Магистерская программа  oхватывает обширную область подготовки специалистов в области компьютерной биологии, от математической системной биологии до биоинформатики.

  Мы прeдоставляем магистрантам широкий выбор тем для магистерской диссертации, от разработки методов, алгоритмов и  программ   до математического моделирования и от анализа больших массивов биологических данных до моделирования биологических процессов и систем.  Студенты могут выбрать одну из этих тем или выполнить комбинированное исследование, сочетающее техники и подходы, используемые в нескольких темах.
Наши студенты приобретают уникальные профессиональные навыки, востребованные многочисленными российскими и зарубежными предприятиями IT-отрасли, фармокомпаниями, исследовательскими лабораториями нашей страны, Западной Европы и США.
Руководство магистерскими диссертациями и студенческими проектами осуществляют  сотрудники Политехнического Университета и наши зарубежные партнеры.
Наши студенты могут рассказать о магистерской программе:

Александра Черткова рассказывает о своей работе над студенческим проектом

Нам сразу дали понять, что основная работа будет заключаться в индивидуальном студенческом проекте. И действительно, так гораздо быстрее погружаешься вновую область. Я выбрала себе задание из предложенных, тема проекта была"Эволюционное моделирование в регуляторных районах генов сегментации вдрозофиле". "Задание" представляло собой небольшой текст с названием,описанием и литературой. По описанию мне, только начинающей разбираться в биологии, было, конечно же, понятно мало, но что-то все-таки зацепило. А потомпонеслось: статьи, книги, разговоры с Виталием Валериевичем Гурским (мойнаучный руководитель), бесконечные обсуждения, как бы лучше эту задумкуреализовать... И понемногу все стало выстраиваться, и даже понимание того, чтоделаю, пришло. Не то чтобы все получалось с первого раза, или хорошополучалось — частенько наши изыскания заводили в тупик и ничего не давали — но в результате, тем не менее, мы подали на статью, и вот совсем недавно, в феврале 2017 года, она вышла (ссылка: https://bmcevolbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12862-016-0866-y).

А теперь подробнее о самом проекте: в 2014-2015 гг. коллегами была разработана модель сети gap генов дрозофилы, успешно предсказывающая экспрессию этих генов по последовательности ДНК (Kozlov, K. N., Gursky, V., Kulakovskiy, I. & Samsonova, M. Sequence-based model of gap gene regulatory network. BMC Genomics 15 Suppl 12, S6 (2014)), что, по сути, давало возможность брать любую последовательность ДНК и смотреть, что из нее получится, или, если точнее, какая условная концентрация белка будет на выходе. Таким образом, используя генетический алгоритм, мы получали последовательности генов, близкие к дикому типу - то есть, поколения "мух" (на самом деле, только четырех регуляторных районов gap генов) in silico. А дальше из этих последовательностей мы выкачивали все, что могли. В первую очередь это относилось, конечно же, к сайтам связывания транскрипционных факторов (ССТФ): транскрипция — один из важнейший этапов экспрессии генов, тем более интересно нам было исследовать механизмы ее регуляции. Получилось много занятного, конечно, я уже по ходу дела училась интерпретировать результаты, и интерпретировать было что. В итоге, получился действительно полноценный проект: изучение материала, выбор алгоритма поиска ССТФ, реализация этого алгоритма, исследование получившихся сайтов связывания — с течением времени (было порядка 3000 поколений "мух"), по положению, по энергии связывания — трекинг этих сайтов с течением времени, выявление наиболее устойчивых к "естественному отбору"...

Было много статистики и много картинок, причем надо было понимать, что на каждой из них происходит и почему так происходит. Конечно, старшие коллеги мне всегда могли подсказать, как можно интерпретировать тот или иной результат. Но это был новый проект, новое исследование, и никто не знал, что из него выльется, что "нужно" получить. Это было похоже на бакалаврскую работу, только, на мой взгляд, все-таки вышло посерьезней. Как-то более взросло. Да и вообще, с самого начала складывалось впечатление, что ты занимаешься делом, с тебя, конечно, больше требуют, больше спрашивают, чем раньше — но и получаешь ты больше. В конечном счете, я, еще не доучившаяся в магистратуре, имею публикацию, где стою первым автором! В заключение могу сказать: было непросто, но очень интересно.

