Statistical Genomics for Data Science

Dữ liệu gen đang mở rộng với tốc độ chưa từng có, nhưng dữ liệu trình tự thô chỉ có giá trị nếu bạn có thể trích xuất những nhận thức sinh học có ý nghĩa từ nó. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm thống kê cơ bản và các quá trình tính toán được dùng để phân tích dữ liệu bộ gen. Bạn sẽ bắt đầu với các kháo niệm cơ bản về sinh học và xác suất trước khi tiến tới các chủ đề cao cấp như kiểm tra giả thuyết cho biểu hiện vi phân và phân tích số liệu hiện đại có chiều cao cao. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ tự tin giải thích các tập dữ liệu gen và hiểu các mô hình toán học cung cấp năng lượng cho thông tin sinh học hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu được các thuật ngữ sinh học và thống kê cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu gen. - Ứng dụng kiểm tra giả thuyết và nhiều kiểm thử sửa chữa để xác định sự biến đổi di truyền đáng kể. - Phân tích sự biểu hiện gen khác nhau bằng cách sử dụng các mô hình thống kê được thiết kế cho việc xâu chuỗi tốc độ cao. - Tìm hiểu các kỹ thuật giảm kích thước hiện đại như PCA để hình dung và tập hợp các tập dữ liệu gen cao. - Thực hiện các luồng công việc thống kê tái tạo bằng cách sử dụng khung dữ liệu hiện đại và thư viện gen tiêu chuẩn. Chuyến đi bắt đầu với thuật ngữ cơ bản về xác suất và gen, xây dựng lên các mô hình hồi quy, kỹ thuật chuẩn hóa, và nhiều điều chỉnh kiểm tra. Bạn sẽ đọc qua các giải thích rõ ràng, nghiên cứu các đoạn mã có cấu trúc, và hoàn thành các bài tập viết được thiết kế để tăng cường kỹ năng phân tích của bạn. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu với tin sinh học, các nhà phân tích dữ liệu chuyển sang khoa học cuộc sống, và các sinh viên muốn hiểu toán học đằng sau các công cụ gen. Không cần phải có kinh nghiệm thống kê hay sinh học trước đó. Bắt đầu khám phá các mô hình thống kê ẩn trong bộ gen hôm nay.