This course introduces you to the basic biology of modern genomics and the experimental tools that we use to measure it. We'll introduce the Central Dogma of Molecular Biology and cover how next-generation sequencing can be used to measure DNA, RNA, and epigenetic patterns. You'll also get an introduction to the key concepts in computing and data science that you'll need to understand how data from next-generation sequencing experiments are generated and analyzed. This is the first course in the Genomic Data Science Specialization.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Genomic Data Science
Introduction to Genomic Technologies
von
Über diesen Kurs
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Kursteilnehmer, die sich für Course entscheiden, sind
- Biologists
- Scientists
- Biostatisticians
- Researchers
- User Experience Researchers
Kompetenzen, die Sie erwerben
BioinformaticsStatisticsData ScienceComputational Biology
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
12 Stunden zum Abschließen
Overview
In this Module, you can expect to study topics of "Just enough molecular biology", "The genome", "Writing a DNA sequence", "Central dogma", "Transcription", "Translation", and "DNA structure and modifications".
8 Videos (Gesamt 81 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
What Is Genomics?7m
What Is Genomic Data Science?8m
Just Enough Cell Biology8m
Important Molecules in Molecular Biology7m
The Human Genome Project17m
Molecular Biology Structures9m
From Genes to Phenotypes9m
2 Lektüren
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
1 praktische Übungen
Quiz 1: Overview and Molecular Biology20m
Woche
21 Stunden zum Abschließen
Measurement Technology
In this module, you'll learn about polymerase chain reaction, next generation sequencing, and applications of sequencing.
3 Videos (Gesamt 25 min), 1 Quiz
1 praktische Übungen
Quiz 2: Measurement Technology20m
Woche
31 Stunden zum Abschließen
Computing Technology
The lectures for this module cover a few basic topics in computing technology. We'll go over the foundations of computer science, algorithms, memory and data structures, efficiency, software engineering, and computational biology software.
6 Videos (Gesamt 39 min), 1 Quiz
6 Videos
Algorithms4m
Memory and Data Structures6m
Efficiency3m
Software Engineering8m
What is Computational Biology Software11m
1 praktische Übungen
Quiz 3: Computing Technology20m
Woche
42 Stunden zum Abschließen
Data Science Technology
In this module on Data Science Technology, we'll be covering quite a lot of information about how to handle the data produced during the sequencing process. We'll cover reproducibility, analysis, statistics, question types, the central dogma of inference, analysis code, testing, prediction, variation, experimental design, confounding, power, sample size, correlation, causation, and degrees of freedom.
10 Videos (Gesamt 55 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
10 Videos
What Went Wrong?4m
The Central Dogma of Statistics3m
Data Sharing Plans4m
Getting Help with Statistics2m
Plotting Your Data5m
Sample Size and Variability7m
Statistical Significance6m
Multiple Testing7m
Study Design, Batch Effects, and Confounding7m
2 Lektüren
Course Project Instructions and Reading10m
Post-Course Survey10m
2 praktische Übungen
Quiz 4: Data Science Technology20m
Course Project20m
36%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
28%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Top-Bewertungen von Introduction to Genomic Technologies
Relatively nice introduction course, contents are maybe rather limited, yet as an instructive course, it does provide a clear overview which correlates well with the required answers for the quizzes!
Very good introductory course. It's a lot of material to cover for a newbie, but if you have some background, you will find you progress pretty quickly. Enjoyable, engaging, fun and useful.
Dozenten
Steven Salzberg, PhD
ProfessorBiomedical Engineering, Computer Science, and Biostatistics
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg 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.
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
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
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