6627 подписчиков

ТОП-15: Курсы Биоинформатика (2025) + Бесплатные — Обучение с нуля

19 ноября 202419 ноя 2024

132

16 мин

Оглавление

✅ Лучшие онлайн-курсы по Биоинформатике - обучение для начинающих
1. Введение в биоинформатику | Открытое образование (сайт школы)
2. Практикум по биоинформатике | Институт «Умные материалы и технологии» (сайт школы)

Биоинформатика – это наука на стыке математики и биологии. Она основана на применении математических методов для обработки биологических данных, например, в сфере изучения геномов для борьбы с заболеваниями. Профессия ещё молода, спрос на специалистов пока небольшой, но он постепенно растёт, и уже новичкам работодатели предлагают от 100 - 120 тысяч рублей ежемесячно с перспективами карьерного роста. Новичкам предлагаем курсы обучения на биоинформатика с нуля, для специалистов – практикумы для повышения квалификации.

Специалисты по биологической информатике, в отличие от биоинженеров, занимаются преимущественно вычислениями, в экспериментальной деятельности они не задействованы, поэтому для освоения профессии не нужно профильное образование.

✅ Лучшие онлайн-курсы по Биоинформатике - обучение для начинающих

🥇 Основы биоинформатики от Открытое образование – изучите методы геномных проб, особенности работы с ними, математические подходы, принципы секвенирования, сборки геномов.
🥈 Практикум по биологической информатике от «Умные материалы и технологии» – научитесь организовывать исследования, применять инструменты для решения прикладных задач.
🥉 Медицинская кибернетика и биоинформатика | Ingenium – курс для практиков по актуальным темам биологической информатики и генетики с выдачей документа.
Биоинформатика и кибернетики в медицине | ЕЦДПО – сертифицированный 6-недельный интенсив для расширения компетенции практиков .
Обработка NGS-данных | Blastim – освоите принципы секвенирования, программирования на R, bash, Python, научитесь искать ошибки и оценивать результаты собственной работы.

Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.

1. Введение в биоинформатику | Открытое образование (сайт школы)

Для кого предназначен: для новичков, биологов, экологов, медиков, математиков, кибернетиков, IT-специалистов.

Формат: видеолекции, дополнительные материалы, тесты с автопроверкой.

⏰ Длительность: 7 недель (8 часов еженедельно).

💸 Стоимость: 3 600 ₽.

🪪 Документ: сертификат.

Программа: Введение. Принципы секвенирования. Принципы контроля качества. Сборка ДНК. Как выравнивать короткие фрагменты. Поиск генов. Финальная работа.

Чему научитесь:

Решать практические задачи с использованием IT-инструментов и требований безопасности.
Применять ведущие инструменты для специалиста.

Преимущества:

Часть материалов доступна бесплатно.
Преподают: кандидаты биологических наук, сотрудники центра геномной биологической информатики.
Оценивать качество исходной информации.
Разрабатывать / подбирать ПО для решения задач.

Недостатки:

До конца записи остаётся мало времени, а аналогичных курсов почти нет — поторопитесь.

Полная информация👈

2. Практикум по биоинформатике | Институт «Умные материалы и технологии» (сайт школы)

Для кого: для тех, кто хочет освоить профессию.

Как проходит обучение: дистанционно.

⏰ Длительность: 72 ак. часа.

💸 Стоимость: 15 000 ₽.

Освоите организацию поисковых исследований, инструменты для решения задач в сфере биотехнологий и выполните 13 практических заданий.

3. Онлайн курс повышения квалификации: Медицинская кибернетика и биоинформатика | Ingenium

Для кого: специалисты с профильным образованием.

Формат: очно, заочно в группах.

Длительность: 6 недель (240 ак. часов), занятия в удобное время.

Цена: по запросу.

Изучите статистику, основы обработки, кодировки данных по смертности и заболеваемости, проведения медицинских исследований, правила хранения документации, вычисления важнейших показателей.

