Kallid sõbrad!

Meil on hea meel teatada, et Zimin Fondi toel toimuv konkurss koolinoortele osalemiseks Molekulaar- ja Teoreetilise Bioloogia Suvekool 2017 hooajal. Taotlused tuleb täita alloleva lingi abil, kuni 15. jaanuarini 2017 kaasa arvatud. Kool peetakse 2.-18. augustini Barcelonas, Hispaanias.

Molekulaar- ja teoreetilise bioloogia kool hõlmab gümnasistide kaasamist reaalsetesse teadusprojektidesse, andes lastele võimaluse töötada reaalsetes teaduslaborites tegevteadlaste käe all. Kogume rahvusvahelist töötajate meeskonda ja võtame vastu venekeelsete (nii Venemaal kui ka välismaal elavate) laste avaldusi.

Meie kooli kontseptsioon põhineb veendumusel, et paljud keskkooliõpilased on valmis osalema teaduslikes katsetes – nii intellektuaalselt kui ka praktiliselt. Usume, et kogemused teaduskeskkonnas, reaalsetes laborites tulevad kasuks neile gümnasistidele, kes peavad otsustama, kas nad tahavad loodusteadustega tegeleda ja kas see töösuund neile sobib. Kool annab neile võimaluse tegeleda tõeliste teadusprobleemidega kõrvuti tõeliste teadlastega ja – võib-olla – anda oma panus teaduslaboris toimuvasse uurimistöösse. Töö käigus kuulavad õpilased loenguid, valdavad teaduslikke meetodeid, õpivad tegema arvutusi ja testima tööhüpoteese erinevates molekulaar- ja teoreetilise bioloogia valdkondades. Eksamiteks ja olümpiaadideks valmistumisega pole koolil mingit pistmist. Meie töö ja uurimistöö on keskendunud eranditult teadusliku tegevuse protsessile ja konkreetsetele teadusülesannetele, millega külalisteadlased oma laborites tegelevad.

SHMTB-s osalemiseks 2017. aastal on vaja viisat Schengeni tsooni riikidesse. Praegune sellise viisa ja välispassi puudumine ei tohiks kuidagi mõjutada otsust koolis osalemiseks. Koolitöötajad pakuvad vajalikku tuge viisataotluste täitmisel ning vajadusel tasub SHMTB viisatasu ja sõidu lähimasse viisakeskusesse, kui teie linnas sobivat keskust pole.

CMTB toimub 2.-18. augustini Barcelona Biomedical Research Parkis (PRRB), Genoomiregulatsiooni Keskuses (CRG), mille liige on meie teadusdirektor, ja Universidad Pompeu Fabras (UPF). Vene koolis osalejate lahkumine Barcelonasse toimub tsentraalselt Moskvast koos ShMTB saatvate ja teadustöötajatega. Ööbimine korraldatakse ühes UPF ülikooli ühiselamus koos nõustajate ja enamiku kooli töötajatega. Korduma kippuvatele küsimustele, sh majutuse ja 2017. aastal Kooli saabumisega seotud küsimustele, leiate vastused meie kodulehelt.

Käisime minu lemmikmultifilmi “Lõvikuningas” lavastuses! Lavastus ise oli imeilus! Ja antiloobid jooksid ja ninasarvikud hüppasid... Siis läksin jälle muusikali! Aladdinil! Ta on ilmselt mu lemmik. Ida hõngu oli edasi antud nii elegantselt, et ma ise tahtsin lennata vaibal ja lampi hõõruda. Maastik, muusika, kõik oli tasemel!!! Mulle väga meeldis see muusikal.
(Maša, 12-aastane)

Üks päev keelekooli elus

Kuidas armuda ärisse ja psühholoogiasse juba koolis käies

Pluss üks tase kuus USA-s

Inglise keel tassi tee taga

Kui ekskursioon on kasulikum kui ringreis ja õppimine lõbusam kui raamatud

Briti animatsioonikool

Suurepärane programm! Iga tund algas tunni teema esitluse ja selgitamisega ning ülejäänud aeg pühendati projektidega tegelemisele. Sain tutvuda erinevate animatsiooniliikidega: 3D, stop-motion, plastiliin, nukuanimatsioon, müntidest tehtud... Olenevalt projektide keerukusest töötasime nii individuaalselt kui ka rühmades. Kõige keerulisem projekt oli lõplik 2D film, mille kallal töötasime meeskonnana, kus igaühel oli oma roll.
(Anna, 16-aastane)

Peaaegu aasta tagasi, 2017. aasta suvel, toimus MIPTis traditsiooniline Bioinformaatika Instituudi suvekool. Kooli selle aasta peateemaks oli andmete kaevandamine. Miks? Bioloogias ja meditsiinis genereeritavate andmete hulk kasvab uskumatu kiirusega. Samas on sellises infomahus senitundmatuid asju füüsiliselt võimatu käsitsi avastada (ja see on ka klassikaliste algoritmidega keeruline), seega tuleb kasutada statistikat ja täiendada loomulikku intelligentsust tehisintellektiga.

