4.7
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96 %

Ben Langmead, PhD +1 weiterer Dozent

35.881 bereits angemeldet

von

Johns Hopkins University

Über diesen Kurs

31.206 kürzliche Aufrufe

We will learn computational methods -- algorithms and data structures -- for analyzing DNA sequencing data. We will learn a little about DNA, genomics, and how DNA sequencing is used.  We will use Python to implement key algorithms and data structures and to analyze real genomes and DNA sequencing datasets.

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Dozenten

Dozentenbewertung

4,8/5 (100 Bewertungen)

Ben Langmead, PhD

Jacob Pritt

Department of Computer Science

35.881 Lernende

1 Kurse

von

Johns Hopkins University

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung96%(4,047 Bewertungen)

Woche

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

DNA sequencing, strings and matching

4 Stunden zum Abschließen

19 Videos (Gesamt 112 min), 7 Lektüren, 2 Quiz

19 Videos

Module 1 Introduction1m

Lecture: Why study this?4m

Lecture: DNA sequencing past and present3m

Lecture: Genomes as strings, reads as substrings5m

Lecture: String definitions and Python examples3m

Practical: String basics 7m

Practical: Manipulating DNA strings 7m

Practical: Downloading and parsing a genome 6m

Lecture: How DNA gets copied3m

Optional lecture: How second-generation sequencers work 7m

Optional lecture: Sequencing errors and base qualities 6m

Lecture: Sequencing reads in FASTQ format4m

Practical: Working with sequencing reads 11m

Practical: Analyzing reads by position 6m

Lecture: Sequencers give pieces to genomic puzzles5m

Lecture: Read alignment and why it's hard3m

Lecture: Naive exact matching10m

Practical: Matching artificial reads 6m

Practical: Matching real reads 7m

7 Lektüren

Welcome to Algorithms for DNA Sequencing10m

Pre Course Survey10m

Syllabus10m

Setting up Python (and Jupyter)10m

Getting slides and notebooks10m

Using data files with Python programs10m

Programming Homework 1 Instructions (Read First)10m

2 praktische Übungen

Module 130m

Programming Homework 130m

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Preprocessing, indexing and approximate matching

3 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 114 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

15 Videos

Week 2 Introduction 1m

Lecture: Boyer-Moore basics8m

Lecture: Boyer-Moore: putting it all together6m

Lecture: Diversion: Repetitive elements5m

Practical: Implementing Boyer-Moore 10m

Lecture: Preprocessing7m

Lecture: Indexing and the k-mer index10m

Lecture: Ordered structures for indexing8m

Lecture: Hash tables for indexing7m

Practical: Implementing a k-mer index 7m

Lecture: Variations on k-mer indexes9m

Lecture: Genome indexes used in research9m

Lecture: Approximate matching, Hamming and edit distance6m

Lecture: Pigeonhole principle6m

Practical: Implementing the pigeonhole principle 9m

1 Lektüre

Programming Homework 2 Instructions (Read First)10m

2 praktische Übungen

Module 230m

Programming Homework 230m

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Edit distance, assembly, overlaps

3 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 92 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

13 Videos

Module 3 Introduction 1m

Lecture: Solving the edit distance problem12m

Lecture: Using dynamic programming for edit distance12m

Practical: Implementing dynamic programming for edit distance 6m

Lecture: A new solution to approximate matching9m

Lecture: Meet the family: global and local alignment10m

Practical: Implementing global alignment 8m

Lecture: Read alignment in the field4m

Lecture: Assembly: working from scratch2m

Lecture: First and second laws of assembly8m

Lecture: Overlap graphs8m

Practical: Overlaps between pairs of reads 4m

Practical: Finding and representing all overlaps 3m

1 Lektüre

Programming Homework 3 Instructions (Read First)10m

2 praktische Übungen

Module 330m

Programming Homework 330m

Woche

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Algorithms for assembly

3 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 83 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

13 Videos

Module 4 introduction 1m

Lecture: The shortest common superstring problem8m

Practical: Implementing shortest common superstring 4m

Lecture: Greedy shortest common superstring7m

Practical: Implementing greedy shortest common superstring 7m

Lecture: Third law of assembly: repeats are bad5m

Lecture: De Bruijn graphs and Eulerian walks8m

Practical: Building a De Bruijn graph 4m

Lecture: When Eulerian walks go wrong9m

Lecture: Assemblers in practice8m

Lecture: The future is long?9m

Lecture: Computer science and life science5m

Lecture: Thank yous 43

1 Lektüre

Post Course Survey10m

2 praktische Übungen

Programming Homework 430m

Module 430m

Bewertungen

4.7

200 Bewertungen

5 stars
80,48 %
4 stars
14,81 %
3 stars
3,25 %
2 stars
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Top-Bewertungen von ALGORITHMS FOR DNA SEQUENCING

von SS3. Juli 2018

Very well prepared, from basics up to all commonly used techniques in bioinformatics. Prerequisites in Python is a plus, but not even necessary.

von AK6. Feb. 2018

This is by far the hardest and most organized. My coding skills have improved greatly. The codes are explained very well. I definitely recommend it!

von LJ14. März 2016

I had a lot of fun doing the little programming assignments in this course. I did not know I like algorithms this much. The pace is good and it is well taught.

von MD9. Nov. 2016

This was really fun. Really enjoyed the a-ha of the algorithms and the fun of solving the alignment and assembly problems. Feel mildly powerful after assembling a virus genome.

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Häufig gestellte Fragen

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