4. Важнейшие вопросы биоинформатики и кибернетики в сфере медицины | ЕЦ ДПО

Кому подойдёт: практикам.

Формат: дистанционный: лекции в формате PDF, итоговое тестирование.

Сколько длится: 240 академических часов (1,5 месяца).

Стоимость: не указана.

Освоите основы хирургии, медицинской кибернетики, электроники, биофизики, цифровых технологий, а после прохождения аттестации получите удостоверение.

5. Анализ NGS-данных | Blastim

Для кого: студенты, медики, учёные, молекулярные биологи, программисты, новички со знанием R, Python, оболочки Bash.

Формат: дистанционно (трансляции, голосовое общение с преподавателем) либо очно.

Длительность: 10 дней.

Стоимость: 55 000 ₽, для аспирантов – 50 000 ₽.

Систематизируете, расширите знания в сфере технологий секвенирования, написания кода на Python и R, навыки работы с Bash и научитесь оценивать собственную работу

Больше хороших курсов для освоения основ профессии

Биоинформатика в растениеводстве | Vavilov – изучите генетику растений, методы анализа информации, молекулярной селекции, геномику, трансгенные технологии, системную биологию, вопросы экологической устойчивости и адаптации.
Цифровая медицина и биоинформатика | MBA City – освоите цифровую медицину, иммунологию, генетику, математику, Python, биостатистику, машинное обучение, психофизиологию и прочие медицинские и IT науки.
Биологическая математика: профессиональная переподготовка | НЦПО – обучает по лицензированным министерством образования программам для освоения профессии, расширения компетенций или переподготовки после перерыва.
Обработка данных высокопроизводительного секвенирования (NGS) | Biomed – ознакомитесь с физическими и биологическими принципами секвенирования, инструментами сборки геномов, поймёте, как аннотировать геномные последовательности.
Анализируем данные NGS | Stepik – пройдетесь по этапам обработки информации в сфере секвенирования ДНК и получите сертификат.
Биоинформатика: компьютерные подходы в решении задач биологии | AWTech – изучите десяток тем по работе с биологическими данными.
Введение в NGS. Обработка данных секвенирования | Сайенс Медиа Проджектс – освоите сервис Galaxy для анализа информации NGS, Linux, программу RNAseq, язык R.
Расширенный практикум по анализу данных секвенирования | Сайенс Медиа Проджектс – за неделю освоите автоматизированные и продвинутые пайплайны обработки информации.
Алгоритмическая биоинформатика | Bioinformatics Institute – освоите молекулярную биологию, статистический анализ, пайплайны, методы обработки информации, работу в командной строке.

Бесплатные курсы

Новички могут ознакомиться с основами профессии и подготовиться к обучению, пройдя бесплатный практикум.

Геномика и биоинформатика | Постнаука (Михаил Гельфанд)

Познакомитесь с наукой на стыке IT, математики и биологии, её перспективами и структурой, системной биологией, метагеномом, параллельным переносом генов у профессора, доктора биологических наук.

Биоинформатика | Molecular

13 уроков по генам и разборы задач по редактированию генома.

Биологическая информатика | Tech-in

17 лекций, читаемых на ФББ МГУ, с конспектами.

Coursera предлагает более десятка практикумов, мы рекомендуем:

Специализация Биоинформатика – изучите ПО для проведения вычислений в биологии.
Биология встречается с программированием – ознакомитесь с репликацией, паттернами ДНК и молекулярными часами.
Биоинформатика: введение и методы – познакомитесь с концепциями и методами проведения вычислений в сфере по материалам Пекинского университета.

Наибольшее разнообразие тематических курсов предлагает образовательная площадка Stepik:

Также можете ознакомиться с литературой:

А. А. Мавропуло-Столяренко – Биоинформатика.
А. Лекс – Введение в биологическую информатику.
Н. Ю. Часовская – Биоинформатика.
В. И. Глазко – Введение в генетику.
П. Певзнер – Алгоритмы биоинформатики.
Тиаго Антао – Биоинформатика и Python.

