Podstawy nanonauk - Plan Szkolenia

Jest to praktyczny warsztat, który wprowadzi w podstawy bioinformatyki. Jest skierowany do osób z podstawowym wykształceniem biologicznym i wiedzą z zakresu biologii molekularnej, które chcą nauczyć się przetwarzać i pracować z danymi biologicznymi za pomocą narzędzi obliczeniowych. Został zaprojektowany specjalnie dla:

• Naukowcy pracujący w laboratoriach eksperymentalnych nad makrocząsteczkami biologicznymi - białkami, RNA i DNA.
• Naukowcy, których głównym obszarem specjalizacji nie jest biologia, ale muszą radzić sobie z danymi biologicznymi.
• Menedżerowie wprowadzający nowe produkty (np. leki), którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat współczesnej bioinformatyki.
• [Programiści, którzy będą pisać programy zajmujące się cząsteczkami biologicznymi.

Kurs podzielony jest na dwie części: teoretyczną i praktyczną. Wykład jest przeplatany prostymi ćwiczeniami praktycznymi, quizami i testami, aby upewnić się, że uczestnicy rozumieją koncepcje.

Podczas szkolenia przeprowadzimy Cię przez wszystkie podstawowe aspekty analizy danych biologicznych. Warsztaty te są idealną okazją do zapoznania się z bioinformatyką i jej wieloma obliczami! Na koniec powinieneś być w stanie poradzić sobie z każdym podstawowym problemem bioinformatycznym: będziesz wiedział, skąd wziąć potrzebne dane, jak uzyskać odpowiednie informacje i jak działa podstawowe oprogramowanie i algorytmy. Naszym celem jest ułatwienie zrozumienia danych biologicznych.

Pod koniec kursu będziesz w stanie pracować z danymi biologicznymi przy użyciu narzędzi bioinformatycznych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do pracowników służby zdrowia i pracowników, którzy chcą zdobyć wiedzę na poziomie od średnio zaawansowanego do zaawansowanego na temat różnych operacji sekwencjonowania i testowania genetycznego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Poznanie i zrozumienie kluczowych pojęć z zakresu genetyki.
• Zrozumienie, jak działa sekwencjonowanie genetyczne i testowanie.

Good Clinical Practice (GCP) to zbiór wytycznych dla badań klinicznych przeprowadzanych na ludziach. GCP pełni rolę międzynarodowego standardu dla projektowania, prowadzenia, monitorowania, dokumentowania, analizowania i raportowania badań klinicznych.

W ramach tego prowadzonego przez instruktora, żywego szkolenia uczestnicy poznają najważniejsze wytyczne i podstawowe zasady stosowane w Dobrych Praktykach Klinicznych (GCP) dla badań klinicznych i badań z udziałem ludzi. Ten kurs daje przegląd różnych obszarów GCP, skupiając się nieco bardziej na centrycznym GCP ICH dla leków i biologików badanych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe zasady GCP dla leków i biologików badanych opartych na Międzynarodowej Konferencji Zgodności (ICH)
• Zastosować wytyczne określone przez GCP do swoich badań klinicznych i badań

Grupa docelowa

• Badacze kliniczni
• Specjaliści ds. badań klinicznych
• Profesjonaliści z zakresu opieki zdrowotnej i medycyny
• Pracownicy wspierający badania kliniczne
• Pracownicy ds. badań i rozwoju

Format kursu

• Część wykładów, część dyskusji, ćwiczeń i intensywnej praktyki

Genomika mikrobiologiczna i metagenomika łączą technologie sekwencjonowania i analizy komputerowej w celu profilowania społeczności mikrobiologicznych, charakteryzowania genomów oraz wykrywania funkcjonalnych cech, takich jak oporność na antybiotyki.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do badaczy i bioinformatyków na poziomie początkowym do średniozaawansowanym, którzy chcą wykonać analizę ręczną danych sekwencjonowania genomiki mikrobiologicznej i metagenomiki.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Opisać typowe przepływy sekwencjonowania i kluczowe formaty plików używane w genomice mikrobiologicznej.
• Wykonać kontrolę jakości i przetworzenie surowych czytaniach NGS.
• Wykonują profilowanie taksonomiczne za pomocą metod opartych na markerach i k-merach.
• Zmontować i zannotować genomy mikroorganizmów i plazmidy.
• Wykrywać SNPs, budować filogenezy i interpretować strukturę populacyjną.
• Prognozować geny oporności na antybiotyki i podsumowywać profile funkcjonalne.
• Używać powtarzalnych przepływów z Conda, Docker i raportami opartymi na notatnikach.

Format kursu

• Wykłady wprowadzające koncepcje i narzędzia (20%).
• Sesje praktyczne z wykorzystaniem przykładowych zestawów danych (60%).
• Otwarte dyskusje i prowadzone analizy, aby uczestnicy mogli zastosować metody do swoich danych (20%).

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego warsztatu skupionego na klinicznej, środowiskowej lub przemysłowej metagenomice, prosimy o kontakt w celu umówienia.

Jest to praktyczny kurs, który pokazuje, dlaczego programowanie jest potężnym narzędziem w kontekście rozwiązywania problemów biologicznych. Podczas kursu uczestnicy będą uczyć się języka programowania Python, języka powszechnie uważanego zarówno za potężny, jak i łatwy w użyciu. Kurs ten można uznać za demonstrację tego, jak bioinformatyka poprawia życie biologów.

Kurs jest przeznaczony dla osób bez wykształcenia informatycznego, które chcą nauczyć się programować.

Ten kurs jest odpowiedni dla:

• Naukowców zajmujących się danymi biologicznymi.
• Naukowców, którzy chcieliby nauczyć się automatyzować codzienne zadania i analizować dane.
• Menedżerów, którzy chcą dowiedzieć się, w jaki sposób programowanie usprawnia przepływ pracy i prowadzenie projektów.

Pod koniec kursu uczestnicy będą mogli pisać krótkie programy, które pozwolą im manipulować, analizować i radzić sobie z danymi biologicznymi oraz prezentować wyniki w formacie graficznym.

Ten kurs ma na celu zapewnienie badaczom zrozumienia zasad projektowania statystycznego i analizy oraz ich znaczenia dla badań w różnych dziedzinach naukowych.

Omówimy niektóre zagadnienia prawdopodobieństwa i metod statystycznych, głównie za pomocą przykładów. Szkolenie zawiera około 30% wykładów i 70% przewodnich quizów i laboratoriów.

W przypadku zamkniętego kursu możemy dostosować przykłady i materiały do konkretnej dziedziny (np. testy psychologiczne, sektor publiczny, biologia, genetyka itp...).

W przypadku kursów otwartych używamy przykładów mieszanych.

Chociaż podczas tego kursu używa się różnych oprogramowań (od Microsoft Excel do SPSS, Statgraphics itp...), jego głównym celem jest zrozumienie zasad i procesów kierujących badaniami, rozumowaniem i wnioskowaniem.

Ten kurs można przeprowadzić jako kurs mieszany, czyli z pracą domową i zadaniami.