The Process for RNA-seq (3:59) - Module 4 | Coursera

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Statistics for Genomic Data Science

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

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Genomic Data Science 専門講座における 8 の 7 コース

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An introduction to the statistics behind the most popular genomic data science projects. This is the sixth course in the Genomic Big Data Science Specialization from Johns Hopkins University.

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学習するスキル

Statistics, Data Analysis, R Programming, Biostatistics

レビュー

4.2 (287 件の評価)

5 stars
54.70%
4 stars
26.48%
3 stars
11.14%
2 stars
2.78%
1 star
4.87%

TK

2019年3月24日

Very good course and useful understanding statistical aspects of data.

HD

2021年4月8日

This is the best. It opens my eye for genomic data analysis.

レッスンから

Module 4

In this week we will cover a lot of the general pipelines people use to analyze specific data types like RNA-seq, GWAS, ChIP-Seq, and DNA Methylation studies.

Module 4 Overview (1:21)1:21

Gene Set Enrichment (4:19)4:19

More Enrichment (3:59)3:59

Gene Set Analysis in R (7:43)7:43

The Process for RNA-seq (3:59)3:59

The Process for Chip-Seq (5:25)5:25

The Process for DNA Methylation (5:03)5:03

The Process for GWAS/WGS (6:12)6:12

Combining Data Types (eQTL) (6:04)6:04

eQTL in R (10:36)10:36

Researcher Degrees of Freedom (5:49)5:49

Inference vs. Prediction (8:52)8:52

Knowing When to Get Help (2:31)2:31

Statistics for Genomic Data Science Wrap-Up (1:53)1:53

講師

Jeff Leek, PhD
Associate Professor, Biostatistics

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