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Projet Capstone : IA avancée pour la découverte de médicaments
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Projet Capstone : IA avancée pour la découverte de médicaments

Rajvir Dua
Neelesh Tiruviluamala

Instructeurs : Rajvir Dua

2 281 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Analyse des séquences génomiques pour trouver des similitudes et identifier des sous-séquences cibles à l'aide de modèles prédictifs.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Réduction de dimensionnalité
  • Catégorie : Regroupement K-Means
  • Catégorie : Séquençage du génome entier
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Découverte de médicaments

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation L'IA au service de la recherche scientifique
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, nous commencerons à nous familiariser avec notre ensemble de données en effectuant quelques EDA de base et en comparant les séquences génomiques. En analysant les mutations du virus COVID-19, nous serons en mesure d'identifier certaines propriétés communes du génome que notre médicament devrait chercher à cibler.

Inclus

4 vidéos1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Dans ce module, nous continuerons à travailler avec les données de notre séquence génomique - en utilisant l'ACP pour identifier les groupes et les caractéristiques les plus importantes. Après avoir réduit le nombre de dimensions de l'ensemble de données, nous pourrons utiliser K-means pour former des groupes et visualiser les différentes zones dans l'espace 2D.

Inclus

2 vidéos1 lecture1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Dans ce module, nous regrouperons les séquences génomiques à l'aide de l'algorithme K-means. Nous optimiserons le nombre de clusters en comparant les scores de silhouette pour une grande variété d'entrées afin d'identifier la chute la plus importante. Enfin, nous nous préparerons à utiliser des pipelines de prédiction pour prédire les scores de bits et les thérapies médicamenteuses dans le dernier module.

Inclus

2 vidéos1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Dans ce module, nous testerons une variété de régresseurs pour voir lequel est le plus performant dans la prédiction des scores de bits pour chaque séquence génomique. Ensuite, nous utiliserons le modèle choisi pour trouver les équidés du génome qui sont les plus étroitement apparentés et tracer une sous-séquence possible à cibler à l'aide d'un médicament combatif.

Inclus

2 vidéos1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
1.8 (7 évaluations)
Rajvir Dua
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