Часть из них можно купить и даже загрузить в PDF.

Как изучить Биоинформатику

Какие знания / навыки получите в процессе обучения.

Наука достаточно молодая, при этом в ней существует несколько направлений с собственными траекториями обучения – чаще всего студент будет изучать различные методики, программы и инструменты для решения соответствующих задач.

Теория.

Генетика – основные понятия, принципы.
Репликация генома ДНК – достаточно теоретических сведений для понимания процессов.
Молекулярные часы – существуют ли гены, отвечающие за отсчёт времени, поиск мотива, семплирование.
Сборка геномов – методы, реконструкция строк, работа с данными секвенирования.
Секвенирование антибиотиков – процесс производства антибиотиков бактериями, секвенирование последних.
Сравнение участков ДНК – выравнивание последовательностей.
Хрупкие хромосомы – хромосомы со случайными разрывами, сортировка по риверсиям, рекомбинации в геномах опухолей, точки рекомбинации.
Алгоритм построения филогении по расстоянию – метод наименьших квадратов, аддитивная филогения.
Оптимизация – кластеризация k-средних.
Обнаружение локации болезнетворных мутаций – предварительная обработка генома, суффиксные массивы и деревья, сопоставление последовательностей, составление паттернов.
Загадка ВИЧ – принцип ускользания вируса от иммунитета, скрытые марковские модели, задачи декодирования, спектрального выравнивания.
Белки – идентификация, секвенирование пептидов, спектральные словари.

Практика, инструменты.

Python и окружающее ПО – изучите Python, фреймворки и библиотеки: NumPy (обработка многомерных массивов), Matplotlib – создании диаграмм, pandas.
Алгоритмы обработки данных в сфере генетики, навыки филогенетического, анализа биологической, полипептидной и структурной информации.
Секвенирование – работа с NCBI, GenBank, работа с последовательностями.
Обработка данных выравнивания, извлечение информации с VCF, её фильтрация через SNP.
Обработка генома – перебор аннотаций, извлечение генома.
Филогенетический анализ.
Конвейеры, машинное обучение в биоинформатике.
Функциональное программирование.
Математический анализ, теория вероятностей.

Анализ, процессинг NSG данных.

Работа с терминалом Linux (большинство программ работают в этой ОС).
Редактирование файлов в Linux, написание скриптов.
Оптимизация процессов средствами bash.
Обработка файлов FastQ.
Базы для хранения данных генома: VIPR, GISAID.
Обнаружение точечных мутаций.
Получение файлов vcf, их фильтрация.
Анализ информации метагенов и данных полногеномного секвенирования.
Применение результатов NGS в различных сферах, например, онкологии.

Прочие нужные науки и инструменты.

Специалисту нужны далеко не все перечисленные компетенции, но порой требуются и отсутствующие в перечне, например, составление документации, кодировка данных заболеваний и прочие узкопрофильные навыки. Вместо Python или параллельно с ним иногда изучают язык программирования R для анализа информации.

FAQ (Часто задаваемые вопросы)

Что такое биоинформатика?

Наука на стыке биологии и IT, является следующей ступенью развития молекулярной биологии. Биоинформатики анализируют ДНК, белки, геномы и их взаимодействия с помощью компьютерных алгоритмов, создают базы данных биологической информации моделируют биологические процессы. Полученные данные могут использоваться для разработки или совершенствования лекарств, вакцин, наблюдения за развитием заболеваний, эмбрионов, предотвращения болезней (особенно генетических) и повышения лекарственных препаратов

Сколько получают биоинформатики?

Зарплата разных специалистов в сфере.

🧬 Биотехнолог / исследователь — от 100 000 ₽/мес.
🔬 Лаборант (сервисные проекты) — от 97 000 ₽/мес.
👨‍ Ведущий научный сотрудник — до 150 000 ₽/мес.
‍🏫 Вычислительная биология — 180–300 тысяч ₽/мес.
🧪 Преподаватель — от 1 400 ₽/занятие.
📚 Менеджер образовательных проектов — от 100 000 ₽/мес.
🧫 Лаборант — от 50– 60 тысяч рублей в месяц.
💊 Специалист по мониторингу лекарств— от 121 000 ₽/мес.
🧬 Менеджер по продвижению услуг генетической лаборатории — до 187 000 ₽/мес.

