Introduces to the commands that you need to manage and analyze directories, files, and large sets of genomic data. This is the fourth course in the Genomic Big Data Science Specialization from Johns Hopkins University.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données génomiques
Command Line Tools for Genomic Data Science
Offert par
À propos de ce cours
19,689 consultations récentes
Learner Career Outcomes
50%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
43%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
20%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Compétences que vous acquerrez
BioinformaticsSamtoolsUnixCommand-Line Interface
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Approx. 26 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Enseignant
Liliana Florea, PhD
Assistant ProfessorMcKusick-Nathans Institute of Genetic Medicine
13,674 étudiants
1 coursOffert par
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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
3 heures pour terminer
Basic Unix Commands
In this module, you will be introduced to command Line Tools for Genomic Data Science
3 heures pour terminer
12 vidéos (Total 105 min), 5 lectures, 2 quiz
12 vidéos
Basic Unix Commands 2: Files, Directories, Paths7 min
Basic Unix Commands 3: File Naming4 min
Basic Unix Commands 4: Content Creation9 min
Basic Unix Commands 5: Accessing Content I6 min
Basic Unix Commands 6: Accessing Content II4 min
Basic Unix Commands 7: Redirecting Content6 min
Basic Unix Commands 8: Querying Content15 min
Basic Unix Commands 9: Comparing Content11 min
Basic Unix Commands 10: Archiving Content13 min
Basic Unix Commands 11: Practical Exercises I13 min
Basic Unix Commands 12: Practical Exercises II9 min
5 lectures
Welcome Message10 min
Syllabus10 min
VMBox Download & Instructions10 min
Pre-Course Survey10 min
Module 1 Exam Instructions **IMPORTANT**10 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 1 Quiz20 min
Module 1 Exam34 min
3 heures pour terminer
Week Two
In this module, we'll be taking a look at Sequences and Genomic Features in a sequence of 10 presentations.
3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 127 min), 1 lecture, 2 quiz
11 vidéos
Sequences and Genomic Features 2: Sequence Representation and Generation11 min
Sequences and Genomic Features 3: Annotation14 min
Sequences and Genomic Features 4.1: Alignment I13 min
Sequences and Genomic Features 4.2: Alignment II9 min
Sequences and Genomic Features 5: Recreating Sequences & Features12 min
Sequences and Genomic Features 6: Genomic Feature Retrieval5 min
Sequences and Genomic Features 7: SAMtools I11 min
Sequences and Genomic Features 8: SAMtools II9 min
Sequences and Genomic Features 9: BEDtools I15 min
Sequences and Genomic Features 10: BEDtools II15 min
1 lecture
Module 2 Exam Instructions **IMPORTANT**10 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 2 Quiz20 min
Module 2 Exam40 min
2 heures pour terminer
Week Three
In this module, we'll be going over Alignment and Sequence Variation in another sequence of 8 presentations.
2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 55 min), 1 lecture, 2 quiz
8 vidéos
Alignment & Sequence Variation 2: Alignment & Variant Detection Tools5 min
Alignment & Sequence Variation 3: VCF11 min
Alignment & Sequence Variation 4: Bowtie9 min
Alignment & Sequence Variation 5: BWA 4 min
Alignment & Sequence Variation 6: SAMtools (mpileup)6 min
Alignment & Sequence Variation 7: BCFtools8 min
Alignment & Sequence Variation 8: Variant Calling5 min
1 lecture
Module 3 Exam Instructions **IMPORTANT**10 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 3 Quiz20 min
Module 3 Exam48 min
3 heures pour terminer
Week Four
In this module, we'll be going over Tools for Transcriptomics in a sequence of 6 presentations.
3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 75 min), 2 lectures, 2 quiz
8 vidéos
Tools for Transcriptomics 2: RNA-seq7 min
Tools for Transcriptomics 3.1: Tophat I9 min
Tools for Transcriptomics 3.2: Tophat II 8 min
Tools for Transcriptomics 4: Cufflinks10 min
Tools for Transcriptomics 5: Cuffdiff16 min
Tools for Transcriptomics 6.1: Integrated Genomics Viewer I8 min
Tools for Transcriptomics 6.2: Integrated Genomics Viewer II 6 min
2 lectures
Module 4 Exam Instructions **IMPORTANT**10 min
Post-Course Survey10 min
2 exercices pour s'entraîner
Module 4 Quiz20 min
Module 4 Exam1h 10min
4.2
90 avisMeilleurs avis pour Command Line Tools for Genomic Data Science
Thank you very much Dr./Professor, Liliana Florea. I've learned a lot. It's a very good opportunity to improve my knowledge. This means a lot to me.
Very informative course. Because I am new to this, it was at times confusing. But overall, great teaching and great experience. Thank you.
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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