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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Наука о геномных данных'
Введение в геномные технологии
от партнера
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 34,814
Приобретаемые навыки
BioinformaticsStatisticsData ScienceComputational Biology
Программа курса: что вы изучите
Неделя
12 ч. на завершение
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 видео ((всего 81 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Why Genomics?12мин
Just Enough Cell Biology8мин
Important Molecules in Molecular Biology7мин
The Human Genome Project17мин
Molecular Biology Structures9мин
From Genes to Phenotypes9мин
2 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Pre-Course Survey10мин
1 практическое упражнение
Quiz 1: Overview and Molecular Biology20мин
Неделя
21 ч. на завершение
Measurement Technology
In this module, you'll learn about polymerase chain reaction, next generation sequencing, and applications of sequencing.
3 видео ((всего 25 мин.)), 1 тест
1 практическое упражнение
Quiz 2: Measurement Technology20мин
Неделя
31 ч. на завершение
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 видео ((всего 39 мин.)), 1 тест
6 видео
Algorithms4мин
Efficiency3мин
Software Engineering8мин
What is Computational Biology Software11мин
1 практическое упражнение
Quiz 3: Computing Technology20мин
Неделя
42 ч. на завершение
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 видео ((всего 55 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
What Went Wrong?4мин
Data Sharing Plans4мин
Getting Help with Statistics2мин
Plotting Your Data5мин
Sample Size and Variability7мин
Statistical Significance6мин
Multiple Testing7мин
Study Design, Batch Effects, and Confounding7мин
2 материала для самостоятельного изучения
Course Project Instructions and Reading10мин
Post-Course Survey10мин
2 практического упражнения
Quiz 4: Data Science Technology20мин
Course Project20мин
38%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
29%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Лучшие отзывы о курсе Введение в геномные технологии
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.
Преподаватели
Steven Salzberg, PhD
ProfessorBiomedical Engineering, Computer Science, and Biostatistics
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
О Университет Джонса Хопкинса
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.
Специализация Наука о геномных данных: общие сведения
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2019 Все права защищены.
