Визуализация научных данных¶

Преподаватели¶

Андрей Головин, к.х.н., старший преподаватель факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ
E-mail: golovin@genebee.msu.ru

Решетников Роман, к.ф-м.н., научный сотрудник ИБГ РАН
E-mail: r.reshetnikov@gmail.com

Залевский Артур, студент факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ
E-mail: aozalevsky@fbb.msu.ru

• Визуализация научных данных
  • Преподаватели
  • Цели курса
  • Программа курса
  • Презентации к лекциям
  • Задания
  • Как выставляется итоговая оценка по курсу
  • Примеры работ
  • Литература

Цели курса¶

1. Рассказать об общепринятых методах работы с массивами научных данных
2. Продемонстрировать удачные образцы иллюстраций к научным работам
3. Познакомить с инструментами для создания высококачественных иллюстраций

Программа курса¶

• Введение:
  1. Вводная лекция, знакомство с PyMol.
• Визуализация 3х мерных структур:
  2. Банк PDB. Работа в PyMol.
  3. Анимация и создание видео в PyMol.
• Физиология восприятия информации:
  4. Законы Вебера и Стивенса. Шкала Кливленда. Теория контраста.
• Графики:
  5. Типы графиков и особенности их применения.
  6. Введение в обработку цифровых сигналов. Работа в gnuplot (R).
• Диаграммы, схемы, деревья.
  7. Диаграммы, схемы. Graphviz, yEd, Gephi.
  8. Деревья, геномные данные. figtree, Circos.
• Векторная и растровая графика:
  9. Работа с векторной графикой. Верстка постера в Inkscape.
• Дополнительные главы:
  10. Лицензии, банки иллюстраций. Приглашенный докладчик.
  11. Продвинутая визуализация 3х мерных структур. Blender.
• Зачет:
  12. Выполнение зачетного задания.

Презентации к лекциям¶

Будут выкладываться по мере прохождения занятий

Задания¶

Будут выкладываться по мере прохождения занятий

Как выставляется итоговая оценка по курсу¶

Необходимо сдать зачетное задание.

Примеры работ¶

Литература¶

Список будет обновляться по мере прохождения занятий