Oxford BioDiscovery এর সাথে Comprehensive Bioinformatics for Advanced Microbial Genomics কোর্সটির দ্বিতীয় ব্যাচ October 10, 2025 থেকে শুরু হবে।
বাংলাদেশের বায়োকেমিস্ট্রি/বায়োটেকনোলজি/মাইক্রোবায়োলজি/জুলজি/বোটানি ইত্যাদি বিভিন্ন ব্যাকগ্রাউন্ডে থেকে এসে যারা মাইক্রোবিয়াল জিনোমিক্স নিয়ে NGS বিষয়ক গবেষণা করতে চান, তাদের জন্য এটি কম্প্রিহেনসিভ কোর্স হিসেবে ডিজাইন করেছি।
গত মার্চে এটার প্রথম ব্যাচ শুরু করি, যা এই সামারে শেষ হয়। মূলত প্রফেশনালরা (পিএইচডি এবং পোস্ট-ডকরা) যোগ দিয়েছিলেন গত ব্যাচে। প্রথম ব্যাচ হলেও শিক্ষার্থীদের রিভিউ/ফিডব্যাক ভালো এবং ব্যক্তিগতভাবে আমি আমার ইন্স্ট্রাকশন/ম্যাটেরিয়াল তৈরি এবং হ্যান্ডস অন টিউটোরিয়ালের স্টান্ডার্ডের ব্যপারে সন্তুষ্ট।
গত কোর্সে সফলভাবে সমাপ্ত করা কয়েকজনের লিঙ্কড-ইন পোস্ট:
কিভাবে পরিচালিত হবে?
– কোর্সটি হবে জুমের মাধ্যমে, লাইভ অনলাইন।
– সেশনগুলো চলবে প্রায় দুই ঘন্টা।
– প্রতি সপ্তাহে একটি সেশন থাকবে। ক্লাসগুলো বাংলায় নেয়া হবে।
– ক্লাসগুলো বাংলাদেশ সময় শুক্রবার রাত ৮টায়। প্যাসিফিক (লস এঞ্জেলেস) টাইম শুক্রবার সকাল ৭টা থেকে শুরু।
– লেকচারগুলোর রেকর্ড পরবর্তীতে asynchronous viewing করা যাবে। (তবে আমি সাজেস্ট করবো PI-কে আগে থেকে জানিয়ে ক্লাসগুলো লাইভ এটেন্ড করতে)
কোর্সটি কত বড়?
– প্রথম তিন মাসে মোট বারোটি টপিক কভার করা হবে।
– পেপার রিপ্রোডাকশন ভিত্তিক ইন্ডেপেন্ডেন্ট প্রজেক্ট এর জন্য আরো এক মাস থাকবে সাপোর্টের জন্য।
কোর্সে কি শেখানো হবে?
- প্রথম মডিউল হলো কম্পিউটেশনাল ডেটা স্কিল। এখানে মূলত বায়োইনফরমেটিক্সের জন্য পাইথন প্রোগ্রামিং শেখানো হবে। ফাউন্ডেশনাল প্রোগ্রামিং, স্ক্রিপ্টিং, ও ডেটা র্যাঙ্গলিং এর টপিক কভার করা হবে।
- পরের মডিউলে NGS ডেটা থেকে মাইক্রোবিয়াল জিনোম এনালাইসিস এর বিভিন্ন টপিক কভার করা হবে।
- যেহেতু বায়োইনফরমেটিক্সে Python/R/UNIX সবই লাগে, এবং প্রোগ্রামিং স্কিলগুলো এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় সহজেই ট্রান্সলেট করা যায়, তাই R ও UNIX বিষয়ক আলাদা সেশন থাকবে।
টিচিং ফিলোসফি কি?
আমার ক্লাস টিচিং ফিলোসফি স্লাইড নির্ভর নয়, বরং আমি হ্যান্ডস অন ডেমনস্ট্রেশনে বিশ্বাসী। আমি রিয়েল লাইফ ডেটাসেট থেকে case-study approach-এ এক্সাম্পল ব্যবহার করে দেখাই যে কোন কমান্ড কেন কোথায় ব্যবহার হচ্ছে, কেন ব্যবহৃত হচ্ছে, রেজাল্টগুলো কেমন ইত্যাদি।
একই কোর্স থেকে Python/R/UNIX/NGS শেখা কতটুকু বাস্তবসম্মত?
