single-cell coraz częściej wykorzystywanych w badaniach biomedycznych
Dla kogo?
Kurs jest dedykowany osobom zainteresowanym zagadnieniami Data Science, chcącym rozwijać swoją wiedzę w zakresie bioinformatyki oraz analizy wielkoskalowych danych biomedycznych.
Zapraszamy specjalistów takich dziedzin jak biologia, medycyna (w tym diagnostyka i analityka), chemia, fizyka, matematyka, informatyka lub dziedzin pokrewnych: biotechnologia, genetyka, kryminalistyka.
Do udziału w kursie może
aplikować
- Lekarz, diagnosta lub technik laboratoryjny
- Absolwent medycyny lub kierunku ścisłego
- Student po IV roku kierunków nauk ścisłych
lub medycyny - Student innego kierunku, zainteresowany bioinfomatyką
Cztery pierwsze edycje Omics Data Science ukończyło łącznie 127 osób po kierunkach medycznych i/lub naukach ścisłych i przyrodniczych. Wykres przedstawia procentowy podział uczestników kursu według ukończonych kierunków studiów.
Po ukończeniu kursu, szanse absolwentów na ciekawą pracę diametralnie wzrastają. Nierzadko nasi absolwenci są kwalifikowani na studia doktoranckie i stanowiska post-doc. Zobacz praktyczne zastosowanie wiedzy z kursu Omics Data Science.
Daria Kalińska-Łysiak
Royal College of Surgeons
Ireland
Program VI edycji
Obok wprowadzenia do analizy danych biomedycznych, kurs obejmuje zapoznanie się z podstawowymi narzędziami wykorzystywanymi w bioinformatyce, a także z wyzwaniami współczesnej genetyki. Zajęcia umożliwią również praktyczne wykorzystanie nabytych umiejętności, w trakcie zajęć dedykowanych analizie danych omicznych.
Nazwa przedmiotu | Rodzaj zajęć | Liczba godzin |
---|---|---|
Badania wysokoprzepustowe w medycynie – wprowadzenie | Wykłady | 14 |
Infrastruktura w badaniach wysokoprzepustowych | Wykłady | 8 |
Podstawowe narzędzia informatyczne | Ćwiczenia | 30 |
Podstawowe bazy danych i narzędzia do analizy danych wysokoprzepustowych | Wykłady | 10 |
Podstawy analizy z wykorzystaniem pakietu R | Ćwiczenia | 20 |
Podstawowa analiza danych genomowych | Wykłady i Ćwiczenia | 12 |
Narzędzia wykorzystywane w badaniach biomedycznych w analizach omicznych | Wykłady i Ćwiczenia | 18 |
Nazwa przedmiotu | Rodzaj zajęć | Liczba godzin |
---|---|---|
Etyczne aspekty biomedycznych badań wysokoprzepustowych | Wykłady | 5 |
Big Data i Genomika | Wykłady i Ćwiczenia | 26 |
Transkryptomika* | Wykłady i Ćwiczenia | 17 |
Epigenomika* | Wykłady i Ćwiczenia | 17 |
Metagenomika / Mikrobiom | Wykłady i Ćwiczenia | 17 |
Proteomika / Metabolomika | Wykłady i Ćwiczenia | 11 |
Narzędzia wykorzystywane w wizualizacji molekularnej przykład PyMol | Wykłady i Ćwiczenia | 4 |
Podsumowanie | Wykłady | 4 |
* Zastosowanie technik „single-cell”
Liczba godzin
Kurs jest podzielony na dwa semestry – ponad 200 godzin lekcyjnych, z naciskiem na zajęcia praktyczne, w sumie 13 spotkań.
W pierwszym semestrze będą wykładane podstawy badań wysokoprzepustowych w medycynie i podstawy informatyki niezbędne do obliczeń wysokoprzepustowych.
W drugim semestrze będą prowadzone wykłady i ćwiczenia z dziedzin omicznych.
W ramach programu słuchacze są zobligowani do 30 godzin pracy własnej z określonych przedmiotów praktycznych, w grupach 4-5 osobowych pod nadzorem wykładowców.
Miejsce zajęć
Zajęcia będą prowadzone w siedzibie ICM UW przy ul. Pawińskiego 5A, w bloku D na V piętrze.
Przechodząc przez bramę IBB PAN należy kierować się w lewo do bocznego wejścia kolejnego budynku.
