Анализ данных микробиома: обработка и интерпретация данных секвенирования

Изучение микробных сообществ преобразует медицину, сельское хозяйство и науку об окружающей среде, но понимание необработанных данных последовательности может быть ошеломляющим. Этот курс предоставляет четкий, пошаговый путь к пониманию того, как данные микробиома генерируются, обрабатываются и анализируаются. Благодаря всесторонним письменным объяснениям и практическим примерам кода вы превратитесь из новичка в уверенного специалиста, способного работать с наборами данных микробиома. Вы научитесь очищать необработанные считывания последовательностей, назначать таксономию, рассчитывать метрики разнообразия и выявлять значительные различия между микробными сообществами. Что вы узнаете: - Понять основные концепции микробиома, технологии секвенирования и маркеры-гена против метагеномных подходов. - Обработка необработанных результатов секвенирования с использованием современных каналов дешьюзинга для идентификации точных вариантов последовательности. - классифицировать таксономические группы и интерпретировать состав микробных сообществ. - Расчет и сопоставление альфа и бета показателей разнообразия для измерения изменчивости сообществ. - Проведение дифференциального тестирования изобилия с использованием современных статистических пакетов для поиска ключевых биомаркеров. - Применять воспроизводимые исследовательские методы для документирования и обмена рабочими процессами в области биоинформатики. Курс начинается с основных биологических и секвенирования терминологии, прежде чем вести вас через контроль качества последовательности, таксономической классификации и статистического анализа. Вы будете практиковать интерпретацию реальных наборов данных с помощью четких, письменных просмотров и фрагментов кода. Этот курс предназначен для начинающих, включая ученых, студентов и энтузиастов данных, желающих вступить в область биоинформатики. Не требуется предыдущий опыт анализа микробиом, хотя полезно базовое знание инструментов командной строки или программирования. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть секреты микробных сообществ и повысить свои навыки анализа данных.