Just seda suvekoolis osalejad aktiivselt ka tegid. See postitus sisaldab 22 videosalvestust loengutest koos slaidide ja kirjeldustega kõigile, keda huvitab bioinformaatika andmeanalüüsi teema. Loengud, mida saab vaadata ilma täiendava ettevalmistuseta, on tähistatud tärniga “*” (pooled neist on).

1*. Sissejuhatus bioinformaatikasse (Alexander Predeus, Bioinformaatika Instituut)

Loengus käsitletakse peamisi valdkondi, milles bioinformaatikud teaduses ja tööstuses töötavad, bioinformaatika eripärasid ja populaarsuse põhjuseid tänapäeval.

2*. Sissejuhatus masinõppesse (Grigory Sapunov, Intento)

Andmemahu pidev kasv aitab kaasa üha keerukamate protsesside väljatöötamisele info töötlemiseks, otsimiseks ja hankimiseks. Üks võimalus selliste probleemide lahendamiseks on tehisintellekti kasutamine. See loeng annab põgusa sissejuhatuse masinõppe põhitõdedesse. Gregory selgitas selle valdkonna üldist terminoloogiat ja kirjeldas ka masinõppe abil lahendatavate probleemide tüüpe. Lisaks tutvustatakse loengus masinõppe põhietappe, mudelitüüpe ja saadud andmete kvaliteedimõõdikuid.

3*. Sissejuhatus süvaõppesse (Grigory Sapunov, Intento)

Süvaõpe (ehk sügavõpe) kogub praegu populaarsust tänu võimalusele mitte ette kirjutada konkreetseid algoritme ülesande lahendamiseks, vaid kasutada esitusõpet. Nende meetodite väljatöötamist soodustab ka protsessorite arvutusvõimsuse kasv. Loeng on pühendatud närvivõrkude põhitõdedele: nende tüüpidele (täielikult ühendatud närvivõrgud, autoenkoodrid, konvolutsioonilised, korduvad) ja nendega lahendatavatele probleemidele. Eraldi kirjeldas Gregory hetkeseisu ja suundumusi.

4*. Sissejuhatus onkogenoomikasse ja oomikaandmete analüüs onkoloogias (Mihhail Pjatnitski, V.N. Orekhovitši Biomeditsiinilise Keemia Uurimisinstituut)

Inimese genoomi järjestamine, inimese geneetiliste variatsioonide uurimine, inimese metagenoomi sekveneerimine, inimkoe transkriptoomiline analüüs – kõik need bioloogilised meetodid on suurandmetele rakendatuna andnud teadlastele suure hulga väärtuslikku teavet selle kohta, mis eristab inimest teistest loomadest. See loeng on pühendatud “oomikale” ja nende praktilisele kasutamisele. Eraldi käsitles Mihhail nende andmete kasutamist onkoloogias.

5. Multiomika bioloogias: tehnoloogiate integreerimine (Konstantin Okonechnikov, Saksa vähiuuringute keskus)

Molekulaarbioloogia eksperimentaalsete tehnoloogiate, nagu sekveneerimine, kiire areng on võimaldanud kombineerida paljude rakkudes, elundites või isegi kogu organismis toimuvate funktsionaalsete protsesside uurimist. Loengus arutletakse, kuidas õigesti ühendada genoomikast, transkriptoomikast ja epigenoomikast saadud massiivseid eksperimentaalseid andmeid, et luua seoseid käimasolevate bioloogiliste protsesside komponentide vahel. Illustreerivad näited multi-oomika rakendamisest on valitud suure nõudlusega vähiuuringute valdkonnast, keskendudes laste onkoloogiale.

