Learn to use tools from the Bioconductor project to perform analysis of genomic data. This is the fifth course in the Genomic Big Data Specialization from Johns Hopkins University.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Genomic Data Science
Bioconductor for Genomic Data Science
von
Über diesen Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben
BioinformaticsBioconductorGenomicsR Programming
Learner Career Outcomes
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Kurs 6 von 8 in
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Ca. 17 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
3 Stunden zum Abschließen
Week One
The class will cover how to install and use Bioconductor software. We will discuss common data structures, including ExpressionSets, SummarizedExperiment and GRanges used across several types of analyses.
3 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 126 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
16 Videos
Installing R on A Mac 2m
Installing R Studio on a Mac 1m
What is Bioconductor7m
Installing Bioconductor3m
The Bioconductor Website9m
Useful Online Resources5m
R Base Types18m
GRanges - Overview4m
IRanges - Basic Usage12m
GenomicRanges - GRanges8m
GenomicRanges - Basic GRanges Usage8m
GenomicRanges - seqinfo6m
AnnotationHub8m
Usecase: AnnotationHub and GRanges, part 112m
Usecase: AnnotationHub and GRanges, part 213m
3 Lektüren
Welcome10m
Syllabus10m
Pre Course Survey10m
1 praktische Übung
Quiz 120m
2 Stunden zum Abschließen
Week Two
In this week we will learn how to represent and compute on biological sequences, both at the whole-genome level and at the level of millions of short reads.
2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 81 min), 1 Quiz
8 Videos
BSgenome6m
Biostrings - Matching6m
BSgenome - Views9m
GenomicRanges - Rle12m
GenomicRanges - Lists6m
GenomicFeatures18m
rtracklayer - Data Import14m
1 praktische Übung
Quiz 220m
2 Stunden zum Abschließen
Week Three
In this week we will cover Basic Data Types, ExpressionSet, biomaRt, and R S4.
2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 79 min), 1 Quiz
9 Videos
Annotation Overview4m
ExpressionSet Overview4m
ExpressionSet9m
SummarizedExperiment7m
GEOquery6m
biomaRt13m
R S4 Classes16m
R S4 Methods10m
1 praktische Übung
Quiz 320m
2 Stunden zum Abschließen
Week Four
In this week, we will cover Getting data in Bioconductor, Rsamtools, oligo, limma, and minfi
2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 81 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
7 Videos
Short Read4m
Rsamtools12m
oligo14m
limma16m
minfi11m
Count-based RNA-seq analysis15m
1 Lektüre
Post Course Survey10m
1 praktische Übung
Quiz 420m
Top-Bewertungen von Bioconductor for Genomic Data Science
Before you can run, you must learn to walk.\n\nKasper's well paced tutorials will give you confidence using the tools you need for genomic study.
Excellent introduction to Bioconductor. Thanks to the team. However, absence of inputs from TA or Instructor was felt in the discussion.
Dozent
Kasper Daniel Hansen, PhD
Assistant Professor, Biostatistics and Genetic MedicineBloomberg School of Public Health
Über Johns Hopkins University
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Über den Spezialisierung Genomic Data Science
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.
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Häufig gestellte Fragen
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