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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About this Course
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귀하가 습득할 기술
BioinformaticsBioconductorGenomicsR Programming
100% 온라인
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다음 전문 분야의 8개 강좌 중 6번째 강좌:
유동적 마감일
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완료하는 데 약 17시간 필요
영어
자막: 영어
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 3시간 필요
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.
완료하는 데 3시간 필요
16개 동영상 (총 126분), 3 readings, 1 quiz
16개의 동영상
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
3개의 읽기 자료
Welcome10m
Syllabus10m
Pre Course Survey10m
1개 연습문제
Quiz 120m
완료하는 데 2시간 필요
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.
완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 81분)
8개의 동영상
BSgenome6m
Biostrings - Matching6m
BSgenome - Views9m
GenomicRanges - Rle12m
GenomicRanges - Lists6m
GenomicFeatures18m
rtracklayer - Data Import14m
1개 연습문제
Quiz 220m
완료하는 데 2시간 필요
Week Three
In this week we will cover Basic Data Types, ExpressionSet, biomaRt, and R S4.
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 79분)
9개의 동영상
Annotation Overview4m
ExpressionSet Overview4m
ExpressionSet9m
SummarizedExperiment7m
GEOquery6m
biomaRt13m
R S4 Classes16m
R S4 Methods10m
1개 연습문제
Quiz 320m
완료하는 데 2시간 필요
Week Four
In this week, we will cover Getting data in Bioconductor, Rsamtools, oligo, limma, and minfi
완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 81분), 1 reading, 1 quiz
7개의 동영상
Short Read4m
Rsamtools12m
oligo14m
limma16m
minfi11m
Count-based RNA-seq analysis15m
1개의 읽기 자료
Post Course Survey10m
1개 연습문제
Quiz 420m
검토
3.9
BIOCONDUCTOR FOR GENOMIC DATA SCIENCE의 최상위 리뷰
JK 제공Aug 30, 2016
I think it is a good class overall but the pace is fast and the resources that can help you is lacking. This will be good for someone who already kind of understands bioconductor.
GK 제공Aug 27, 2019
Before you can run, you must learn to walk.\n\nKasper's well paced tutorials will give you confidence using the tools you need for genomic study.
MA 제공Mar 11, 2016
Excellent introduction to Bioconductor. Thanks to the team. However, absence of inputs from TA or Instructor was felt in the discussion.
AB 제공Apr 11, 2018
Amazing course, motivated me to use bio conductor for descriptive seq studies of DNA.
CZ 제공Feb 9, 2016
I learned a lot from this class and the instructor is good.
SS 제공Sep 3, 2016
A nice course to introduce Bioconductor to students
존스홉킨스대학교 정보
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.
Genomic Data Science 전문 분야 정보
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.
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