Algoritmos de ensamblaje de genomas: gráficos de De Bruijn y superposición

Reconstruir un genoma completo a partir de millones de fragmentos cortos de ADN es uno de los retos computacionales más importantes en bioinformática, y comprender la teoría de grafos subyacente es esencial para cualquiera que entre en el campo de la biología computacional. En este curso basado en texto, aprenderá a modelar y resolver problemas de ensamblaje de genomas utilizando dos enfoques fundamentales de la teoría de grafos.Obtendrá una comprensión conceptual clara de cómo los datos de secuencia se transforman en gráficos estructurados para reconstruir el ADN. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología fundamental de la genómica, lecturas, k-mers y datos de secuenciación. - Comparar la estructura, construcción y requerimientos de memoria de los gráficos de superposición y los grafo de De Bruijn. - Analizar cómo los caminos hamiltonianos resuelven el problema de ensamblaje en gráficos de superposición. - Explore cómo los caminos eulerianos ofrecen una solución computacionalmente más eficiente en los gráficos de De Bruijn. - Evaluar las compensaciones algorítmicas entre las tecnologías clásicas de secuenciación de lectura corta y las modernas de lectura larga. - Practique el modelado de representaciones gráficas básicas utilizando patrones de programación Python modernos y limpios. El curso comienza con definiciones biológicas y computacionales fundamentales antes de guiarlo paso a paso a través de la construcción de gráficos, algoritmos de búsqueda de rutas y desafíos de ensamblaje modernos.Leerá explicaciones detalladas y analizará fragmentos de código basados en texto claro para solidificar su comprensión. Este curso está diseñado para principiantes absolutos en bioinformática, estudiantes de ciencias de la computación o entusiastas de la biología sin experiencia previa en teoría de grafos.Comience a leer hoy para dominar la lógica computacional detrás de la secuenciación de ADN.