The State University of New York

Big Data, gènes et médecine

Isabelle Bichindaritz

Instructeur : Isabelle Bichindaritz

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(283 avis)

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La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Bioinformatique
  • Catégorie : Algorithmes de regroupement de données
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : La programmation en R

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Il y a 6 modules dans ce cours

Après ce module, vous serez capable de 1. Localiser et télécharger des fichiers pour l'analyse de données concernant les gènes et la médecine. 2. Ouvrir des fichiers et prétraiter des données en utilisant le langage R. 3. Ecrire des scripts R pour remplacer les valeurs manquantes, normaliser les données, discrétiser les données et échantillonner les données

Inclus

11 vidéos2 lectures6 devoirs1 sujet de discussion

À l'issue de ce module, vous serez en mesure de : 1. Localiser et télécharger des fichiers pour l'analyse de données concernant les gènes et la médecine. 2. Ouvrir les fichiers et prétraiter les données en utilisant le langage R. 3. Ecrire des scripts R pour remplacer les valeurs manquantes, normaliser les données, discrétiser les données et échantillonner les données

Inclus

13 vidéos4 lectures8 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés

Après ce module, vous serez capable de 1. Sélectionner des caractéristiques à partir d'ensembles de données hautement dimensionnels. 2. Evaluer la performance des méthodes de sélection de caractéristiques. 3. Ecrire des scripts R pour sélectionner des caractéristiques à partir d'ensembles de données impliquant des expressions génétiques

Inclus

9 vidéos4 lectures6 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés

Après ce module, vous serez capable de 1. Construire des modèles de classification et de prédiction. 2. Evaluer la performance des méthodes de classification et de prédiction. 3. Ecrire des scripts R pour classifier et prédire des maladies à partir des expressions génétiques.

Inclus

12 vidéos4 lectures10 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Après ce module, vous serez capable de 1. Énumérer les différents types d'altérations génétiques. 2. Comparer et opposer les méthodes de détection des mutations génétiques. 3. Comparer et opposer les méthodes de détection de la méthylation. 4. Comparer et opposer les méthodes de détection des variations du nombre de copies. 5. Quantifier les altérations génomiques. 6. Relier les altérations génomiques à l'expression différentielle des gènes. 7. Écrire des programmes en R pour déterminer les altérations des gènes et leur relation avec l'expression des gènes

Inclus

9 vidéos4 lectures8 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Après ce module, vous serez capable de 1. Trouver des clusters dans les données biomédicales impliquant des gènes.2. Analyser et visualiser les voies biologiques. 3. Ecrire des scripts R pour le clustering et pour l'analyse des voies.

Inclus

12 vidéos5 lectures5 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.3 (64 évaluations)
Isabelle Bichindaritz
The State University of New York
1 Cours35 262 apprenants

Offert par

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Felipe M.
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Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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Avis des étudiants

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283 avis

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    55,43 %

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SB
4

Révisé le 22 juin 2020

BJ
5

Révisé le 16 févr. 2023

MZ
4

Révisé le 8 sept. 2021

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