Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Genomic Data Science

Kasper Daniel Hansen, PhD

von

Spezialisierung Genomic Data ScienceJohns Hopkins University

Über diesen Kurs

14,769 kürzliche Aufrufe

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.

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Kurs 6 von 8 in

Spezialisierung Genomic Data Science

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Ca. 9 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (europäisch), Russisch, Englisch, Spanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

BioinformaticsBioconductorGenomicsR Programming

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Dozent

Dozentenbewertung

4.09/5 (13 Bewertungen)

Kasper Daniel Hansen, PhD

Assistant Professor, Biostatistics and Genetic Medicine

Bloomberg School of Public Health

16,286 Kursteilnehmer

2 Kurse

von

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.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

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 Windows 3m

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 130m

Woche

Woche 2

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)

8 Videos

Biostrings7m

BSgenome6m

Biostrings - Matching6m

BSgenome - Views9m

GenomicRanges - Rle12m

GenomicRanges - Lists6m

GenomicFeatures18m

rtracklayer - Data Import14m

1 praktische Übung

Quiz 230m

Woche

Woche 3

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)

9 Videos

Basic Data Types4m

Annotation Overview4m

ExpressionSet Overview4m

ExpressionSet9m

SummarizedExperiment7m

GEOquery6m

biomaRt13m

R S4 Classes16m

R S4 Methods10m

1 praktische Übung

Quiz 330m

Woche

Woche 4

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

Getting data into Bioconductor6m

Short Read4m

Rsamtools12m

oligo14m

limma16m

minfi11m

Count-based RNA-seq analysis15m

1 Lektüre

Post Course Survey10m

1 praktische Übung

Quiz 430m

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. 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.

Häufig gestellte Fragen

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