Елизавета К.

Руководитель отдела биоинформатики, опытный биоинформатик

Стажировка/частичная занятость/проектная работа

Последнее обновление резюме 05.01.2024
Адрес Москва, Russian Federation
Электронная почта Заблокировано
Телефон Заблокировано

Опыт

Медико-генетический центр "Геномед"
Руководитель отдела биоинформатики
Окт 2022 - Текущий
Медико-генетический центр "Геномед"
Биоинформатик
Янв 2021 - Текущий
ФГБНУ Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной биотехнологии (ВНИИСБ)
Биоинформатик (аспирант)
Окт 2019 - Текущий
Анализ различных данных секвенирования (данные NGS , данные, полученные с использованием Oxford Nanopore, RNA-seq), использование биоинформатических методов при анализе мегаданных, которые были получены с использованием «омиксных» подходов, создание новых алгоритмов для анализа ДНК- и РНК-белковых взаимодействий; работа с различными биоинформатическими алгоритмами в командной строке, подготовка статистического анализа, работа в Genome Browser (GBrowse).
Участие в написании статей, участие в научно-практических конференциях
Выполнение задач в рамках грантов.

Образование


ФГБНУ Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной биотехнологии (ВНИИСБ)
Сен 2020 - Текущий
Направление обучения 'Биотехнология (в том числе бионанотехнологии)'

Российский государственный аграрный университет — МСХА им. К. А. Тимирязева, Москва, Россия
Сен 2018 - Авг 2020
Степень магистра.
Факультет 'Агрономия', направление 'Генетика,селекция и семеноводство'.

Диплом бакалавра с отличием. Средний балл - 4,8

Российский государственный аграрный университет — МСХА им. К. А. Тимирязева, Москва, Россия
Сен 2014 - Авг 2018
Степень бакалавра.
Факультет 'Садоводство и ландшафтная архитектура', направление 'Ландшафтная архитектура'.

Диплом бакалавра с отличием. Средний балл - 4,8

В чем вы сильны?

Навыки:

  • Опыт работы в системах Unix/Linux;
  • Навыки программирования на Python (Pandas, matplotlib, numpy, Keras и тд), R, bash, SQL ;
  • Опыт работы с методами машинного обучения (кластеризация, классификация, регрессия и временные ряды);
  • Docker, conda;
  • Опыт работы в области структурной биоинформатики (создание новых баз данных и оригинальных компьютерных программ, алгоритмов для анализа ДНК- и РНК-белковых взаимодействий);
  • Опыт работы с данными секвенирования нового поколения ;
  • Опыт работы со стандартным набором биоинформатических методов и инструментов для анализа данных NGS в командной строке ;
  • Многозадачность. Способность участвовать в нескольких проектах одновременно;
  • Хорошее знание общедоступных баз данных и умение интерпретировать информацию

Расскажите о себе что-нибудь еще: публикации, конференции, хобби

Успешно реализованы следующие проекты:
  • Сборка алгоритма для метагеномного анализа
    данных 16S рРНК ;
  • Сборка алгоритма для CNV-анализа с
    использованием данных с низким покрытием (low-coverage whole genome sequencing);
  • RNA-seq анализ;
  • Анализ экспрессии микроРНК;
  • Обработка данных с SNP-чипов;
  • Другие проекты в рамках различных исследований
Закончены курсы от Яндекс Практикума "Специалист по Data Science". Получен диплом о профессиональной переподготовке.
 
 
Сертификаты об окончании курсов: "NGS data
analysis" компании Blastim, "R programming, statistics and data analysis"
компании Blastim
 
Курсы Stepik: «Программирование на Python», «Введение в NGS. Часть 1», «Основы статистики», «Программирование на Golang»
 

Навыки работы в командной строке, написания кодов на языке Python для анализа биологических данных, работа на GitHub, написания алгоритмов на основе соединения биоинформатических инструментов. Работа в GBrowse. Участие в научно-практических конференциях с устными или стендовыми докладами.

Опыт написания различных по формату материалов: статей, обзоров, отчетов, тезисов. 

Использование биоинформатических методов при анализе мегаданных, которые были получены с использованием «омиксных» подходов

Статьи:
1. Genomic survey and Nanopore direct RNA sequencing provide new insight into the organization and transposition activity of highly expressed LTR retrotransposons of sunflower (Helianthus annuus L.). MDPI (https://doi.org/10.3390/ijms21239331)
2. Nanopore RNA sequencing revealed long non-coding and LTR retrotransposon-related RNAs expressed at early stage of triticale seed development. MDPI (https://doi.org/10.3390/plants9121794)

Публикации тезисов и участие в конференциях :
1. Колганова Е.И., Муравенко О.В., Киров И.В. NanoTRF: программа для de novo поиска высококопийных тандемных повторов в данных нанопорового секвенирования ДНК растений. ХХ 20-й Всероссийская конференция молодых учёных, посвященная памяти академика РАСХН Георгия Сергеевича Муромцева,Москва, 2020: сборник тезисов докладов. Москва, ВНИИСБ. С.22-23

2. Kolganova E., Muravenko O., Kirov I. De novo identification and sequence assembly of high-copy tandem repeats in raw data Oxford Nanopore plant DNA sequencing data. Systems Biology and Bioinformatics (SBB-2020): The Twelfth International Young Scientists School (September 14–20, 2020, Novosibirsk, Russia),2020.pp.34 DOI 10.18699/SBB-2020-17

3. Comparative analysis of repeatome composition of four allopolyploid Poaceae species
Заочное участие в BGRS/SB-2020, сертификат участника

4. Е.И. Колганова, И.В. Киров. NanoTRF:программа для de novo поиска высококопийных тандемных повторов в данных нанопорового секвенирования. Материалы конференции БНП2020. Актуальная биотехнология. 2020. №3(34), с.535-536

5. М.Р. Омаров, П.Ю. Меркулов, С.А. Гварамия, Е.И. Колганова, И.В. Киров. Ретротранскриптом растений: закономерности организации и масштабы.Материалы конференции БНП2020. Актуальная биотехнология. 2020. №3(34), с.543-544