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
Algorithmes pour le séquençage de l'ADN
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des données génomiques
Instructeurs : Ben Langmead, PhD
44 026 déjà inscrits
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4.7
(908 avis)
12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
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96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Programmation Informatique
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : structures de données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Outils de programmation informatique
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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
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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
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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
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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
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.8 (119 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of California San Diego
University of Michigan
Peking University
Technical University of Denmark (DTU)
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’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.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.7
908 avis
- 5 stars
79,86 %
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3,19 %
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GA
5
Révisé le 3 sept. 2020
Very well explained, a lot of the gaps of the previous courses got cleared up. This course should be an example on how to teach a subject. Thanks!!!
SS
5
Révisé le 4 juil. 2018
Very well prepared, from basics up to all commonly used techniques in bioinformatics. Prerequisites in Python is a plus, but not even necessary.
OE
5
Révisé le 19 oct. 2018
I loved this course a lot. It's well organized. The lectures are clear. And the practicals are highly useful. Also, the assignments are helpful.
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