このコースについて

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受講生の就業成果

43%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

33%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における8の4コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
約12時間で修了
英語
字幕:英語

習得するスキル

Bioinformatics AlgorithmsAlgorithmsPython ProgrammingAlgorithms On Strings

受講生の就業成果

43%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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提供:

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ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up97%(3,150 件の評価)Info
1

1

4時間で修了

DNA sequencing, strings and matching

4時間で修了
19件のビデオ (合計112分), 7 readings, 2 quizzes
19件のビデオ
Lecture: Why study this?4 分
Lecture: DNA sequencing past and present3 分
Lecture: Genomes as strings, reads as substrings5 分
Lecture: String definitions and Python examples3 分
Practical: String basics 7 分
Practical: Manipulating DNA strings 7 分
Practical: Downloading and parsing a genome 6 分
Lecture: How DNA gets copied3 分
Optional lecture: How second-generation sequencers work 7 分
Optional lecture: Sequencing errors and base qualities 6 分
Lecture: Sequencing reads in FASTQ format4 分
Practical: Working with sequencing reads 11 分
Practical: Analyzing reads by position 6 分
Lecture: Sequencers give pieces to genomic puzzles5 分
Lecture: Read alignment and why it's hard3 分
Lecture: Naive exact matching10 分
Practical: Matching artificial reads 6 分
Practical: Matching real reads 7 分
7件の学習用教材
Welcome to Algorithms for DNA Sequencing10 分
Pre Course Survey10 分
Syllabus10 分
Setting up Python (and Jupyter)10 分
Getting slides and notebooks10 分
Using data files with Python programs10 分
Programming Homework 1 Instructions (Read First)10 分
2の練習問題
Module 130 分
Programming Homework 130 分
2

2

3時間で修了

Preprocessing, indexing and approximate matching

3時間で修了
15件のビデオ (合計114分), 1 reading, 2 quizzes
15件のビデオ
Lecture: Boyer-Moore basics8 分
Lecture: Boyer-Moore: putting it all together6 分
Lecture: Diversion: Repetitive elements5 分
Practical: Implementing Boyer-Moore 10 分
Lecture: Preprocessing7 分
Lecture: Indexing and the k-mer index10 分
Lecture: Ordered structures for indexing8 分
Lecture: Hash tables for indexing7 分
Practical: Implementing a k-mer index 7 分
Lecture: Variations on k-mer indexes9 分
Lecture: Genome indexes used in research9 分
Lecture: Approximate matching, Hamming and edit distance6 分
Lecture: Pigeonhole principle6 分
Practical: Implementing the pigeonhole principle 9 分
1件の学習用教材
Programming Homework 2 Instructions (Read First)10 分
2の練習問題
Module 230 分
Programming Homework 230 分
3

3

3時間で修了

Edit distance, assembly, overlaps

3時間で修了
13件のビデオ (合計92分), 1 reading, 2 quizzes
13件のビデオ
Lecture: Solving the edit distance problem12 分
Lecture: Using dynamic programming for edit distance12 分
Practical: Implementing dynamic programming for edit distance 6 分
Lecture: A new solution to approximate matching9 分
Lecture: Meet the family: global and local alignment10 分
Practical: Implementing global alignment 8 分
Lecture: Read alignment in the field4 分
Lecture: Assembly: working from scratch2 分
Lecture: First and second laws of assembly8 分
Lecture: Overlap graphs8 分
Practical: Overlaps between pairs of reads 4 分
Practical: Finding and representing all overlaps 3 分
1件の学習用教材
Programming Homework 3 Instructions (Read First)10 分
2の練習問題
Module 330 分
Programming Homework 330 分
4

4

3時間で修了

Algorithms for assembly

3時間で修了
13件のビデオ (合計83分), 1 reading, 2 quizzes
13件のビデオ
Lecture: The shortest common superstring problem8 分
Practical: Implementing shortest common superstring 4 分
Lecture: Greedy shortest common superstring7 分
Practical: Implementing greedy shortest common superstring 7 分
Lecture: Third law of assembly: repeats are bad5 分
Lecture: De Bruijn graphs and Eulerian walks8 分
Practical: Building a De Bruijn graph 4 分
Lecture: When Eulerian walks go wrong9 分
Lecture: Assemblers in practice8 分
Lecture: The future is long?9 分
Lecture: Computer science and life science5 分
Lecture: Thank yous 43
1件の学習用教材
Post Course Survey10 分
2の練習問題
Programming Homework 430 分
Module 430 分

レビュー

ALGORITHMS FOR DNA SEQUENCING からの人気レビュー

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Genomic Data Science専門講座について

With genomics sparks a revolution in medical discoveries, it becomes imperative to be able to better understand the genome, and be able to leverage the data and information from genomic datasets. Genomic Data Science is the field that applies statistics and data science to the genome. This Specialization covers the concepts and tools to understand, analyze, and interpret data from next generation sequencing experiments. It teaches the most common tools used in genomic data science including how to use the command line, along with a variety of software implementation tools like Python, R, Bioconductor, and Galaxy. This Specialization is designed to serve as both a standalone introduction to genomic data science or as a perfect compliment to a primary degree or postdoc in biology, molecular biology, or genetics, for scientists in these fields seeking to gain familiarity in data science and statistical tools to better interact with the data in their everyday work. To audit Genomic Data Science courses for free, visit https://www.coursera.org/jhu, click the course, click Enroll, and select Audit. Please note that you will not receive a Certificate of Completion if you choose to Audit....
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よくある質問

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