6. Kvantitatiivne geneetika: ajalugu ja väljavaated (Juri Aulchenko, Teoreetilise ja rakendusliku funktsionaalse genoomika labor, Loodusteaduste teaduskond, NSU, Geneetilise analüüsi meetodite rühm, Tsütoloogia ja geneetika instituut SB RAS)

Kvantitatiivne geneetika on täppisteadus, mis tugineb vähesele hulgale võtmevaatlustele ja põhimudelitele, et anda kvantitatiivseid kirjeldusi looduslike (mikro)evolutsiooniliste nähtuste kohta ja ennustada geneetiliste katsete tulemusi. See kasutab võimsat matemaatilist aparaati. Paljud kaasaegsed statistilised meetodid töötati algselt välja kvantitatiivse geneetika probleemide lahendamiseks. Molekulaarbioloogiliste tehnoloogiate murranguline areng viimase kümnendi jooksul on võimaldanud iseloomustada sadu tuhandeid elusorganisme, kasutades miljoneid genoomseid ja muid "oomika" parameetreid. Läbiviidud katsete ja juba kogutud andmete koguarv on kolossaalne. Kaasaegse kvantitatiivse geneetika kiireloomuline ülesanne on selliste mudelite väljatöötamine, mis kirjeldavad mitmetasandiliste fenotüüpiliste kõrgete mõõtmete pärandumist. Juri andis oma loengus lühikese ülevaate kvantitatiivse geneetika ajaloost ja selle teaduse ees seisvatest probleemidest.

7*. Sekveneerimistehnoloogiad (Kirill Grigoriev, Kariibi mere genoomikeskus, Puerto Rico ülikool)

Järjestusprotsesside areng ja areng on lahutamatult seotud tehnoloogiliste võimaluste arenguga. Loeng näitab sekveneerimistehnoloogiate ajalugu ja arenguprotsessi Sangerist tänapäevani. Eraldi rääkis Kirill iga praegu olemasoleva meetodi eelistest ja puudustest, samuti saadud andmete olemusest ja nende rakendamisest erinevates valdkondades.

8. Transkriptoomika: praktilised meetodid ja rakendatavad algoritmid (Alexander Predeus, Bioinformaatika Instituut)

Transkriptoomika on enesekindlalt võtnud oma koha NGS-i bioinformaatikute kõige populaarsemate ülesannete loendis. Geeniekspressiooni diferentsiaalanalüüs, ekspressiooniandmete rühmitamine ja saadud andmete tõlgendamine metaboolsete ja signaalimiskaskaadide lõikes võimaldavad saada rikkalikult teavet peaaegu iga süsteemi kohta. Loengus käsitletakse parimaid torujuhtmeid, peamisi probleemkohti eksperimentaalses kavandamises ja töötlemises, aga ka transkriptoomiliste lähenemisviiside eduka rakendamise praktilisi juhtumeid.

9. NGS-i andmete analüüs meditsiinigeneetikas: geneetiliste variantide tuvastamine, annoteerimine ja tõlgendamine (Juri Barbitov, Peterburi Riiklik Ülikool, Aleksander Predeus, Bioinformaatika Instituut)

Järgmise põlvkonna sekveneerimise kasutamine on juba ammu ületanud klassikalise teaduse ja seda kasutatakse edukalt paljudes teistes valdkondades, sealhulgas tervishoius. Loeng on pühendatud meditsiinigeneetika järgmise põlvkonna sekveneerimisandmete analüüsi põhiaspektidele. Juri näitas kogu teed toorlugemisest kuni diagnoosini, mainides raskusi, mis tekkisid geneetiliste variantide tuvastamisel, märkimisel ja tõlgendamisel. Eraldi puudutas ta igas andmetöötlusetapis levinud vigu. Kokkuvõtteks antakse lühike ülevaade paljutõotavatest uurimisvaldkondadest, mis võivad suure läbilaskevõimega sekveneerimismeetodite abil diagnoosimise täpsust parandada.

10. ChIP-Seq ja sellega seotud meetodite praktiline rakendamine (Alexander Predeus, Bioinformaatika Instituut)

Bioloogiliste protsesside, eriti transkriptsiooniregulatsiooni reguleerimise mehhanismide leidmiseks kasutatakse laialdaselt ChIP-Seq meetodeid, aga ka "genoomset jalajälge" (ATAC-Seq, FAIRE-Seq, DNase-Seq). Uuritavate tegurite potentsiaalne ruum on väga mitmemõõtmeline, kuid selektiivne lähenemine võimaldab vaid mõne katse põhjal saada rikkalikku teavet süsteemi reguleerimise kohta. Vastandlike kaasaegsete teooriate näitel näitas Aleksander peamised raskused regulatiivse teabe tõlgendamisel ja viise, kuidas saadud tulemusi konsolideerida.

