Совместная программа от BostonGene и Российско-Армянского Университета (РАУ). По окончании программы студенты получат диплом о профессиональной переподготовке по специальности «Биоинженерия и биоинформатика».
Биоинформатики — ключевые специалисты в современной медицине. Они обрабатывают гигантские массивы молекулярных данных (NGS, scRNA-seq, cfDNA) и с помощью алгоритмов машинного обучения помогают подбирать индивидуальную таргетную терапию для пациентов с онкологическими заболеваниями. На курсе вам предстоит решать реальные задачи биотеха, искать мутации и строить ML-предикторы эффективности лекарств. Лучшие выпускники получат шанс присоединиться к R&D-команде BostonGene.
Совместный проект BostonGene и Российско-Армянского университета. Преподаватели РАУ дают сильную фундаментальную базу, а действующие эксперты BostonGene учат применять её для решения реальных задач в онкологии.
Мы разрабатываем аналитические ИТ-платформы, которые помогают врачам подбирать персонализированное лечение для онкопациентов. В нашем ереванском R&D-центре работает более 300 практиков: биоинформатики, клинические онкологи, иммунологи и разработчики, которые станут вашими менторами.
РАУ — образовательное учреждение с богатой академической традицией и культурным наследием России и Армении. Университет предоставляет высококачественное образование в различных областях знаний, способствуя развитию интеллектуальных и профессиональных навыков своих студентов.
✅ Студенты РАУ могут официально зачесть дисциплины курса в счет своей основной учебной нагрузки.
Анализируют большие объемы данных, ищут мутации, собирают геномы, формулируют и тестируют гипотезы, делают прогнозы и выявляют закономерности. Они нужны в сферах, где есть потребность рассчитывать и анализировать биологические данные.
Анализируют последовательности ДНК и РНК для идентификации генов, ассоциированных с различными заболеваниями или физиологическими свойствами.
Тестируют гипотезы на сколько эффективно предложенное лечение, ищут новые потенциальные точки приложения для новых и существующих лекарств.
Изучают гены, которые могут быть модифицированы для улучшения продуктов — увеличения урожайности растений или создания устойчивых к болезням организмов.
Биология
Биоинженерия и биоинформатика
Медицина
Прикладная математика
Computer science
Data science
1-й семестр — РАУ
2-й семестр — BostonGene
Вечером, с 18:30 / 19:00, по 1.5 часа
Октябрь - май
НЕДЕЛИ 1-7
Биологи учат Python, программисты — молекулярную биологию
НЕДЕЛИ 8-14
Статистика, генетические ресурсы, первые модели
НЕДЕЛИ 15-18
Прецизионная медицина и высокопроизводительное секвенирование
НЕДЕЛИ 19-23
ДНК и РНК, микроокружение, single-cell + факультатив по ML
НЕДЕЛЯ 24
Проверка знаний по обоим семестрам
НЕДЕЛИ 25-29
Собственное исследование на реальных данных
ОСЕННИЙ СЕМЕСТР · НЕДЕЛИ 1–14
НЕДЕЛИ 1–7
Командная строка и окружение · Python: типы данных, условия, циклы · Коллекции и функции · Декораторы и области видимости · Файлы, JSON, регулярные выражения · numpy, pandas, matplotlib
День 1. Инструменты командной строки
День 2. Python 3, VS Code, Google Colab: интерпретаторы и компиляторы
День 1. Переменные и типы данных. Арифметические и логические операции, сравнения
День 2. Методы строк, f-строки
День 1. Блоки. Условия: if, else, elif. Циклы: while, for, break, continue
День 2. Коллекции: списки, кортежи, множества, словари
День 1. Коллекции: работа со списками и словарями
День 2. Функции и аргументы
День 1. Вложенные функции. Лямбда-функции. Области видимости (LEGB)
День 2. Функции высшего порядка. Декораторы
День 1. Модули и библиотеки. Работа с файлами. JSON
День 2. Обработка данных: регулярные выражения, numpy
День 1. Обработка данных: pandas, matplotlib
День 2. Практикум
Молекулы жизни: белки, липиды, нуклеиновые кислоты · Репликация, транскрипция, трансляция · Клетка, клеточный цикл, генетика · ПЦР и секвенирование · Биология опухоли: онкогены и супрессоры · Микроокружение опухоли
День 1. Свойства живого. Химический состав организмов, микро- и макромолекулы
День 2. Белки, жиры, углеводы и липиды: структура и функции
День 1. Вторичная, третичная и четвертичная структуры белков
День 2. Нуклеиновые кислоты: структура и функции ДНК и РНК
День 1. Матричные синтезы в клетке. Репликация и репарация ДНК
День 2. Транскрипция и её регуляция. Созревание мРНК, сплайсинг
