02web.zoom.us/j/88498182724?pwd=bTFnaWJNejZkemNLbnR0aXQrYkpwQT09):
Лекція буде проводитися російською мовою і, за необхідності, організатори допоможуть з перекладом під час сесії «питання-відповідь».

Single-cell analysis is an extremely powerful tool to discover biological processes due to its high resolution and wide range of possibilities. So we decided to organize a short but in-depth course in this field. We would like to invite you to our practical course in single-cell biology to become familiar with core single-cell analysis methods.
This course is a series of online events that highlight the theoretical basics of single-cell analysis. The program covers sample preparation, data processing, and workshops on different pipelines, including scRNAseq, scATACseq, TCR/BCR sequencing, CITEseq, and much more.

Meeting days are:

• Sunday, 4.04.2021
• Monday, 5.04.2021
• Wednesday, 7.04.2021
• Friday, 9.04.2021
• Saturday, 10.04.2021

Each meeting starts at 18.00 CET and will take approximately 2-3 hours. The format of the event is Zoom-meeting with breakout-rooms if needed. All participants will be supplied with individual tasks, study materials, and instructions for hands-on sessions.

Speakers:

• Vladyslav Kavaka, MD candidate, LMU Munich
• Maryna Korshevniuk, PhD Candidate, UMCG
• Oleksandr Petrenko, Predoctoral Fellow, LBI-RUD / CeMM
• Yuliya Syntikova, PhD, LifeMine Therapeutics

Requirements:

• Basic knowledge in cell and molecular biology;
• Basic skills in R programming language;
• No prior knowledge of single-cell analysis is required.

Language: English

Registration:
To register for the course in single-cell biology, please complete the following form: https://forms.gle/H3zXb1ofaSvZ3bKg8
The deadline for registration is 31.03.2021.
Detailed programs will be announced one week before the event. All participants will receive the mail with further instructions and study materials.

Запрошуємо всіх бажаючих до нетворкінгу з учасниками NextStep Science (http://nextstepscience.org/) — громадської організації, що організовує нетворкінг-івенти та кар’єрні заходи для студентів і випускників природничих наук.

Ми почнемо з невеличкого “квізу” на платформі Sli.do, щоб зрозуміти чим хто займається та які теми цікавлять аудиторію події.
Потім в ми розділимось на кімнати по 2-3 людини, де у кожного буде 5 хвилин на те щоб поспілкуватись і познайомитися один з одним. Ця процедура буде повторена тричі.
Після цього ми розділимось на ~2 окремі кімнати, де будемо обговорювати наперед підготовлену організаторами тему.
А наприкінці події кожен зможе поспілкуватись один з одним в окремих кімнатах.

👨‍🔬👩‍🔬Це чудова нагода познайомитись із новими людьми, які так само захоплені наукою та технологіями.
🇬🇧🖖Офіційні мови спілкування: англійська та клінгонська.
🌎Де: Zoom
(https://zoom.us/j/94145503186)📅Коли: 7 лютого 2021 о 19:00 (UTC+02)
Щоб отримати турботливе нагадування, ось подія в ФБ (https://fb.me/e/USSZA6fv).

Даний захід відбудеться завдяки організаційній підтримці Олени Мельник, учасниці спільноти “Геноміка ЮА”.

Кожен новонароджений має близько ста нових мутацій, з яких приблизно десять — шкідливі.
❓Наскільки пристосованість людини через це знижена?
❓Чи слід чекати накопичення шкідливих алелів у популяціях, що живуть у шкідливих умовах?
❓Чи буде користь від редагування генотипів?
Усі ці питання будуть розглянуті під час лекції.

👨‍🏫 Лектор: професор Олексій Кондрашов, Університет Мічигану, США.
📅 Дата: 11.01.2021, початок о 18:00 (київський час).
🌎 Де: Zoom, дані для підключення доступні після реєстрації: https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZ0kcOmvrz0jG9cww20ZCFtkkCALpKwfTWtT
Лекція читатиметься російською мовою, та за необхідності організатори допоможуть з перекладом під час сесії «питання-відповідь».

Зображення заходу використовує знімок Кліффа з Арлінгтона, штат Вірджинія, США, опублікований під ліцензією Creative Commons Attribution 2.0 Generic (https://www.flickr.com/people/28567825@N03).

Мабуть, кожному відомо, що в 21 сторіччі важливі відкриття відбуваються у дисциплінах, які є на межі двох, або більше наук. Прикладом такої є біоінформатика, де біологічні дані обробляються комп’ютерними алгоритмами і дають відповіді на загадки природи. У новачків, що зацікавились біоінформатикою, виникає питання: “А що треба знати, щоб стати біоінформатиком?”
Саме тому ми вирішили зібрати курси та ресурси, які допоможуть вам на цьому шляху. Напевно, треба починати з розуміння роботи в операційних системах сімейства Linux та програмування на мові R, але не забувайте читати цікаві статті та пробувати використовувати на практиці отримані знання.

Якщо ви рекомендуєте якийсь курс, напишіть t.me/kazanzhy або залиште коментар в Google-документі. Команда “Геноміка ЮА” буде дуже вдячна за допомогу. Щоб переглянути у більш зручному вигляді перейдіть за посиланням на Google-документ.

https://docs.google.com/document/d/1XuSB8qApfOfb3625Lhg4C3TzCpsAWtoSwngypjIlYXU/edit?usp=sharing

У вересні відбулись два семінара по введенню в машинне навчання від Jenya Sidyakin та про основи бібліотеки Pandas від Dmytro Kazanzhy.

Лекція Rostyslav Kuzyakiv (clinical data scientist в Zurich Hospital) про те що як обробляти біомедичні дані.

Вебінар присвячений biomedical data life cycle management, про те які виклики зараз стоять перед аналітиками біомедичних даних та які є доступні open source рішення.
Ця тема напряму пов’язана з біологами, медиками та усіма хто залучений у сучасні наукові проєкти. В презентації буде висвітлений досвід роботи у наукових дослідженнях з боку BioMed Data Life Cycle.
Прикладом для кращого висвітлення теми буде портал Університету Цюриха для Data management, аналізу і візуалізації.
А наприкінці трохи про самоосвіту в Data management та Bioinformatics data analysis, найпоширеніші інструменти та методики.

Приємного перегляду!

Біоінформатика існує, щоб знаходити відповіді на біологічні питання, котрі неможливо розв’язати лабораторними методами. Одне з таких питань — точне визначення фенотипових різниць у біологічних зразках. Як виокремити пацієнтів, котрим допоможуть нові ліки? Як клітини реагують на подразник або на гормон? Які метаболічні шляхи активуються при загоєнні ран?

Відповідями на ці питання займається транскриптоміка та її базові методи: Differential Gene Expression та Gene Set Enrichment Analysis. Цими методами ми можемо отримати різницю між обраними фенотипами за результатами їх РНК-секвенування. На лекції ви зможете більше дізнатися про те, як правильно аналізувати дані генної експресії для визначення диференційної експресії.

Лектор: Олександр Шинкаренко, співзасновник HTuO Biosciences, співзасновник Genomics UA.
Дата: 26.12.2020
Час: 20:00 (по Києву)
Де: Zoom (https://us02web.zoom.us/j/83799185308?pwd=RDVYekcyK1paZUpkTkpMRVlqc29odz09)