Podstawy Nanonauki - Plan Szkolenia

To praktyczne warsztaty, które wprowadzą w podstawy bioinformatyki. Są one skierowane do osób z podstawową wiedzą biologiczną i znajomością biologii molekularnej, które chcą nauczyć się przetwarzania i pracy z danymi biologicznymi przy użyciu narzędzi obliczeniowych. Warsztaty zostały zaprojektowane szczególnie dla:

• Badaczy pracujących w laboratoriach eksperymentalnych nad makromolekułami biologicznymi, takimi jak białka, RNA i DNA.
• Naukowców, których główna dziedzina nie jest biologią, ale muszą radzić sobie z danymi biologicznymi.
• Menadżerów wprowadzających nowe produkty (np. leki), którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat współczesnej bioinformatyki.
• Programistów komputerowych, którzy zamierzają pisać programy związane z molekułami biologicznymi.

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

Podczas szkolenia poprowadzimy Cię przez wycieczkę, która obejmuje wszystkie podstawowe aspekty analizy danych biologicznych. Te warsztaty to idealna okazja, aby zapoznać się z bioinformatyką i jej różnymi obliczami! Na koniec powinieneś być w stanie poradzić sobie z każdym podstawowym problemem bioinformatycznym: będziesz wiedzieć, skąd pobrać potrzebne dane, jak uzyskać istotne informacje oraz jak działają podstawowe oprogramowania i algorytmy. Naszym celem jest ułatwienie zrozumienia danych biologicznych.

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów i pracowników służby zdrowia, którzy chcą zdobyć wiedzę na poziomie średnio zaawansowanym do zaawansowanego na temat różnych operacji związanych z sekwencjonowaniem i testowaniem genetycznym.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać i zrozumieć kluczowe koncepcje genetyki.
• Zrozumieć, jak działają operacje sekwencjonowania i testowania genetycznego.

Dobra Praktyka Kliniczna (GCP) to zbiór wytycznych dotyczących badań klinicznych prowadzonych na ludziach. GCP stanowi międzynarodowy standard projektowania, prowadzenia, monitorowania, dokumentowania, analizowania i raportowania badań klinicznych.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora, uczestnicy poznają najważniejsze wytyczne i podstawowe zasady stosowane w Dobrej Praktyce Klinicznej (GCP) w badaniach klinicznych i badaniach z udziałem ludzi. Kurs ten zapewnia przegląd różnych obszarów GCP, z nieco większym naciskiem na GCP oparte na ICH dotyczące badań nad lekami i produktami biologicznymi.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe zasady GCP dotyczące badań nad lekami i produktami biologicznymi, oparte na Międzynarodowej Konferencji Harmonizacji (ICH)
• Zastosować wytyczne określone przez GCP w swoich badaniach klinicznych i badaniach

Grupa docelowa

• Badacze kliniczni
• Profesjonaliści zajmujący się badaniami klinicznymi
• Specjaliści ds. zdrowia i medycyny
• Personel wspierający badania kliniczne
• Personel ds. badań i rozwoju

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

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

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) jest skierowany do badaczy i bioinformatyków na poziomie początkującym i średnio zaawansowanym, którzy chcą przeprowadzić praktyczną analizę danych z sekwencjonowania genomiki mikrobiologicznej i metagenomiki.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Opisać typowe przepływy pracy sekwencjonowania i kluczowe formaty plików używane w genomice mikrobiologicznej.
• Przeprowadzić kontrolę jakości i wstępne przetwarzanie surowych odczytów NGS.
• Wykonać profilowanie taksonomiczne przy użyciu metod opartych na markerach i k-merach.
• Złożyć i opisać genomy mikrobiologiczne oraz plazmidy.
• Wykryć SNP, zbudować filogenie i interpretować strukturę populacji.
• Przewidzieć geny oporności na antybiotyki i podsumować profile funkcjonalne.
• Wykorzystać powtarzalne przepływy pracy z Conda, Docker i raportami opartymi na notatnikach.

Format Kursu

• Wykłady wprowadzające koncepcje i narzędzia (20%).
• Praktyczne sesje z wykorzystaniem przykładowych zbiorów danych (60%).
• Otwarte dyskusje i kierowana analiza, aby uczestnicy mogli zastosować metody do swoich danych (20%).

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby zamówić dostosowany warsztat skupiający się na metagenomice klinicznej, środowiskowej lub przemysłowej, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

To praktyczny kurs, który pokazuje, dlaczego programowanie jest potężnym narzędziem w kontekście rozwiązywania problemów biologicznych. W trakcie kursu uczestnicy nauczą się języka programowania Python, który jest powszechnie uważany za zarówno potężny, jak i łatwy w użyciu. Ten kurs można uznać za demonstrację, jak bioinformatyka ułatwia życie biologom.

Kurs został zaprojektowany i jest skierowany do osób bez wykształcenia informatycznego, które chcą nauczyć się programować.

Kurs jest odpowiedni dla:

• Badaczy zajmujących się danymi biologicznymi.
• Naukowców, którzy chcą nauczyć się automatyzować codzienne zadania i analizować dane.
• Menadżerów, którzy chcą poznać, jak programowanie usprawnia przepływ pracy i realizację projektów.

Pod koniec kursu uczestnicy będą potrafili pisać krótkie programy, które pozwolą im manipulować, analizować i przetwarzać dane biologiczne oraz prezentować wyniki w formie graficznej.

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.