День 1. Генетический код. Трансляция и регуляция экспрессии генов
День 2. Ген и геном. Структура генов эукариот. Программа «Геном человека»
День 1. ПЦР и секвенирование нуклеиновых кислот. Клетка и органеллы
День 2. Клеточный цикл, апоптоз и некроз. Основы генетики и наследственные заболевания
День 1. Биология опухоли и причины рака. Онкогены и сигнальная трансдукция
День 2. Гены-супрессоры (p53, RB, BRCA1/2, APC, WT1). Нестабильность генома. Микроокружение опухоли
День 1. Обзор пройденного материала
День 2. Практикум
НЕДЕЛИ 8–14
Генетические базы данных и интернет-ресурсы · Выборки и типы переменных · Проверка гипотез и p-уровень значимости · t-критерий, U-критерий, ANOVA · Корреляция, регрессия, GSEA · Основы машинного обучения и PCA
День 1. Генетические интернет-ресурсы
День 2. Генетические интернет-ресурсы: практикум
День 1. Выборка и генеральная совокупность. Методы формирования выборки
День 2. Типы переменных. Графическое представление данных
День 1. Статистическая проверка гипотез. Идея статистического вывода
День 2. p-уровень значимости и его интерпретация
День 1. Сравнение двух средних: t-критерий Стьюдента, U-критерий Манна–Уитни
День 2. Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA)
День 1. Корреляция и регрессия
День 2. Функциональная аннотация: over-representation analysis, GSEA
День 1. Введение в ML: признаки, целевая переменная, обучение модели · День 2. Линейная и логистическая регрессии. Train/test split, переобучение
День 1. Оценка качества и визуализация многомерных данных. PCA
День 2. Практикум
ВЕСЕННИЙ СЕМЕСТР · НЕДЕЛИ 15–29
НЕДЕЛИ 15–24
Онкогенетика и прецизионная медицина · Введение в высокопроизводительное секвенирование · ДНК: мутации, транслокации, копийность генов · РНК: экспрессия и дифференциальный анализ · Микроокружение опухоли · Single-cell РНК-секвенирование
Онкогенетика. Биология опухоли и причины рака. Клеточный цикл и рак. Онкогены и супрессоры: факторы роста, рецепторы факторов роста, сигнальная трансдукция, киназы, транскрипционные факторы
Принципы и примеры прецизионной медицины
Введение в высокопроизводительное секвенирование
Секвенировение ДНК, выравнивание, оценка качества, поиск и анализ мутаций
День 1. Транслокации генов, химерные гены
День 2. Факультатив «ML для анализа биологических данных»: глубокое и машинное обучение в биомедицине, обзор
День 1.Изменения в копийности генов. Амплификации и делеции.
День 2. Линейная и логистическая регрессии. Откуда берутся функции потерь, регуляризация
День 1. Секвенирование РНК, выравнивание, оценка качества, оценка уровня экспрессий, анализ
День 2. Support Vector Machine — вывод алгоритма, матрица Грэма, ядровой трюк, плюсы/минусы алгоритма
День 1. Анализ дифференциальной экспрессии. Анализ микроокружения опухоли
День 2. Важность стратификации при сплите трейн и тест данных. Виды сплитов. TargetFinder
День 1. Анализ синг-селл РНК-секвенирования .
День 2. Градиентный бустинг и рандом форест — отличия от других алгоритмов, перебор гиперпараметров.
НЕДЕЛИ 25–29
ПРОЕКТНЫЙ МОДУЛЬ · НЕДЕЛИ 25–29
Настоящая биоинформатическая задача из практики BostonGene. Команда из 2–4 человек воспроизводит часть анализа, работая на своём компьютере или в Google Colab — специальные вычислительные ресурсы не нужны.
В конце проектного модуля студенты защищают свои проекты перед остальными ребятами и преподавателями.
1. Техническая реализация
2. Биологическое обоснование
3. Ясность представления результата
2-4 человека
4 недели
Биоинформатик BostonGene
Colab или локально
НЕДЕЛЯ 25
Выбор задачи и сбор команды
НЕДЕЛЯ 26
Данные и первый анализ
НЕДЕЛЯ 27
Работа с ментором BostonGene
НЕДЕЛЯ 28
Защита перед группой и преподавателями
Транскриптомный анализ scRNA-seq данных пациентов после CAR-T-терапии для оценки иммунной токсичности.
Разработка ML-предиктора ответа на терапию у пациентов с колоректальным раком.
Поиск ложноположительных вариантов во внеклеточной ДНК с использованием алгоритмов кластеризации.
Гармонизация и стандартизация клеточных типов в PBMC-данных из разных источников.
Для зачисления необходимо успешно пройти отбор в одной из двух волн.
Кандидаты, не прошедшие 1-ю волну, могут подготовиться и попробовать свои силы повторно во 2-й волне.
Заполнение онлайн-анкеты
(Google-форма).
Ссылка отправляется на email
(на решение дается 1 час).
После проверки теста мы свяжемся с вами по электронной почте.
