Nous apprendrons les méthodes informatiques - algorithmes et structures de données - pour analyser les données de séquençage de l'ADN. Nous en apprendrons un peu plus sur l'ADN, la génomique et l'utilisation du séquençage de l'ADN. Nous utiliserons Python pour mettre en œuvre des algorithmes et des structures de données clés et pour analyser des génomes réels et des ensembles de données de séquençage de l'ADN.
Algorithmes pour le séquençage de l'ADN
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Algorithmes pour le séquençage de l'ADN
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données génomiques
Instructeurs : Ben Langmead, PhD
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96%
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes bioinformatiques
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Algorithmes sur les chaînes de caractères
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8 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce module débute notre exploration des algorithmes d'analyse des données de séquençage de l'ADN. Nous discuterons de la technologie du séquençage de l'ADN, de son passé et de son présent, ainsi que de son fonctionnement
Inclus
19 vidéos7 lectures2 devoirs
Dans ce module, nous apprenons de nouveaux algorithmes utiles et flexibles pour résoudre les problèmes de correspondance exacte et approximative. Nous commencerons par apprendre Boyer-Moore, un algorithme rapide et très largement utilisé pour l'appariement exact
Inclus
15 vidéos1 lecture2 devoirs
Cette semaine, nous terminons notre discussion sur l'alignement des lectures en découvrant les algorithmes qui résolvent à la fois le problème de la distance d'édition et les problèmes connexes d'analyse de la bioséquence, comme l'alignement global et l'alignement local.
Inclus
13 vidéos1 lecture2 devoirs
Dans le dernier module, nous avons commencé à discuter du problème de l'assemblage et nous avons vu quelques principes de base qui le sous-tendent. Dans ce module, nous allons apprendre quelques façons de résoudre le problème de l'alignement.
Inclus
13 vidéos1 lecture2 devoirs
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Fred Hutchinson Cancer Center
Johns Hopkins University
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