Ce cours vous présente la biologie de base de la génomique moderne et les outils expérimentaux que nous utilisons pour la mesurer. Nous vous présenterons le dogme central de la biologie moléculaire et nous verrons comment le séquençage de nouvelle génération peut être utilisé pour mesurer l'ADN, l'ARN et les modèles épigénétiques. Vous recevrez également une introduction aux concepts clés de l'informatique et de la science des données dont vous aurez besoin pour comprendre comment les données des expériences de séquençage de nouvelle génération sont générées et analysées.
Introduction aux technologies génomiques
Introduction aux technologies génomiques
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données génomiques
Instructeurs : Steven Salzberg, PhD
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4.6
(4,596 avis)
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3 semaines à 2 heures par semaine
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Biologie informatique
Détails à connaître
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous pouvez vous attendre à étudier les sujets suivants : "Juste assez de biologie moléculaire", "Le génome", "Écrire une séquence d'ADN", "Le dogme central", "La transcription", "La traduction", et "La structure et les modifications de l'ADN".
Inclus
8 vidéos2 lectures1 devoir
Dans ce module, vous découvrirez la réaction en chaîne de la polymérase, le séquençage de nouvelle génération et les applications du séquençage.
Inclus
3 vidéos1 devoir
Les cours de ce module couvrent quelques sujets de base de la technologie informatique. Nous passerons en revue les fondements de l'informatique, les algorithmes, la mémoire et les structures de données, l'efficacité, le génie logiciel et les logiciels de biologie informatique.
Inclus
6 vidéos1 devoir
Dans ce module sur la technologie de la science des données, nous aborderons un grand nombre d'informations sur la manière de traiter les données produites au cours du processus de séquençage. Nous aborderons la reproductibilité, l'analyse, les statistiques, les types de questions, le dogme central de l'inférence, le code d'analyse, les tests, la prédiction, la variation, la conception expérimentale, la confusion, la puissance, la taille de l'échantillon, la corrélation, la causalité et les degrés de liberté.
Inclus
10 vidéos2 lectures2 devoirs
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
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Johns Hopkins University
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