Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Bioinformatik

4.2
Sterne
84 Bewertungen

Pavel Pevzner +1 weiterer Dozent

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von

Spezialisierung BioinformatikUniversity of California San Diego

Über diesen Kurs

3.088 kürzliche Aufrufe

How do we infer which genes orchestrate various processes in the cell?  How did humans migrate out of Africa and spread around the world? In this class, we will see that these two seemingly different questions can be addressed using similar algorithmic and machine learning techniques arising from the general problem of dividing data points into distinct clusters.
In the first half of the course, we will introduce algorithms for clustering a group of objects into a collection of clusters based on their similarity, a classic problem in data science, and see how these algorithms can be applied to gene expression data.

In the second half of the course, we will introduce another classic tool in data science called principal components analysis that can be used to preprocess multidimensional data before clustering in an effort to greatly reduce the number dimensions without losing much of the "signal" in the data.

Finally, you will learn how to apply popular bioinformatics software tools to solve a real problem in clustering.

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Kurs 5 von 7 in

Spezialisierung Bioinformatik

Stufe „Anfänger“

Ca. 10 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch

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Dozenten

Pavel Pevzner

Professor

Department of Computer Science and Engineering

623.919 Lernende

15 Kurse

Phillip Compeau

Visiting Researcher

Department of Computer Science & Engineering

200.111 Lernende

8 Kurse

von

University of California San Diego

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Week 1: Introduction to Clustering Algorithms

Welcome to class!At the beginning of the class, we will see how algorithms for clustering a set of data points will help us determine how yeast became such good wine-makers. At the bottom of this email is the Bioinformatics Cartoon for this chapter, courtesy of <a href="http://bearandfox.com" target="_blank" title="Link: http://bearandfox.com">Randall Christopher</a> and serving as a chapter header in the Specialization's bestselling <a href="http://bioinformaticsalgorithms.com" target="_blank">print companion</a>. How did the monkey lose a wine-drinking contest to a tiny mammal?  Why have Pavel and Phillip become cavemen? And will flipping a coin help them escape their eternal boredom until they can return to the present? Start learning to find out!<img width="550" alt="" src="http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/clustering_cropped.jpg" title="Image: http://bioinformaticsalgorithms.com/images/cover/clustering_cropped.jpg">

5 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 33 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Week 2: Advanced Clustering Techniques

Welcome to week 2 of class!

This week, we will see how we can move from a "hard" assignment of points to clusters toward a "soft" assignment that allows the boundaries of the clusters to blend. We will also see how to adapt the Lloyd algorithm that we encountered in the first week in order to produce an algorithm for soft clustering. We will also see another clustering algorithm called "hierarchical clustering" that groups objects into larger and larger clusters.

4 Stunden zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 35 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

Woche

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Week 3: Introductory Algorithms in Population Genetics

1 Stunde zum Abschließen

2 Lektüren

Bewertungen

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Top-Bewertungen von GENOMIC DATA SCIENCE AND CLUSTERING (BIOINFORMATICS V)

von DD23. Okt. 2019

Truly awesome. What I liked best was that this course didn't have a peer reviewed final challenge, so I didn't have to wait months until my work was graded :)

von QW21. Mai 2017

The first two week was very good, but for week 3 I don't see the content has any connection with Genomic Data Science.

von JM21. März 2020

Really enjoyed the clustering chapters and the practical exercises with the yeast dataset

von ZX20. Juli 2019

In depth and comprehensive coverage of the topics in genetic data analysis.

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Über den Spezialisierung Bioinformatik

Join Us in a Top 50 MOOC of All Time!

How do we sequence and compare genomes? How do we identify the genetic basis for disease? How do we construct an evolutionary Tree of Life for all species on Earth? When you complete this Specialization, you will learn how to answer many questions in modern biology that have become inseparable from the computational approaches used to solve them. You will also obtain a toolkit of existing software resources built on these computational approaches and that are used by thousands of biologists every day in one of the fastest growing fields in science. Although this Specialization centers on computational topics, you do not need to know how to program in order to complete it. If you are interested in programming, we feature an "Honors Track" (called "hacker track" in previous runs of the course). The Honors Track allows you to implement the bioinformatics algorithms that you will encounter along the way in dozens of automatically graded coding challenges. By completing the Honors Track, you will be a bioinformatics software professional! Learn more about the Bioinformatics Specialization (including why we are wearing these crazy outfits) by watching our introductory video. You can purchase the Specialization's print companion, Bioinformatics Algorithms: An Active Learning Approach, from the textbook website. Our first course, "Finding Hidden Messages in DNA", was named a top-50 MOOC of all time by Class Central!

Häufig gestellte Fragen

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Genomic Data Science and Clustering (Bioinformatics V)

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