I semestr
15-16 lutego 2025
15-16 marca 2025
29-30 marca 2025
12-13 kwietnia 2025
10-11 maja 2025
24-25 maja 2025
14-15 czerwca 2025
28-29 czerwca 2025
II semestr
11-12 października 2025
25-26 października 2025
15-16 listopada 2025
29-30 listopada 2025
13-14 grudnia 2025
Zajęcia dydaktyczne będą odbywały się w dwa weekendy w miesiącu (soboty i niedziele), każdego dnia, średnio po 7 godzin lekcyjnych (45 min.).
Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego prowadzi interdyscyplinarne badania naukowe w oparciu o modelowanie matematyczne, symulacje komputerowe oraz obliczenia wielo- i wielkoskalowe. W obszarze usług typu High Performance Computing (HPC) i usług chmurowych, ICM wspomaga użytkowników z całej Polski aktywnie korzystających z superkomputerów i infrastruktury obliczeniowej, sieciowej oraz przechowywania wielkich danych.
W naukach biologicznych i medycznych działalność ICM obejmuje m.in.:
- zastosowania sztucznej inteligencji, wizualizacji i analizy obrazowej w diagnostyce medycznej;
- epidemiologię i geografię zdrowia oraz modelowanie przebiegu epidemii (Model Epidemiologiczny ICM);
- identyfikację czynników genetycznych aktywacji syndromu PIMS (Paediatric multisystem inflammatory syndrome);
- metody informatyczne, aplikacje i API w bioinformatyce i genomice;
- systemy uczenia maszynowego i selekcji w biologii.
ICM odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu polskim naukowcom z ponad 500 instytucji dostępu do pełnej literatury naukowej, w tym 25 tys. tytułów czasopism i 157 tys. tytułów książek, poprzez prowadzenie i utrzymywanie Wirtualnej Biblioteki Nauki (WBN). W obszarze Open Science, ICM umacnia pozycję Uniwersytetu Warszawskiego jako dostawcy największych serwisów otwartej nauki w Polsce – Biblioteki Nauki oraz repozytoriów danych.
Jednostka prowadzi wyjątkowe projekty edukacyjne: magisterskie studia o charakterze praktycznym z Inżynierii Obliczeniowej, kurs Omics Data Science, a także szkoły letnie (4eu+ Against Cancer, zaawansowane narzędzia IT, techniki przetwarzania danych) i specjalistyczne szkolenia.
Kurs „Omics Data Science – Bioinformatyka i Analiza Wielkoskalowych Danych Biomedycznych” przez cztery pierwsze edycje był realizowany we współpracy z Instytutem Matki i Dziecka w Warszawie w ramach projektu: „Choroby genetycznie uwarunkowane – edukacja i diagnostyka (EDUGEN)”, współfinansowanego ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego (POWER). ICM był partnerem merytorycznym projektu, odpowiedzialnym za przygotowanie i przeprowadzenie kursu.
Nazwa przedmiotu | Rodzaj zajęć | Liczba godzin |
---|---|---|
Badania wysokoprzepustowe w medycynie – wprowadzenie | Wykłady | 14 |
Infrastruktura w badaniach wysokoprzepustowych | Wykłady | 8 |
Podstawowe narzędzia informatyczne | Ćwiczenia | 30 |
Podstawowe bazy danych i narzędzia do analizy danych wysokoprzepustowych | Wykłady | 10 |
Podstawy analizy z wykorzystaniem pakietu R | Ćwiczenia | 20 |
Podstawowa analiza danych genomowych | Wykłady i Ćwiczenia | 12 |
Narzędzia wykorzystywane w badaniach biomedycznych w analizach omicznych | Wykłady i Ćwiczenia | 18 |
Nazwa przedmiotu | Rodzaj zajęć | Liczba godzin |
---|---|---|
Etyczne aspekty biomedycznych badań wysokoprzepustowych | Wykłady | 5 |
Big Data i Genomika | Wykłady i Ćwiczenia | 26 |
Transkryptomika* | Wykłady i Ćwiczenia | 17 |
Epigenomika* | Wykłady i Ćwiczenia | 17 |
Metagenomika / Mikrobiom | Wykłady i Ćwiczenia | 17 |
Proteomika / Metabolomika | Wykłady i Ćwiczenia | 11 |
Narzędzia wykorzystywane w wizualizacji molekularnej przykład PyMol | Wykłady i Ćwiczenia | 4 |
Podsumowanie | Wykłady | 4 |
* Zastosowanie technik „single-cell”
Liczba godzin
Kurs jest podzielony na dwa semestry – ponad 200 godzin lekcyjnych, z naciskiem na zajęcia praktyczne, w sumie 13 spotkań.
