Comment déduire quels sont les gènes qui orchestrent les différents processus dans la cellule ? Comment l'homme a-t-il migré hors d'Afrique et s'est-il répandu dans le monde ? Dans ce cours, nous verrons que ces deux questions apparemment différentes peuvent être abordées à l'aide de techniques algorithmiques et d'apprentissage automatique similaires découlant du problème général de la division des points de données en groupes distincts. Dans la première moitié du cours, nous présenterons des algorithmes de regroupement d'un groupe d'objets en une collection de groupes sur la base de leur similarité, un problème classique en science des données, et nous verrons comment ces algorithmes peuvent être appliqués aux données d'expression génique.
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Science des données génomiques et regroupement (Bioinformatique V)
Ce cours fait partie de Spécialisation Bioinformatique
Instructeurs : Pavel Pevzner
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</p><p>Bienvenue en classe!</p><p>Au début du cours, nous verrons comment les algorithmes de <strong>cluster </strong>un ensemble de points de données nous aideront à déterminer comment les levures sont devenues d'aussi bons vinificateurs. Vous trouverez au bas de cet e-mail la bande dessinée bioinformatique de ce chapitre, offerte par <a href="http://bearandfox.com" target="_blank" title="Link : http://bearandfox.com">Randall Christopher</a> et servant d'en-tête de chapitre dans le best-seller de la Specializations <a href="http://bioinformaticsalgorithms.com" target="_blank">compagnon d'impression</a>. Comment le singe a-t-il perdu un concours de dégustation de vin au profit d'un minuscule mammifère ? Pourquoi Pavel et Phillip sont-ils devenus des hommes des cavernes ? Et le fait de jouer à pile ou face les aidera-t-il à échapper à leur ennui éternel jusqu'à ce qu'ils puissent retourner dans le présent ? Commencez à apprendre pour le découvrir!</p><p><img width="550" alt="" src="http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/clustering_cropped.jpg" title="Image : http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/clustering_cropped.jpg"></p>
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</p> <p>Bienvenue à la deuxième semaine de cours ! </p> <p>Cette semaine, nous verrons comment passer d'une affectation "dure" de points aux clusters à une affectation "douce" qui permet aux limites des clusters de s'estomper. Nous verrons également comment adapter l'algorithme de Lloyd que nous avons rencontré la première semaine afin de produire un algorithme de clustering doux. Nous verrons également un autre algorithme de clustering appelé "clustering hiérarchique" qui regroupe les objets dans des clusters de plus en plus grands
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