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Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

BioinformaticsBioconductorGenomicsR Programming
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Johns Hopkins University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Week One

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
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Week Two

2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 81 min)
8 Videos
BSgenome6m
Biostrings - Matching6m
BSgenome - Views9m
GenomicRanges - Rle12m
GenomicRanges - Lists6m
GenomicFeatures18m
rtracklayer - Data Import14m
1 praktische Übung
Quiz 220m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Week Three

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 79 min)
9 Videos
Annotation Overview4m
ExpressionSet Overview4m
ExpressionSet9m
SummarizedExperiment7m
GEOquery6m
biomaRt13m
R S4 Classes16m
R S4 Methods10m
1 praktische Übung
Quiz 320m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Week Four

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

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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....
Genomic Data Science

Häufig gestellte Fragen

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    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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