W pierwszym semestrze będą wykładane podstawy badań wysokoprzepustowych w medycynie i podstawy informatyki niezbędne do obliczeń wysokoprzepustowych.
W drugim semestrze będą prowadzone wykłady i ćwiczenia z dziedzin omicznych.
W ramach programu słuchacze są zobligowani do 30 godzin pracy własnej z określonych przedmiotów praktycznych, w grupach 4-5 osobowych pod nadzorem wykładowców.
Miejsce zajęć
Zajęcia będą prowadzone w siedzibie ICM UW przy ul. Pawińskiego 5A, w bloku D na V piętrze.
Przechodząc przez bramę IBB PAN należy kierować się w lewo do bocznego wejścia kolejnego budynku.
I semestr
15-16 lutego 2025
15-16 marca 2025
29-30 marca 2025
12-13 kwietnia 2025
10-11 maja 2025
24-25 maja 2025
14-15 czerwca 2025
28-29 czerwca 2025
II semestr
11-12 października 2025
25-26 października 2025
15-16 listopada 2025
29-30 listopada 2025
13-14 grudnia 2025
Zajęcia dydaktyczne będą odbywały się w dwa weekendy w miesiącu (soboty i niedziele), każdego dnia, średnio po 7 godzin lekcyjnych (45 min.).
Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego prowadzi interdyscyplinarne badania naukowe w oparciu o modelowanie matematyczne, symulacje komputerowe oraz obliczenia wielo- i wielkoskalowe. W obszarze usług typu High Performance Computing (HPC) i usług chmurowych, ICM wspomaga użytkowników z całej Polski aktywnie korzystających z superkomputerów i infrastruktury obliczeniowej, sieciowej oraz przechowywania wielkich danych.
W naukach biologicznych i medycznych działalność ICM obejmuje m.in.:
- zastosowania sztucznej inteligencji, wizualizacji i analizy obrazowej w diagnostyce medycznej;
- epidemiologię i geografię zdrowia oraz modelowanie przebiegu epidemii (Model Epidemiologiczny ICM);
- identyfikację czynników genetycznych aktywacji syndromu PIMS (Paediatric multisystem inflammatory syndrome);
- metody informatyczne, aplikacje i API w bioinformatyce i genomice;
- systemy uczenia maszynowego i selekcji w biologii.
ICM odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu polskim naukowcom z ponad 500 instytucji dostępu do pełnej literatury naukowej, w tym 25 tys. tytułów czasopism i 157 tys. tytułów książek, poprzez prowadzenie i utrzymywanie Wirtualnej Biblioteki Nauki (WBN). W obszarze Open Science, ICM umacnia pozycję Uniwersytetu Warszawskiego jako dostawcy największych serwisów otwartej nauki w Polsce – Biblioteki Nauki oraz repozytoriów danych.
Jednostka prowadzi wyjątkowe projekty edukacyjne: magisterskie studia o charakterze praktycznym z Inżynierii Obliczeniowej, kurs Omics Data Science, a także szkoły letnie (4eu+ Against Cancer, zaawansowane narzędzia IT, techniki przetwarzania danych) i specjalistyczne szkolenia.
Kurs „Omics Data Science – Bioinformatyka i Analiza Wielkoskalowych Danych Biomedycznych” przez cztery pierwsze edycje był realizowany we współpracy z Instytutem Matki i Dziecka w Warszawie w ramach projektu: „Choroby genetycznie uwarunkowane – edukacja i diagnostyka (EDUGEN)”, współfinansowanego ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego (POWER). ICM był partnerem merytorycznym projektu, odpowiedzialnym za przygotowanie i przeprowadzenie kursu.
