Cơ sở của Khoa học Nano Khóa Học Đào Tạo

Đây là một hội thảo thực hành, sẽ giới thiệu những kiến thức cơ bản về tin sinh học. Hội thảo này dành cho những người có nền tảng sinh học cơ bản và kiến thức về sinh học phân tử, những người muốn học cách xử lý và làm việc với dữ liệu sinh học bằng các công cụ tính toán. Nó được thiết kế đặc biệt cho:

• Các nhà nghiên cứu làm việc trong các phòng thí nghiệm thực nghiệm về các đại phân tử sinh học như protein, RNA và DNA.
• Các nhà khoa học có chuyên môn chính không phải là sinh học, nhưng cần xử lý dữ liệu sinh học.
• Các nhà quản lý giới thiệu các sản phẩm mới (ví dụ: thuốc), những người muốn mở rộng kiến thức về tin sinh học hiện đại.
• Các lập trình viên máy tính sắp viết các chương trình xử lý các phân tử sinh học.

Khóa học được chia thành hai phần: lý thuyết và thực hành. Bài giảng được đan xen với các bài tập thực hành, câu hỏi đố vui và kiểm tra đơn giản để đảm bảo rằng người tham dự hiểu các khái niệm.

Trong quá trình đào tạo, chúng tôi sẽ đưa bạn đi tham quan tất cả các khía cạnh cơ bản của phân tích dữ liệu sinh học. Hội thảo này là cơ hội lý tưởng để làm quen với tin sinh học và nhiều ứng dụng của nó! Đến cuối khóa học, bạn sẽ có thể giải quyết bất kỳ vấn đề tin sinh học cơ bản nào: bạn sẽ biết lấy dữ liệu cần thiết từ đâu, cách lấy thông tin liên quan và cách các phần mềm và thuật toán cơ bản hoạt động. Mục tiêu của chúng tôi là tạo điều kiện thuận lợi cho sự hiểu biết của bạn về dữ liệu sinh học.

Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể làm việc với dữ liệu sinh học bằng các công cụ tin sinh học.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia và nhân viên y tế muốn học kiến thức trung cấp đến nâng cao về các thao tác giải trình tự và kiểm tra di truyền khác nhau.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Học và hiểu các khái niệm chính của di truyền.
• Hiểu cách thức hoạt động của các thao tác giải trình tự và kiểm tra di truyền.

Good Thực hành Lâm sàng Tốt (GCP) là một tập hợp các hướng dẫn cho nghiên cứu lâm sàng được thực hiện trên đối tượng là con người. GCP đóng vai trò là tiêu chuẩn quốc tế để thiết kế, tiến hành, giám sát, ghi chép, phân tích và báo cáo các thử nghiệm lâm sàng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học các hướng dẫn quan trọng nhất và các nguyên tắc cơ bản được áp dụng trong Good Thực hành Lâm sàng Tốt (GCP) cho các thử nghiệm và nghiên cứu lâm sàng liên quan đến con người. Khóa học này cung cấp tổng quan về các lĩnh vực khác nhau của GCP, nhưng tập trung nhiều hơn vào GCP theo định hướng ICH cho Thuốc Nghiên cứu và Biologic.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của GCP cho thuốc nghiên cứu và sinh phẩm dựa trên Hội nghị Quốc tế về Hòa hợp (ICH)
• Áp dụng các hướng dẫn do GCP quy định vào nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng của họ

Đối tượng

• Các nhà điều tra lâm sàng
• Chuyên gia nghiên cứu lâm sàng
• Chuyên gia y tế và chăm sóc sức khỏe
• Nhân viên hỗ trợ thử nghiệm lâm sàng
• Nhân viên nghiên cứu và phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Genomics và metagenomics vi sinh vật kết hợp công nghệ trình tự và phân tích toán học để phân tích cộng đồng vi sinh vật, đặc trưng bộ gen và phát hiện đặc tính chức năng như khả năng chống kháng sinh.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) và hướng đến nhà nghiên cứu và nhà sinh học thông tin từ cấp độ cơ bản đến cấp độ trung cấp muốn thực hiện phân tích thực tế về dữ liệu trình tự vi sinh vật và metagenomics.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Mô tả các luồng làm việc trình tự phổ biến và các định dạng tệp chính được sử dụng trong vi sinh học gen.
• Thực hiện kiểm soát chất lượng và tiền xử lý dữ liệu đọc NGS thô.
• Thực hiện phân loại phân loại sử dụng các phương pháp dựa trên dấu hiệu và k-mer.
• Lắp ráp và chú thích bộ gen và chất lượng vi sinh vật.
• Phát hiện SNP, xây dựng phylogene và giải thích cấu trúc dân số.
• Dự đoán gen kháng sinh và tổng kết các hồ sơ chức năng.
• Sử dụng các luồng làm việc có thể tái hiện với Conda, Docker và báo cáo dựa trên notebook.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng giới thiệu khái niệm và công cụ (20%).
• Phiên thực hành sử dụng bộ dữ liệu mẫu (60%).
• Thảo luận mở và phân tích hướng dẫn để các tham gia áp dụng phương pháp vào dữ liệu của họ (20%).

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một workshop được tùy chỉnh tập trung vào metagenomics lâm sàng, môi trường hoặc công nghiệp, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Đây là một khóa học thực hành, cho thấy tại sao lập trình là một công cụ mạnh mẽ trong việc giải quyết các vấn đề sinh học. Trong suốt khóa học, người tham gia sẽ được học ngôn ngữ lập trình Python, một ngôn ngữ được coi là mạnh mẽ và dễ sử dụng. Khóa học này có thể được xem là một minh chứng cho thấy tin sinh học cải thiện cuộc sống của các nhà sinh học như thế nào.

Khóa học được thiết kế và hướng đến những người không có nền tảng khoa học máy tính, những người muốn học lập trình.

Khóa học này phù hợp với:

• Các nhà nghiên cứu xử lý dữ liệu sinh học.
• Các nhà khoa học muốn học cách tự động hóa các tác vụ hàng ngày và phân tích dữ liệu.
• Các nhà quản lý muốn tìm hiểu cách lập trình cải thiện quy trình làm việc và thực hiện dự án.

Khi kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể viết các chương trình ngắn, cho phép họ thao tác, phân tích và xử lý dữ liệu sinh học, đồng thời trình bày kết quả ở định dạng đồ họa.

Khóa học này nhằm giúp các nhà nghiên cứu hiểu về nguyên tắc thiết kế và phân tích thống kê cùng sự liên quan của chúng đối với nghiên cứu trong nhiều ngành khoa học khác nhau.

Khóa học này bao gồm một số kiến thức về xác suất và phương pháp thống kê, chủ yếu thông qua các ví dụ. Nội dung đào tạo khoảng 30% là bài giảng và 70% là bài kiểm tra hướng dẫn và phòng thí nghiệm.

Trong trường hợp khóa học đóng, chúng tôi có thể tùy chỉnh ví dụ và tài liệu cho một ngành cụ thể (như các bài kiểm tra tâm lý học, khu vực công, sinh học, di truyền học, v.v.).

Đối với khóa học công khai, sử dụng các ví dụ đa dạng.

Mặc dù nhiều phần mềm được sử dụng trong khóa học này (Microsoft Excel đến SPSS, Statgraphics, v.v.), trọng tâm chính là hiểu nguyên tắc và quy trình hướng dẫn nghiên cứu, suy luận và kết luận.

Khóa học có thể được cung cấp dưới dạng tích hợp, nghĩa là với bài tập về nhà và công việc nhóm.