আমি বিভিন্ন REEU ইন্টার্নশিপ প্রোগ্রাম, আউটরিচ সায়েন্স ক্যাম্পে মেন্টর হিসেবে কাজ করেছি। সেখানকার অভিজ্ঞতা থেকে বলতে পারি, শিক্ষার্থীরা এসব কম্পিউটেশনাল স্কিলগুলো দ্রুত শিখে নেয় যদি তাদের real life প্রজেক্টে যুক্ত করা হয়।
রেজিস্ট্রেশন ও এ বিষয়ক যাবতীয় প্রশ্ন সরাসরি ওয়েবসাইটে করার জন্য অনুরোধ রইলো।
কোর্স বিষয়ক যে কোন প্রশ্নের জন্য আমাকে লিঙ্কডইনে মেসেজ দিতে পারেন।
কোর্সটির প্রোমোশন হিসেবে এই মাস ব্যাপি NGS সম্পর্কিত কিছু টিউটোরিয়াল তৈরি লিখবো যা আমার ওয়েবসাইটে প্রকাশিত হবে। এসব টিউটোরিয়ালের খবর পেতে আমার ওয়েবসাইটটির নিউজলেটার সাবস্ক্রাইব করতে পারেন।
রেজিস্ট্রেশন করুন Oxford BioDiscovery এর ওয়েবসাইট থেকে।
চলুন দেখে আসি সপ্তাহভিত্তিক কারিকুলাম:
সপ্তাহ ১: Programming Fundamentals with Python পাইথন দিয়ে প্রোগ্রামিংয়ের মূলনীতি, ভিএস কোড (VSCode) সেটআপ, ভেরিয়েবল (variables), ডেটা স্ট্রাকচার (data structures), লুপ (loops), শর্তাবলী (conditionals), স্বয়ংক্রিয় কাজের জন্য স্ক্রিপ্টিং। ডিএনএ-এর মিউটেশন এবং এর সাবস্টিটিউশন মডেল নিয়ে সিমুলেশন।
সপ্তাহ ২: Introduction to BioPython বায়োপাইথন (BioPython) পরিচিতি। ফাংশন এবং ক্লাস (classes) সম্পর্কে ধারণা। ফাস্টা (FASTA) ও জেনব্যাঙ্ক (GenBank) ফাইল পার্সিং। সিকোয়েন্স (sequence) বিশ্লেষণ এবং গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বের করা। Good practice of coding।
সপ্তাহ ৩: Essential Modules for Numeric Analysis নিউমেরিক অ্যানালাইসিসের জন্য জরুরি মডিউল। জুপিটার নোটবুক (Jupyter Notebooks), নামপাই (NumPy), প্যান্ডাস (Pandas), ম্যাটপ্লটলিব (Matplotlib), সিবর্ন (Seaborn)। অবজেক্ট ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং (OOP) বোঝা এবং স্ক্রিপ্টকে কমান্ড লাইন ইন্টারফেস (CLI)-এ রূপান্তর করা। মিনিপ্রজেক্ট: TSS সাইট প্রেডিকশনের জন্য বায়োকেমিক্যাল প্রপার্টি ব্যবহার।
সপ্তাহ ৪: Introduction to R for data wrangling and visualization ডেটা ম্যানেজমেন্ট ও ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য আর (R) পরিচিতি: বেসিক আর (Base R) সিনট্যাক্স, ভেক্টর (vector), ডেটা ফ্রেম (data.frame)। ডেটা ফিল্টার (filter), মার্জ (merge), পিভট (pivot), গ্রুপ (group) করা। ggplot2 ব্যবহার করে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন।
সপ্তাহ ৫: Introduction to Unix ইউনিক্স (Unix) পরিচিতি: ফাইল সিস্টেম নেভিগেশন, ফাইল ম্যানেজমেন্ট, পারমিশন, পাইপিং। grep, awk, sed এবং ব্যাশ স্ক্রিপ্টিং (Bash scripting) শেখা।
সপ্তাহ ৬: Sequencing, Assembly, Annotation সিকোয়েন্সিং, অ্যাসেম্বলি, অ্যানোটেশন। সিকোয়েন্সিং, জিনোম অ্যাসেম্বলি, জিনোম অ্যানোটেশন এবং পাবলিক ডেটা ব্যবহারের ধারণা।
সপ্তাহ ৭: Phylogenetic Analysis ফাইলোজেনেটিক (Phylogenetic) অ্যানালাইসিস। ফাইলোজেনেটিক পদ্ধতি, ট্রি (tree) ভিজ্যুয়ালাইজেশন, এবং কমিউনিটি স্ট্রাকচার অ্যানালাইসিস।
সপ্তাহ ৮: Ortholog Clustering and Pan-Genome Analysis অর্থোলগ ক্লাস্টারিং ও প্যান-জিনোম অ্যানালাইসিস অর্থোলগ ডিটেকশন, প্যান-জিনোম বিশ্লেষণ, মাইক্রোবিয়াল GWAS এবং ফাইলোজিনোমিক্স।
সপ্তাহ ৯: Phylodynamics and Mobilome Analysis ফাইলোডাইনামিকস এবং মোবিলোম অ্যানালাইসিস। বিস্ট (BEAST) ব্যবহার করে টাইম-ক্যালিব্রেটেড ট্রি তৈরি। প্লাজমিড (Plasmids) এবং আইস (ICEs) সনাক্তকরণ।
সপ্তাহ ১০: Variant Calling ভ্যারিয়েন্ট কলিং: স্নিপ (SNP) কলিং পাইপলাইন, ভ্যারিয়েন্ট ভিজ্যুয়ালাইজেশন, এবং স্নকমেইক (Snakemake) ব্যবহার করে অ্যানালাইসিস স্বয়ংক্রিয় করা।
সপ্তাহ ১১: Introduction to metagenomics মেটা-জিনোমিক্স পরিচিতি: ট্যাক্সোনোমিক ও ফাংশনাল প্রোফাইলিং, শটগান মেটা-জিনোমিক্স এবং MAGs।
সপ্তাহ ১২: Amplicon sequencing and metagenomics অ্যাম্পলিকন সিকোয়েন্সিং ও মেটা-জিনোমিক্স: তুলনামূলক মেটা-জিনোমিক্স, ডাইভার্সিটি মেট্রিক, এবং কেস-স্টাডি।
সপ্তাহ ১৩-১৬: Project and support প্রোজেক্ট এবং সাপোর্ট: গিটহাব (GitHub) পরিচিতি। স্বতন্ত্র প্রোজেক্ট (Independent project) এবং সাপোর্ট।
Leave a Reply