Wykładowcy dotychczasowych edycji
dr Katarzyna Suski-Grabowski
kierownik kursu Omics Data Science,
adiunkt w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu WarszawskiegoBadania wysokoprzepustowe w medycynie
prof. dr hab. Dorota Hoffman
profesor w Zakładzie Genetyki Medycznej Instytutu Matki i Dziecka w Warszawie, profesor w Instytucie Genetyki i Biotechnologii Wydziału Biologii Uniwersytetu Warszawskiego
Badania wysokoprzepustowe w medycynie i etyczne aspekty biomedycznych badań wysokoprzepustowych
prof. dr hab. Monika Gos
profesor w Instytucie Matki i Dziecka, kierownik Pracowni Genetyki Rozwoju
Badania wysokoprzepustowe w medycynie
prof. dr hab. Piotr Bała
profesor w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego, dyrektor ds. kształcenia
Infrastruktura w badaniach wysokoprzepustowych
mgr inż. Robert Paciorek
wykładowca w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego
Podstawowe narzędzia informatyczne
mgr inż. Krzysztof Lasocki
specjalista IT, administracja systemami, programowanie backend i frontend
Podstawowe narzędzia informatyczne
prof. dr hab. Robert Nowak
profesor w Instytucie Informatyki na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej, Kierownik Zakładu Sztucznej Inteligencji
Podstawowe bazy danych i narzędzia do analizy danych wysokoprzepustowych
dr n. med. Mateusz Dawidziuk
starszy asystent, specjalista w Zakładzie Genetyki Medycznej - Zespół Pracowni Genetyki Molekularnej, Instytut Matki i Dziecka
Podstawowe bazy danych i narzędzia do analizy danych wysokoprzepustowych, Genomika
dr inż. Wiktor Kuśmirek
programista w Instytucie Informatyki na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej
Podstawowa analiza danych genomowych
mgr Anna Lewan
młodszy asystent - bioinformatyk w Instytucie Matki i Dziecka w Warszawie
Podstawowa analiza danych genomowych
dr Dominika Czerniawska-Szejda
adiunkt w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego
Podstawy analizy z wykorzystaniem pakietu R
dr Łukasz Górski
adiunkt w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego
Narzędzia wykorzystywane w badaniach biomedycznych w analizach omicznych
dr Marek Nowicki
adiunkt w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego
Narzędzia wykorzystywane w badaniach biomedycznych w analizach omicznych
dr Jarosław Piersa
programista w Camino Science
Narzędzia wykorzystywane w badaniach biomedycznych w analizach omicznych
mgr Roman Bogacewicz
pełnomocnik ds. ochrony danych osobowych w Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego
Bezpieczeństwo danych, anonimizacja, ochrona danych osobowych, RODO
prof. dr hab. Tomasz Gambin
profesor w instytucie Informatyki na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej, kierownik Zespołu Bioinformatyki Big Data
Genomika
dr hab. Bartosz Wojtas
adiunkt w Instytucie Biologii Doświadczalnej im. M. Nenckiego, Kierownik Pracowni Sekwencjonowania
Transkryptomika / Epigenomika
dr Michał Dąbrowski
adiunkt w Instytucie Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk i kierownik Zespołu Biologii Obliczeniowej
Epigenomika / Transkryptomika
dr Tomasz Kościółek
adiunkt w Małopolskim Centrum Biotechnologii Uniwersytetu Jagiellońskiego, kierownik grupy Genomiki Strukturalnej i Funkcjonalnej
Metagenomika / Mikrobiom
mgr Zuzanna Karwowska
doktorantka w Małopolskim Centrum Biotechnologii Uniwersytetu Jagiellońskiego
Metagenomika / Mikrobiom
dr Dominik Cysewski
naukowiec na Uniwersytecie Medycznym w Białymstoku, kierownik At Prot
Proteomika / Metabolomika
Rekrutacja
OMICS DATA SCIENCE
VI EDYCJA, 24 miejsca15 000 PLN
+ bezzwrotna opłata wpisowa
100 PLN
O przyjęciu na kurs decyduje spełnienie kryteriów formalnych oraz wyniki rekrutacji.
Szczegółowe warunki udziału w kursie określa Regulamin - prosimy o zapoznanie się z jego treścią przez rejestracją.
Wszelkie pytania dodatkowe dotyczące kursu Omics Data Science, prosimy kierować przez formularz kontaktowy na dole strony lub na podany tam adres e-mail.
Ważne terminyVI edycja kursu: luty 2025 – styczeń 2026
- Termin rejestracji od 01.10.2024
- do wyczerpania miejsc - Termin złożenia dokumentów
- w ciągu 5 dni od rejestracji - Ogłoszenie wyników do 31.01.2025
- Wniesienie opłaty:
- całość opłaty lub I rata do 15.02.2025
- II rata do 01.10.2025