 

Впечатления Андрея Дмитренко о магистерской программе

Я закончил бакалавриат по специальности «Прикладная математика и физика» в СПбГУ, а продолжить обучение решил по программе «Биоинформатика» в СПбПУ. Это научное направление меня привлекало по двум причинам. Во-первых, я с детства мечтаю стать человеком-пауком, а он, как известно, генно-модифицированный организм… так что сперва было бы неплохо сперва разобраться в биотехнологиях, биоинженерии и биоинформатике, конечно. А, во-вторых, биоинформатика – это очень активно развивающаяся научная область, в которой новые и новые открытия совершаются чуть ли не каждый день! Работать и развиваться в этом направлении очень перспективно и интересно, потому что задачи, которые уже сегодня решаются с помощью биотехнологий, впечатляют!

До поступления в Политех я думал, что понимаю, что это за наука – биоинформатика, зачем она нужна и какие цели перед собой ставит. Оказалось, я не знал и 10% из того, что содержит в себе это слово, а разобраться во всем мне помогли руководители и преподаватели нашей программы. Но больше всего я узнал и понял, когда начал работать над своим проектом: стохастическое моделирование молекулярных конфигураций энхансеров.

Поначалу я воспринимал свою тему как набор странных слов, но, к счастью, для того, чтобы уловить суть, достаточно было просто задать вопрос – и я познакомился с людьми, которые занимались похожими задачами, которые открыты для того, чтобы поделиться своими знаниями, помочь и подсказать. А дальше – все зависит от вас: если вас не пугают сложные задачи, если вы достаточно смелы, чтобы взяться за проект, который потребует от вас максимум усилий, то вас ждет увлекательное путешествие!

Мой проект, например, связан с моделированием движения белковых молекул в окрестности ДНК. В сущности, это процесс регуляции работы генов, которые определяют развитие организма плодовой мушки. Биология в этом смысле очень интересная вещь: насколько бы разными ни были между собой мушка и человек или обезьяна и банан, все они имеют огромное количество сходных молекулярных механизмов. А изучая эти механизмы в одном организме, можно многое понять обо всех сразу!

Вместе с моим научным руководителем В. Гурским мы изучили существующие вычислительные модели на основе механизма упрощенной диффузии с открытым исходным кодом. Такие модели используют вероятностный подход и представляют собой модификации алгоритмов стохастических симуляций, которые чаще используются для моделирования химических реакций. Принимая эту концепцию, мы решили адаптировать одну из моделей для исследования регуляции сети генов эмбрионального развития в мушке Дрозофиле.

Для этого потребовалось разобраться в том, как моделировать движение молекул, их взаимодействие между собой и с ДНК, а главное – реализовать все это, написать инструмент, который позволил бы нам вычислять конфигурации белковых молекул в определенные моменты времени. А уже потом проверять статистические гипотезы о том, будут ли влиять одиночные мутации в геноме на формирование таких конфигураций и многое-многое другое. Важность подобных исследований начинаешь осознавать, когда узнаешь, например, о таких заболеваниях как серповидно-клеточная анемия: болезнь, которая вызвана одной-единственной мутацией в геноме, заменой урацила на аденин.

Как промежуточный итог, за год работы над своим проектом я получил бесценные знания в области молекулярной биологии, программирования и анализа данных, получил возможность участвовать в международном симпозиуме, всероссийской конференции и неделе науки с докладами в области математической и вычислительной биологии. И, кроме того, я познакомился со многими профессорами из ведущих университетов мира, а также завел знакомства с другими молодыми учеными из ряда европейских стран.

Кроме того, опыт работы инженером в лаборатории «Математическая биология и биоинформатика» ИПММ, СПбПУ, под руководством В.В. Гурского и М.Г. Самсоновой позволили мне устроиться в биотехнологическую компанию BIOCAD, где я успешно занимаюсь проектами на стыке прикладной математики и системной биологии по разработке инновационных лекарственных препаратов.

Заниматься биоинформатикой сегодня, безусловно, стоит! То, какие перемены обещает нам развитие биотехнологий, каждый день вдохновляет исследователей во всему миру ставить амбициозные цели, решать нетривиальные задачи и приближать тем самым будущее, в котором рак будет чем-то вроде простуды, а средняя продолжительность жизни возрастет до ста лет.

Но всегда с чего-то надо начинать. И я уверен, что обучение на программе «Биоинформатика» в Политехе вместе с участием в исследовательских проектах, научных конференциях, семинарах и симпозиумах – это прекрасное начало!