Learn to use tools from the Bioconductor project to perform analysis of genomic data. This is the fifth course in the Genomic Big Data Specialization from Johns Hopkins University.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données génomiques
Bioconductor pour la science des données génomiques
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8,884 consultations récentes
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Compétences que vous acquerrez
BioinformaticsBioconductorGenomicsR Programming
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Approx. 17 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
13 heures pour terminer
Week One
The class will cover how to install and use Bioconductor software. We will discuss common data structures, including ExpressionSets, SummarizedExperiment and GRanges used across several types of analyses.
16 vidéos (Total 126 min), 3 lectures, 1 quiz
16 vidéos
Installing R on Windows 3 min
Installing R on A Mac 2 min
Installing R Studio on a Mac 1 min
What is Bioconductor7 min
Installing Bioconductor3 min
The Bioconductor Website9 min
Useful Online Resources5 min
R Base Types18 min
GRanges - Overview4 min
IRanges - Basic Usage12 min
GenomicRanges - GRanges8 min
GenomicRanges - Basic GRanges Usage8 min
GenomicRanges - seqinfo6 min
AnnotationHub8 min
Usecase: AnnotationHub and GRanges, part 112 min
Usecase: AnnotationHub and GRanges, part 213 min
3 lectures
Welcome10 min
Syllabus10 min
Pre Course Survey10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 120 min
Semaine
22 heures pour terminer
Week Two
In this week we will learn how to represent and compute on biological sequences, both at the whole-genome level and at the level of millions of short reads.
8 vidéos (Total 81 min), 1 quiz
8 vidéos
Biostrings7 min
BSgenome6 min
Biostrings - Matching6 min
BSgenome - Views9 min
GenomicRanges - Rle12 min
GenomicRanges - Lists6 min
GenomicFeatures18 min
rtracklayer - Data Import14 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 220 min
Semaine
32 heures pour terminer
Week Three
In this week we will cover Basic Data Types, ExpressionSet, biomaRt, and R S4.
9 vidéos (Total 79 min), 1 quiz
9 vidéos
Basic Data Types4 min
Annotation Overview4 min
ExpressionSet Overview4 min
ExpressionSet9 min
SummarizedExperiment7 min
GEOquery6 min
biomaRt13 min
R S4 Classes16 min
R S4 Methods10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 320 min
Semaine
42 heures pour terminer
Week Four
In this week, we will cover Getting data in Bioconductor, Rsamtools, oligo, limma, and minfi
7 vidéos (Total 81 min), 1 lecture, 1 quiz
7 vidéos
Short Read4 min
Rsamtools12 min
oligo14 min
limma16 min
minfi11 min
Count-based RNA-seq analysis15 min
1 lecture
Post Course Survey10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 420 min
3.9
40 avisMeilleurs avis pour Bioconductor pour la science des données génomiques
Before you can run, you must learn to walk.\n\nKasper's well paced tutorials will give you confidence using the tools you need for genomic study.
Excellent introduction to Bioconductor. Thanks to the team. However, absence of inputs from TA or Instructor was felt in the discussion.
Enseignant
Kasper Daniel Hansen, PhD
Assistant Professor, Biostatistics and Genetic MedicineBloomberg School of Public Health
À propos de Université Johns-Hopkins
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.
À propos du Spécialisation Science des données génomiques
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.
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Foire Aux Questions
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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