Dans ce cours, nous comparerons les séquences génomiques des mutations de COVID-19 afin d'identifier les zones potentielles qu'un traitement médicamenteux pourrait chercher à cibler. La première étape de la découverte d'un médicament consiste à identifier les sous-séquences du génome à cibler. Nous commencerons par comparer les génomes des mutations virales pour rechercher des similitudes. Ensuite, nous effectuerons une ACP pour réduire le nombre de dimensions et identifier les caractéristiques les plus communes. Ensuite, nous utiliserons le regroupement K-means en Python pour trouver le nombre optimal de groupes et retracer la lignée du virus. Enfin, nous prédirons la similarité entre les séquences et l'utiliserons pour choisir une sous-séquence cible. Tout au long du cours, chaque section consistera en un devoir de programmation accompagné d'une vidéo d'orientation et de conseils utiles. À la fin du cours, vous serez sur la bonne voie pour découvrir des moyens de lutter contre les maladies grâce au séquençage du génome.
Projet Capstone : IA avancée pour la découverte de médicaments
Ce cours fait partie de Spécialisation L'IA au service de la recherche scientifique
Instructeurs : Rajvir Dua
2 196 déjà inscrits
Inclus avec 
Expérience recommandée
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
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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
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