Очно в офисе BostonGene или онлайн
(для кандидатов не из Армении)
до 12 апреля
13-17 апреля
20 апреля
до 13 сентября
14-18 сентября
22 сентября
УРОВЕНЬ 1
Скидка 75%
УРОВЕНЬ 2
Скидка 50%
УРОВЕНЬ 3
Скидка 25%
С грантом 1 уровня: 62,500 драм / год
С грантом 2 уровня: 125,000 драм / год
С грантом 3 уровня: 187,500 драм / год
Без гранта: 250,000 драм за весь курс (8 месяцев)
Оплата производится равными долями по семестрам (2 раза в год). После 1-го семестра размер гранта может быть пересмотрен (увеличен) по результатам успеваемости.
Договор на обучение заключается с Российско-Армянским Университетом.
Перспективы
Построение карьеры в зарождающейся отрасли — Precision oncology, возможность внести свой вклад в изучение рака и лечение реальных пациентов.
Условия
Конкурентный доход, карьерный рост, ДМС, корпоративные скидки и программы обучения.
Передовые исследования
Наши партнеры — это ведущие ученые и врачи из США.
Рост и развитие
Профессиональный коллектив, нацеленный на обмен знаниями.
Офис
Современный, большой офис с удобными рабочими местами, кухней, завтраками, библиотекой и PlayStation.
Программа открыта для всех старше 18 лет. Лучше всего подойдёт студентам старших курсов, выпускникам и специалистам с базовыми знаниями в биологии, медицине, IT или математике.
Да. В первом семестре есть два выравнивающих трека — «Программирование для биологов» и «Биология для программистов». Они помогают студентам с разной подготовкой выйти на общий уровень. Но базовые знания необходимы, так как перед стартом курса проводится вступительный тест.
Отбор состоит из двух этапов:
1) Онлайн-тестирование. После регистрации вы получите ссылку на вступительный тест по электронной почте. На выполнение теста даётся 1 час.
2) Собеседование. Собеседование проходит очно в офисе BostonGene или онлайн. На встрече мы оцениваем базовые знания, мотивацию и готовность к обучению.
Собеседование проводят специалисты BostonGene из команды Bioinformatics and Data Science in Oncology вместе с HR. Вопросы касаются профессиональных знаний и мотивации.
Не переживайте — все заявки автоматически сохраняются в системе. Ссылка на тест или приглашение на собеседование может прийти с небольшой задержкой. Проверьте папку «Спам». Если письмо не пришло, свяжитесь с координаторами программы.
Вы сможете подготовиться по рекомендованным материалам и участвовать во второй волне отбора.
Отбор проходит в две волны. Заявки первой волны принимаются до 12 апреля, второй — до 13 сентября. Обучение начинается 28 сентября.
Да. Занятия проходят 2 раза в неделю в вечернее время, обычно с 18:30 или 19:00, и длятся 1,5–2 часа.
Занятия проходят очно в Ереване, обучение ведётся на русском языке. Основная коммуникация с экспертами и дополнительная поддержка доступны онлайн.
Первый семестр — в Российско-Армянском университете: ул. Овсепа Эмина, 123, корпус Орбели, 7-й этаж. Второй семестр — в офисе BostonGene: ул. Грачья Кочара, 2а.
Вы сможете подготовиться по рекомендованным материалам и участвовать во второй волне отбора.
За весь курс: 8 месяцев, 2 семестра. Это максимальная стоимость — без учёта гранта. Оплата вносится двумя частями, отдельно за каждый семестр. Грант назначается на каждый семестр отдельно, поэтому итоговая сумма к оплате может отличаться. Договор на обучение заключается с Российско-Армянским университетом.
BostonGene покрывает 25%, 50% или 75% стоимости. Размер гранта определяется по результатам вступительного отбора, а после первого семестра может быть пересмотрен с учётом успеваемости.
Да. Резиденты Республики Армения, которые официально работают и платят подоходный налог, могут оформить налоговый вычет за обучение по договору с РАУ.
Выпускники получают диплом РАУ о профессиональной переподготовке по специальности «Биоинженерия и биоинформатика» на русском и английском языках, а также диплом государственного образца Министерства образования Российской Федерации.
Да, студенты РАУ могут зачесть предметы программы в рамках своего основного обучения.
Да. Выпускников с лучшими результатами по курсу и итоговой защите курсового проекта мы приглашаем на собеседование. При успешном прохождении студент может получить предложение о работе в команде BostonGene.
Да. Тестирование в любом случае проходит онлайн — ссылку мы присылаем на почту. Если во время отбора вы находитесь за пределами Армении, собеседование тоже можно пройти онлайн.
Граждане стран ЕАЭС, включая Россию, могут находиться в Армении без ВНЖ или специальной визы до 180 дней подряд. Для заключения договора с университетом понадобится паспорт.
Нет, общежитие программа не предоставляет. Студенты из других городов и стран самостоятельно арендуют жильё в Ереване на период обучения.