üksteist*. Mida saate iScani andmetega teha (Tatiana Tatarinova, La Verne'i ülikool)

Illumina toodab suurel hulgal seadmeid erinevate vajaduste jaoks. Kiibistamine võimaldab kiirelt tuvastada ühe nukleotiidi polümorfisme (SNP) suure hulga proovide puhul. Loeng on pühendatud nende iScani kiipide ülevaatele ja nende rakendamisele kliinilises diagnostikas.

12. Süvaõpe arvutusbioloogias (Dmitry Fishman, Tartu Ülikool)

Süvaõpet kasutatakse aktiivselt mitte ainult masintõlke või kõnetuvastuse täiustamiseks, vaid ka paljude arvutusbioloogia valdkonna probleemide lahendamiseks. Loeng on pühendatud süvaõppe meetodite rakendamisele konkreetsetel bioloogilistel näidetel. Dmitri rääkis, mis on uut süvaõppe abil bioloogias ja meditsiinis ning kas saab öelda, et masinad teevad meditsiinis ja bioloogias revolutsiooni.

13*. Masinõppemeetodite rakendamine potentsiaalsete patogeensete mutatsioonide otsimiseks inimese genoomis (Anna Ershova, MIPT, M. V. Lomonosovi Moskva Riikliku Ülikooli füüsikalise ja keemilise bioloogia uurimisinstituut, N. F. Gamaleja nimeline epidemioloogia ja mikrobioloogia föderaalne uurimiskeskus)

Patogeensete mutatsioonide otsimine on muutunud aktuaalseks seoses inimese genoomi järjestamisega. Sellist probleemi on aga lihtsalt võimatu käsitsi lahendada. Loeng on pühendatud sellele, kuidas masinõpe aitab seda probleemi lahendada.

14*. Immunoinformaatika (Vadim Nazarov, Kõrgem Majanduskool, IBCh RAS)

Masinõpet on erinevates eluvaldkondades aktiivselt kasutatud juba mõnda aega, kuid immunoloogias leiti sellele koht alles hiljuti. Seekordses loengus rääkis Vadim mitmetest näidetest masin- ja süvaõppe kasutamisest immunoloogias, sealhulgas ülesandest ennustada MHC-peptiidi komplekside seondumist ja analüüsida T-raku retseptorite repertuaari.

15*. HIV ja C-hepatiidi viiruste peremeesorganismiga kohanemise ja resistentsuse kujunemise uuring struktuursete bioinformaatika meetodite abil (Olga Kalinina, Max Plancki informaatikainstituut)

Inimese immuunpuudulikkuse viirus (HIV) ja C-hepatiidi viirus põhjustavad raskeid haigusi, mida on raske ravida. Nagu paljud teised retro- ja RNA-viirused, arenevad need viirused kiiresti ja võivad seega kohaneda nii spetsiifiliste viirusevastaste ravimite toimega kui ka peremeesorganismi adaptiivse immuunvastusega. Selles loengus näitas Olga, kuidas kombineerides viirusvalgu järjestuste analüüsi nende ruumilise struktuuri analüüsiga, saab teha prognoose resistentsuse mehhanismide kujunemise ja viiruste koostoime kohta peremeesorganismi immuunsüsteemiga.

16. Mutatsioonide mõju ennustamine (Vasili Ramensky, MIPT)

Kaasaegsed sekveneerimismeetodid annavad tohutul hulgal teavet genoomi polümorfismi, st üksikute genoomide erinevuste kohta. Need erinevused (variandid) tekivad DNA replikatsiooni käigus tekkivate mutatsioonide tulemusena ja on populatsioonis osaliselt fikseeritud. Genoomivariantide levimus, asukoht ja funktsionaalne toime on väga erinev, ulatudes täielikust letaalsusest kuni individuaalsele fenotüübile avalduva mõju puudumiseni. Loengus käsitletakse nüüdisaegseid lähenemisi variantide funktsionaalse toime ennustamiseks, mida kasutatakse personaliseeritud meditsiinis, meditsiinis ja populatsioonigeneetikas.

