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.
Genomic Data Science 특화 과정존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
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학습자 경력 결과
35%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
27%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
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완료 시 수료증 획득
100% 온라인
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다음 특화 과정의 8개 강좌 중 1번째 강좌:
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완료하는 데 약 6시간 필요
영어
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귀하가 습득할 기술
BioinformaticsStatisticsData ScienceComputational Biology
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제공자:
존스홉킨스대학교
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
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".
완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 81분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
8개의 동영상
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
2개의 읽기 자료
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
1개 연습문제
Quiz 1: Overview and Molecular Biology20m
완료하는 데 1시간 필요
Measurement Technology
In this module, you'll learn about polymerase chain reaction, next generation sequencing, and applications of sequencing.
완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 25분)
1개 연습문제
Quiz 2: Measurement Technology20m
완료하는 데 1시간 필요
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.
완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 39분)
6개의 동영상
Algorithms4m
Memory and Data Structures6m
Efficiency3m
Software Engineering8m
What is Computational Biology Software11m
1개 연습문제
Quiz 3: Computing Technology20m
완료하는 데 2시간 필요
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.
완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 55분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
10개의 동영상
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
2개의 읽기 자료
Course Project Instructions and Reading10m
Post-Course Survey10m
2개 연습문제
Quiz 4: Data Science Technology20m
Course Project20m
검토
INTRODUCTION TO GENOMIC TECHNOLOGIES의 최상위 리뷰
KK 제공2017년 11월 20일
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!
GH 제공2019년 10월 5일
This course provides a gentle introduction to the concepts and terminology associated with genomics. As someone who never took a biology course in high school or university, this course is perfect.
NL 제공2020년 4월 25일
Great introduction to Genomics. The instructors really laid out the practical terms and gave great resources. Weeks 3 and 4 ramp up in difficulty, so some outside research in statistics is helpful.
MR 제공2016년 6월 12일
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.
Genomic Data Science 특화 과정 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.
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.
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