In diesem Projektkurs werden wir Genomsequenzen von COVID-19-Mutationen vergleichen, um potenzielle Bereiche zu identifizieren, auf die eine Arzneimitteltherapie abzielen könnte. Der erste Schritt bei der Entdeckung von Medikamenten ist die Identifizierung von Teilsequenzen ihres Genoms, die als Ziel dienen können. Wir beginnen damit, die Genome der Virusmutationen zu vergleichen, um nach Ähnlichkeiten zu suchen. Dann führen wir eine PCA durch, um die Anzahl der Dimensionen zu reduzieren und die häufigsten Merkmale zu identifizieren. Als Nächstes verwenden wir K-means Clustering in Python, um die optimale Anzahl von Gruppen zu finden und die Abstammung des Virus zu verfolgen. Schließlich werden wir die Ähnlichkeit zwischen den Sequenzen vorhersagen und daraus eine Zielteilsequenz auswählen. Während des gesamten Kurses besteht jeder Abschnitt aus einer Programmieraufgabe in Verbindung mit einem Anleitungsvideo und hilfreichen Hinweisen. Am Ende des Kurses werden Sie auf dem besten Weg sein, Wege zur Bekämpfung von Krankheiten mit Hilfe der Genomsequenzierung zu finden.
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Abschlussprojekt: Fortgeschrittene KI für die Entdeckung von Medikamenten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung KI für die wissenschaftliche Forschung
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Rajvir Dua
2.091 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Kurs
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Analyse von Genomsequenzen zur Ermittlung von Ähnlichkeiten und Identifizierung von Zielteilsequenzen mit Hilfe von prädiktiven Modellen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: K-Means Clustering
- Kategorie: Vollständige Genomsequenzierung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Entdeckung von Medikamenten
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden wir uns mit unserem Datensatz vertraut machen, indem wir einige grundlegende EDA durchführen und Genomsequenzen vergleichen. Durch die Analyse der Mutationen des COVID-19-Virus werden wir in der Lage sein, einige gemeinsame Eigenschaften des Genoms zu identifizieren, auf die unser Medikament abzielen sollte.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul setzen wir die Arbeit mit unseren Genomsequenzdaten fort und verwenden PCA, um Gruppen zu identifizieren und die wichtigsten Merkmale herauszufiltern. Nachdem wir die Anzahl der Dimensionen des Datensatzes reduziert haben, können wir mit K-means Cluster bilden und die verschiedenen Bereiche im 2D-Raum visualisieren.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden wir die Genomsequenzen mithilfe des K-Means-Algorithmus clustern. Wir werden die Anzahl der Cluster optimieren, indem wir die Silhouettenwerte über eine Vielzahl von Eingaben hinweg vergleichen, um den größten Abfall zu identifizieren. Schließlich bereiten wir uns darauf vor, im letzten Modul Vorhersage-Pipelines zu verwenden, um Bit-Scores und medikamentöse Therapien vorherzusagen.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul testen wir eine Reihe von Regressoren, um herauszufinden, welcher Regressor die Bisswerte für jede Genomsequenz am besten vorhersagt. Anschließend verwenden wir das von uns gewählte Modell, um die Genom-Pferde zu finden, die am engsten miteinander verwandt sind, und eine mögliche Teilsequenz ausfindig zu machen, die wir mit einem Kampfmittel bekämpfen können.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
von
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Johns Hopkins University
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Häufig gestellte Fragen
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