17. Bioloogiliste molekulide mitmemõõtmeline modelleerimine ja kujundamine (Nikolai Dokholyan, Põhja-Carolina ülikool Chapel Hillis)

Bioloogiliste molekulide eluiga hõlmab aja ja pikkuse skaalasid, mis vastavad aja- ja pikkuseskaaladele aatomist rakuni. Seetõttu peavad uued molekulaarse modelleerimise lähenemisviisid olema oma olemuselt mitmemõõtmelised. Oma loengus kirjeldas Nikolai mitmeid oma laboris välja töötatud metoodikaid: kiire diskreetse molekulaardünaamika simulatsiooni algoritmi, valgu disaini ja struktuuri täpsustamise tööriistu. Neid metoodikaid kasutades saab kirjeldada mitmeid rakendusi, mis heidavad valgust tsüstilise fibroosi molekulaarsele etioloogiale ja määravad kindlaks uued farmatseutilised strateegiad haiguse vastu võitlemiseks, modelleerivad kolmemõõtmelise RNA struktuuri ja arendavad uusi lähenemisviise valkude kontrollimiseks elusrakkudes ja organismides. .

18. Homoloogse valgu voltimine (Pavel Yakovlev, BIOCAD)

Kaasaegses struktuuribioloogias on mitmeid arvutusmeetodeid, mis võimaldavad suure usaldusväärsusega iseloomustada bioloogilisi molekule, nende sarnasusi ja erinevusi, interaktsiooni viise ja funktsioone. Selliste arvutuste koostamiseks on sisendparameetriks alati valgu ruumiline struktuur, kuid selle saamine võib vaatamata poole sajandi pikkusele edusammule kristallograafia vallas osutuda keeruliseks. Loeng on pühendatud selle probleemi lahendamisele, kasutades valgustruktuuride homoloogset modelleerimist – kolmemõõtmeliste struktuuride konstrueerimist sarnastest fragmentidest. Näitena käsitleme antikehade varieeruvaid domeene – valke, millel on ainulaadne variaabelsilmuste struktuurne mitmekesisus.

19. Kuidas lõpetada mediteerimine ja alustada modellitööd (Artur Zalevski, M.V. Lomonosovi Moskva Riiklik Ülikool)

NGS-i saadud suur andmemaht võimaldab sellest mitte ainult bioloogilisi järeldusi teha, vaid ka modelleerimiseks kasutada. Ehitatud mudelid võimaldavad meil paremini mõista bioloogilisi andmeid ja saada katsest veelgi rohkem bioloogilist tähendust. Loeng on pühendatud modelleerimisele ja selle protsessi algetappidele.

20*. Hiiglaste õlgadel seismine või miks on vaja konsortsiume (German Demidov, Genoomiregulatsiooni keskus, Barcelona teaduse ja tehnoloogia instituut, Universitat Pompeu Fabra)

Viimastel aastakümnetel on bioloogia arengut seostatud nii tohutute andmekogumite kuhjumisega, et üksikud uurimisrühmad ei tule enam oma bioinformaatika analüüsiga toime. Selle probleemi lahendamiseks hakati looma konsortsiume kümnetest laboritest, nagu Human Genome Project, 1000GP, ENCODE jt. Tänu sellele koostööle on avalikult kättesaadavad erinevat tüüpi andmed, mis on saadud erinevate tehnoloogiate abil. Seetõttu on uute eksperimentaalsete andmete võrdlemine olemasolevatega muutunud iga uurimistöö tavapäraseks osaks. Konsortsiumid ei tooda mitte ainult andmeid, vaid ka nende töötlemiseks bioinformaatilisi torujuhtmeid ning standardvorminguid ja kvaliteedihindamise protseduure. Selles loengus arutletakse, kuidas konsortsiumid töötavad, kuidas oma töö tulemusi kasutada ja mida teha, kui satute ootamatult sellisesse konsortsiumi ja teil on vaja töödelda terabaite andmeid ning seejärel jagada tulemusi kõigi teiste osalejatega.

21*. Ülevaade bioinformaatika ettevõtetest Venemaal ja maailmas (Andrey Afanasjev, yRisk)

Kaasaegses maailmas on teadus ja äri üha enam läbi põimunud. See trend pole säästnud bioinformaatika valdkonda. Andrey rääkis turu ootustest ja tegelikkusest, edu- ja ebaõnnestumislugudest, bioinformaatikaga seotud inimestest ja kohtadest.