Кто такой биоинформатик?

Биоинформатик — это специалист, который использует программирование, математику и статистику для анализа биологических данных и решения задач в медицине.

🔬 Основные задачи.

Анализирует геномы, белки и другие биологические структуры с помощью компьютерных алгоритмов. Создает программы для обработки генетических данных, строит математические модели биологических процессов и интерпретирует результаты для ученых, фармацевтов, врачей. Работает с огромными массивами данных — от расшифровки ДНК до предсказания структуры белков.

💊 Практическое применение.

Помогает разрабатывать новые лекарства и вакцины, диагностировать генетические заболевания, создавать персонализированное лечение. Участвует в исследованиях заболеваний, наследственных болезней, разработке биотехнологий. Может анализировать эволюцию вирусов или предсказывать эффективность препаратов для конкретного пациента.

🛠️ Необходимые навыки.

Знание биологии и генетики, программирование на Python/R, работа с базами данных, статистический анализ. Важны навыки машинного обучения, работы с Linux и понимание математики.

Какие ЕГЭ нужно сдавать для поступления на биоинформатику?

Большинство вузов требует результаты государственного экзамена по следующим предметам.

Обязательные: математика, русский язык.
Математико-ориентированные программы: информатика, физика.
Биолого- или медико-ориентированные направления: биология, химия.

Точный перечень ищите на сайте выбранного вуза.

Что нужно знать для поступления?

Для освоения профессии с нуля нужно хорошо знать молекулярную биологию, генетику, химию, разбираться в генах, хромосомах, белках, нуклеотидах. Для получения новых знаний и чтения литературы потребуется знание английского языка. Также придётся освоить основы программирования и работы с терминалом Linux, не лишними будут знания матанализа, линейной алгебры, теории вероятностей.

Преимуществом будут знания языков программирования, особенно R, Python, и Big Data, ведь работать порой приходится с массивами в десятки и даже сотни гигабайт (полный геном человека занимает около 200 ГБ). Важно понимать статистические методы анализа данных и алгоритмы машинного обучения, которые активно применяются для поиска закономерностей в биологических данных. Знакомство с облачными вычислениями и параллельной обработкой данных также будет большим плюсом.

Не менее важны навыки критического мышления и способность работать в междисциплинарной команде, так как биоинформатика находится на стыке биологии, информатики и математики. Готовность к постоянному обучению и следованию за быстро развивающимися технологиями — ключевые качества успешного специалиста в этой области. Остальное вы освоите при прохождении курса.

Что делает биоинформатик?

Различают более десятка направлений в области биоинформатики, поэтому перечень служебных обязанностей зависит от места работы. Основные задачи специалиста – получение, очистка, изучение данных, поиск методов, алгоритмов их обработки с целью извлечения полезных сведений, например, патогенных мутаций.

Анализ сведений в сфере геномики – помогает выявлять назначение генов, функции, отслеживать мутации.
Филогенетика – анализ последовательностей с целью создания и сравнения эволюционных деревьев.
Обработка генетической информации в облаке.
Изучение макромолекул, их взаимодействия при помощи программного обеспечения.
Сравнение геномов для выявления общих черт и различий между ними.
Разработка математических механизмов для обработки данных.
Поиск действенных методов лечения заболеваний, в частности, аутоиммунных, генетических, онкологии.
Создание программ для обработки информации в области биоинформатики.
Интеграция различных типов данных (из геномики, метаболомики, протеомики) для получения общих моделей работы биологических систем.

