À propos de ce cours

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43%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

33%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 12 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Bioinformatics AlgorithmsAlgorithmsPython ProgrammingAlgorithms On Strings

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Offert par

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Université Johns-Hopkins

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up97%(3,251 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

4 heures pour terminer

DNA sequencing, strings and matching

4 heures pour terminer
19 vidéos (Total 112 min), 7 lectures, 2 quiz
19 vidéos
Lecture: Why study this?4 min
Lecture: DNA sequencing past and present3 min
Lecture: Genomes as strings, reads as substrings5 min
Lecture: String definitions and Python examples3 min
Practical: String basics 7 min
Practical: Manipulating DNA strings 7 min
Practical: Downloading and parsing a genome 6 min
Lecture: How DNA gets copied3 min
Optional lecture: How second-generation sequencers work 7 min
Optional lecture: Sequencing errors and base qualities 6 min
Lecture: Sequencing reads in FASTQ format4 min
Practical: Working with sequencing reads 11 min
Practical: Analyzing reads by position 6 min
Lecture: Sequencers give pieces to genomic puzzles5 min
Lecture: Read alignment and why it's hard3 min
Lecture: Naive exact matching10 min
Practical: Matching artificial reads 6 min
Practical: Matching real reads 7 min
7 lectures
Welcome to Algorithms for DNA Sequencing10 min
Pre Course Survey10 min
Syllabus10 min
Setting up Python (and Jupyter)10 min
Getting slides and notebooks10 min
Using data files with Python programs10 min
Programming Homework 1 Instructions (Read First)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 130 min
Programming Homework 130 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Preprocessing, indexing and approximate matching

3 heures pour terminer
15 vidéos (Total 114 min), 1 lecture, 2 quiz
15 vidéos
Lecture: Boyer-Moore basics8 min
Lecture: Boyer-Moore: putting it all together6 min
Lecture: Diversion: Repetitive elements5 min
Practical: Implementing Boyer-Moore 10 min
Lecture: Preprocessing7 min
Lecture: Indexing and the k-mer index10 min
Lecture: Ordered structures for indexing8 min
Lecture: Hash tables for indexing7 min
Practical: Implementing a k-mer index 7 min
Lecture: Variations on k-mer indexes9 min
Lecture: Genome indexes used in research9 min
Lecture: Approximate matching, Hamming and edit distance6 min
Lecture: Pigeonhole principle6 min
Practical: Implementing the pigeonhole principle 9 min
1 lecture
Programming Homework 2 Instructions (Read First)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 230 min
Programming Homework 230 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Edit distance, assembly, overlaps

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 92 min), 1 lecture, 2 quiz
13 vidéos
Lecture: Solving the edit distance problem12 min
Lecture: Using dynamic programming for edit distance12 min
Practical: Implementing dynamic programming for edit distance 6 min
Lecture: A new solution to approximate matching9 min
Lecture: Meet the family: global and local alignment10 min
Practical: Implementing global alignment 8 min
Lecture: Read alignment in the field4 min
Lecture: Assembly: working from scratch2 min
Lecture: First and second laws of assembly8 min
Lecture: Overlap graphs8 min
Practical: Overlaps between pairs of reads 4 min
Practical: Finding and representing all overlaps 3 min
1 lecture
Programming Homework 3 Instructions (Read First)10 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 330 min
Programming Homework 330 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Algorithms for assembly

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 83 min), 1 lecture, 2 quiz
13 vidéos
Lecture: The shortest common superstring problem8 min
Practical: Implementing shortest common superstring 4 min
Lecture: Greedy shortest common superstring7 min
Practical: Implementing greedy shortest common superstring 7 min
Lecture: Third law of assembly: repeats are bad5 min
Lecture: De Bruijn graphs and Eulerian walks8 min
Practical: Building a De Bruijn graph 4 min
Lecture: When Eulerian walks go wrong9 min
Lecture: Assemblers in practice8 min
Lecture: The future is long?9 min
Lecture: Computer science and life science5 min
Lecture: Thank yous 43s
1 lecture
Post Course Survey10 min
2 exercices pour s'entraîner
Programming Homework 430 min
Module 430 min

Avis

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À propos du Spécialisation Science des données génomiques

Science des données génomiques

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