22. Variatsioonide (SNV, InDel, SV) täpsem analüüs NGB genoomse brauseriga (Gennady Zakharov, EPAM, I.P. Pavlovi füsioloogia instituut, RAS)

Loeng hõlmab lihtsate (SNV, InDel) ja struktuursete variatsioonide visuaalse analüüsi protsessi genoomibrauseris. Kõiki näiteid demonstreeritakse NGB brauseriga, mis vastab enamikule struktuurimuutuste analüüsi nõuetele ja soovitustele, sealhulgas erinevat tüüpi visualiseerimiseks ja annotatsioonide hankimiseks välistest andmebaasidest. Loengus kasutatakse reaalseid näiteid, et näidata stsenaariume lihtsate ja struktuursete variatsioonide valideerimiseks ja tagajärgede analüüsimiseks. Lisa märksõnu

Bioinformaatika suvekool toimub alates 2013. aastast iga-aastaselt 100 üliõpilasele, kraadiõppurile pürgijale ja noortele bioloogiliste ja tehniliste erialade spetsialistidele, kes on huvitatud bioinformaatikast ja soovivad selles valdkonnas areneda.

Toimumiskoht ja kuupäevad

Toimub suvekool 31. juulist kuni 5. augustini 2017 Moskva Füüsika ja Tehnoloogia Instituudi (Dolgoprudnõi, Moskva oblast) baasil.

Programm

Selle aasta kooli peateemaks on andmete kaevandamine. Programm sisaldab loenguid ja intensiivtunde põhiainetes, mis on vajalikud bioinformaatika ja andmeanalüüsi edukaks valdamiseks.

Tunnid toimuvad loengute, seminaride ja teadusprojektide kallal töötamise vormis. Töökeeleks on vene keel.

Kooliprogramm on jagatud kaheks põhivooluks:

• arvutiteadus ja matemaatika
• bioloogid ja arstid

Programm koosneb nii üldloengutest kõigile osalejatele kui ka spetsiifilisematest voogude tundidest.

Ajakava | | Lektorid |

Koolituse tase

Kool on mõeldud algteadmiste tase ja see on kasulik bakalaureuse- või esimese aasta magistriõppe üliõpilastele. Kui oled kaua bioinformaatikaga tegelenud, siis tundub kool sulle liiga lihtne.

Enamiku loengute mõistmiseks on aga vaja algteadmisi bioloogiast ja geneetikast. Arvutiteadlased saavad neid õppida, kasutades tasuta veebikursust "Molekulaarbioloogia ja geneetika". Ja bioloogide ja arstide seminaridel töötamiseks on kohustuslik läbida programmeerimise sissejuhatav kursus R-i ja Pythoni keeles.

Teaduslikud projektid

Neile, kes soovivad täielikult bioinformaatikasse süveneda, korraldatakse meeskonnatöö reaalse bioinformaatika andmeanalüüsi projekti kallal. Teave projektide kohta on kättesaadav kõigile valitud osalejatele. .

Aruande andmine

Koolis toimub ühepäevane konverents neile, kes on juba alustanud bioinformaatika projektidega. Taotlusele tuleb lisada kokkuvõtted; Lõputööd avaldatakse suvekooli kogumikus. .

Osalemise tingimused

Toimub võistlusvalik, ainult kokku 100 inimest (50 iga voo kohta).

Osalejad saavad taotleda mis tahes riiki, kui teie sisenemine ei nõua viisat või saate seda ise taotleda.

Maksumus (sisaldab majutust, kolm söögikorda päevas ja kohvipausid, kõik materjalid, kõik koolisisesed tegevused) on 18 tuhat rubla. Parimate taotluste autorid saavad toetusi kooli korraldajatelt ja sponsoritelt, katab täielikult koolis osalemise, majutuse ja toitlustuse.

Kool toimub Moskva oblastis Dolgoprudnõi MIPT hoonetes.

Transfeer toimumiskohale/taha on korraldajate poolt. Kõik osalejad maksavad ise oma transpordikulud võõrustajalinna/-linna. Soovitame teil taotleda stipendiumitoetust oma ülikoolidest ja uurimisinstituutidest!

Kuidas kandideerida

Koostöö

Suvekool on mittetulunduslik projekt, mille eesmärk on arendada Venemaa bioinformaatikat. Püüame teha kooli kättesaadavaks Venemaa ja SRÜ parimatele bakalaureuse- ja magistriõppe üliõpilastele ning leiame hea meelega uusi koostööpartnereid, kes on kirglikud bioinformaatikast ja andekate noorte arendamisest!

Teie toetus aitab osaleda võimalikult paljudel õpilastel. Meie eesmärk on muuta osalemine kõigile osalejatele tasuta.

Partnerlusküsimuste korral kirjutage Natalja Mašjanovale: [e-postiga kaitstud].