Для подготовки

Для участия в семинарах и проектах будет необходимо установить ряд программных пакетов.  

Для всех операционных систем:

• R и RStudio (для семинаров по статистике, R, машинному обучению)
• Sublime Text (редактор кода)
• Java (необходима для запуска многих других программных пакетов)
• FastQC (для семинаров и работы над некоторыми проектами)
• Anaconda3  (для семинаров и работы над некоторыми проектами)

Для компьютеров под управлением Windows:

• Babun — аналог командной строки Linux.
  
  Предоставляется в виде самораспаковывающегося архива. ​Он не требует установки, для работы достаточно распаковать архив и запустить файл install, находящийся в нем. Автоматическая настройка будет завершена, когда Вы увидите символы  { ~ } » . После этого программным пакетом можно начинать пользоваться.

Примечание: пакеты python3, ipython, samtools, vcftools, velvet, bowtie2 предустановлены в этом дистрибутиве.

Для компьютеров под управлением Linux и OS X:

• Python 3 (для семинаров по Python для биологов, статистике для информатиков и для некоторых проектов). Примечание: Python 3 предустановлен в большинстве современных дистрибутивов Linux. Если, открыв терминал и набрав команду python3, Вы не получаете сообщения об ошибке (command not found), то устанавливать Python 3 не требуется.
• SAMTools (для некоторых проектов). Исполняемые файлы (для Linux), исходный код (для Linux и OS X).
• Vcftools (для семинаров и некоторых проектов). Исходный код.
• Bowtie2 (для семинаров и некоторых проектов). Для Linux, для OS X.

Программное обеспечение для каждого отдельного курса 2016 года

Для курса "Введение в машинное обучение" нужны дополнительные пакеты R: 

• randomForest, xgboost, kernlab, limma, caret, pheatmap, GOsummaries, ggplot2, amap, dplyr. Для этого надо в RStudio запустить строчку: install.packages(c('randomForest', 'xgboost', 'kernlab', 'caret', 'pheatmap', 'ggplot2', 'amap', 'dplyr', 'reshape'))
• пакет impute из Bioconductor'а http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/impute.html . Для этого надо в RStudio запустить две строчки: source('http://bioconductor.org/biocLite.R'); biocLite(c('impute', 'limma', 'GOsummaries'))

Для курса "Интенсив по статистике для информатиков":

• R и RStudio и пакеты R: nortest, ellipse, multcomp, mutoss, mutossGUI, nparcomp, coin, perm, multcompView. Для этого надо в RStudio запустить строчку install.packages(c('multcomp', 'mutoss', 'mutossGUI', 'nparcomp', 'coin', 'perm', 'multcompView'))
• Python 3 + SciPy + NumPy + pandas

Для курса "Введение в R": 

• R и RStudio
• Данные: 
  • https://ndownloader.figshare.com/files/2292172
  • https://ndownloader.figshare.com/files/3299483 
  • https://ndownloader.figshare.com/files/3299474 
  • https://ndownloader.figshare.com/files/2292169
  • https://ndownloader.figshare.com/files/2292171

Для курса "Введение в программирование на Python":

• Anaconda3 
• Babun (в случае, если у вас операционная система Windows). Инструкции по установке описаны выше. 
• PyСharm (желательно)

​Для практики потока биологов у Константина Оконечникова: 

• Данные и программа Unipro UGENE для всех ОС

У руководителей проектов могут быть дополнительные требования по программному обеспечению — пожалуйста, обратите на это внимание при подготовке к проектам. 

Программное обеспечение для научных проектов

(Добрынин) Поиск и классификация эндогенных ретровирусов (ERV)

• Оба софта являются частью пакета GenomeTools - http://genometools.org
• LTR_harvest - http://www.zbh.uni-hamburg.de/?id=206
• LTR_digest - http://www.zbh.uni-hamburg.de/?id=207

(Fishman) Разработка алгоритма оценки соотношения раковых клеток к здоровым по сканам человеческой грудной ткани

• sklearn - http://scikit-learn.org/stable/index.html
• keras - http://keras.io
• ggplot2, dplyr

(Райко) Полногеномное и экзомное секвенирование 

• VCF tools - https://vcftools.github.io/index.html
• GATK - https://www.broadinstitute.org/gatk/
• https://github.com/sequencing/isaac_variant_caller
• https://github.com/sequencing/isaac_aligner
• SNPeff - http://snpeff.sourceforge.net
• Данные - https://github.com/msporny/dna

(Sügis) Определение аутоантител, которые могут быть использованны в диагностике заболевания Альцгеймера

• PAA - http://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/PAA.html
• Caret - http://topepo.github.io/caret/index.html
• ggplot2, dplyr, pheatmap, GOsummaries
• Данные - https://figshare.com/articles/DATA_RAW_zip/3473654

(Шугай) Создание алгоритма построения деревьев последовательностей генов B-клеточного рецептора с учетом гипервариабельных участков

• milib для программистов - https://github.com/milaboratory/milib
• java 1.8
• maven - http://maven.apache.org

(Назаров) Поиск сепарирующих мотивов между репертуарами иммунных рецепторов

• pandas - http://pandas.pydata.org
• sklearn - http://scikit-learn.org/stable/index.html
• Caret - http://topepo.github.io/caret/index.html
• R-пакет tcR

(Назаров) Предсказание связывания MHC и белков

• pandas - http://pandas.pydata.org
• sklearn - http://scikit-learn.org/stable/index.html
• Caret - http://topepo.github.io/caret/index.html

(Захаров) Реконструкция последовательности белка с учетом вариаций

• Biopython - http://biopython.org/wiki/Biopython
• Htsjdk - http://samtools.github.io/htsjdk/

III. Rosalind: онлайн-задачник по биоинформатике:

Задачи под кодовыми названиями DNA, RNA, Revc, GC, Prot, Subs и Hamm.

Rosalind: онлайн-задачник по биоинформатике

Полезные базовые уроки из онлайн-курса «Введение в Linux»**

IV. Документы-подсказки:

1. Шпаргалка по Python 2
2. Шпаргалка по Python 3
3. Инструкция по работе с системой контроля версий Git 
4. Шпаргалка по командам Linux 

Полезные базовые уроки из онлайн-курса «Основы статистики»**

1. Общая информация
2. Генеральная совокупность и выборка
3. Типы переменных
4. Меры центральной тенденции
5. Меры изменчивости