Биоинформатика делится на два основных направления:

Структурная – облегчает изучение биологических структур при помощи готового программного обеспечения: визуализация, вычисления, построение моделей, например, взаимодействия молекул лекарства с белками. Можно освоить с нуля.
Последовательностей – работают с нуклеотидами, генами, их цепочками, объясняют причины заболеваний, ищут способы борьбы с ними. Освоить на курсах без профильного высшего образования не получится.

Из менее крупных специализаций биоинформатиков отметим:

Геномную – работает с данными, касающимися геномов.
Филогенетическую – изучает филогенетические деревья.
Путевую, метаболическую – анализирует метаболические процессы.
Протеомику – анализирует информацию, полученную путём масс-спектрометрии для обнаружения белков, их взаимодействий.
Функциональную геномику – экспрессия генов, их функции.
Сравнительную геномику – ищет уникальные особенности путём сравнения геномов различных организмов.

Найти своё место можно в науке и индустрии, в том числе собственной лаборатории.

Что учат на онлайн-курсах?

Основные компоненты биоинформатических курсов:

Теоретическая база:

Молекулярная биология (ДНК/РНК, белки, центральная догма).
Генетика и геномика (вариации, наследственные заболевания).
Основы статистики и алгоритмов для биоданных.

Вычислительные инструменты:

Работа в Linux/Unix-средах (bash, скриптинг).
Программирование на Python/R (библиотеки Biopython, Bioconductor).
SQL и NoSQL базы данных для биологических данных.

Основные аналитические методы:

Обработка NGS-данных (выравнивание, сборка, аннотация).
Транскриптомный анализ (RNA-seq, дифференциальная экспрессия).
Структурная биоинформатика (моделирование белков, докинг).

Современные технологии:

Одноклеточный анализ (scRNA-seq, пространственная транскриптомика).
Метагеномика и микробиомные исследования.
Мультиомиксные интегративные подходы.

Практические аспекты:

Работа с облачными платформами (AWS, GCP).
Контейнеризация (Docker, Singularity).
Воспроизводимые исследования (Jupyter, R Markdown, Git).

Прикладные направления:

Медицинская геномика (персонализированная медицина).
Фармакогеномика (поиск лекарственных мишеней).
Эволюционная и популяционная генетика.

Визуализация и интерпретация:

Геномные браузеры (IGV, UCSC).
Биологические сети и pathway-анализ.
Интерактивные дашборды для биоданных.

Курсы обычно включают работу с реальными биологическими данными из публичных репозиториев (NCBI, EBI), разбор кейсов из научных публикаций и практику создания полных аналитических пайплайнов. Современные программы делают акцент на machine learning в биологии, интеграции разнородных данных и cloud-вычислениях.

Кем могут работать биоинформатики?

Специалист может устроиться на следующие должности.

Биоинформатик-аналитик — обработка геномных данных, статистический анализ.
Разработчик биологических баз данных — создание систем хранения генетической информации.
Специалист по машинному обучению — применение ИИ для анализа биоданных.
Исследователь лекарственных препаратов — компьютерное моделирование молекул.
Генетический консультант — интерпретация результатов генетических тестов.
Специалист по персонализированной медицине — подбор лечения на основе генетики.

Куда можно трудоустроиться:

🏛️ Академическая сфера: научные институты, университетские лаборатории.

🏢 Коммерческий сектор: фармацевтические компании, биотехнологические стартапы, IT-компании, медицинские центры.

Где биоинформатику искать вакансии?

🌐 Специализированные площадки.

Bioinformatics.org — международная база.
Nature Careers — вакансии от издательства Nature.
Academic Positions — европейские академические вакансии.
Science Careers — платформа журнала Science для поиска работы.

💼 Российские HR-платформы: HeadHunter, SuperJob, Zarplata.ru, Rabota.ru и аналогичные.

🌍 Международные площадки:

LinkedIn — профессиональная сеть;
Indeed — агрегатор вакансий со всего мира;
Glassdoor — вакансии с отзывами.

🏛️ Сайты учреждений: официальные сайты институтов, университетов, фармакологических компаний, медицинских центров — разделы «Вакансии» либо «Карьера».