This course introduces you to the basic biology of modern genomics and the experimental tools that we use to measure it. We'll introduce the Central Dogma of Molecular Biology and cover how next-generation sequencing can be used to measure DNA, RNA, and epigenetic patterns. You'll also get an introduction to the key concepts in computing and data science that you'll need to understand how data from next-generation sequencing experiments are generated and analyzed. This is the first course in the Genomic Data Science Specialization.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données génomiques
Introduction to Genomic Technologies
Offert par
À propos de ce cours
44,694 consultations récentes
Compétences que vous acquerrez
BioinformaticsStatisticsData ScienceComputational Biology
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
12 heures pour terminer
Overview
In this Module, you can expect to study topics of "Just enough molecular biology", "The genome", "Writing a DNA sequence", "Central dogma", "Transcription", "Translation", and "DNA structure and modifications".
8 vidéos (Total 81 min), 2 lectures, 1 quiz
8 vidéos
Why Genomics?12 min
What Is Genomics?7 min
What Is Genomic Data Science?8 min
Just Enough Cell Biology8 min
Important Molecules in Molecular Biology7 min
The Human Genome Project17 min
Molecular Biology Structures9 min
From Genes to Phenotypes9 min
2 lectures
Syllabus10 min
Pre-Course Survey10 min
1 exercices pour s'entraîner
Quiz 1: Overview and Molecular Biology20 min
Semaine
21 heures pour terminer
Measurement Technology
In this module, you'll learn about polymerase chain reaction, next generation sequencing, and applications of sequencing.
3 vidéos (Total 25 min), 1 quiz
3 vidéos
Next Generation Sequencing7 min
Applications of Sequencing8 min
1 exercices pour s'entraîner
Quiz 2: Measurement Technology20 min
Semaine
31 heures pour terminer
Computing Technology
The lectures for this module cover a few basic topics in computing technology. We'll go over the foundations of computer science, algorithms, memory and data structures, efficiency, software engineering, and computational biology software.
6 vidéos (Total 39 min), 1 quiz
6 vidéos
Algorithms4 min
Memory and Data Structures6 min
Efficiency3 min
Software Engineering8 min
What is Computational Biology Software11 min
1 exercices pour s'entraîner
Quiz 3: Computing Technology20 min
Semaine
42 heures pour terminer
Data Science Technology
In this module on Data Science Technology, we'll be covering quite a lot of information about how to handle the data produced during the sequencing process. We'll cover reproducibility, analysis, statistics, question types, the central dogma of inference, analysis code, testing, prediction, variation, experimental design, confounding, power, sample size, correlation, causation, and degrees of freedom.
10 vidéos (Total 55 min), 2 lectures, 2 quiz
10 vidéos
What Went Wrong?4 min
The Central Dogma of Statistics3 min
Data Sharing Plans4 min
Getting Help with Statistics2 min
Plotting Your Data5 min
Sample Size and Variability7 min
Statistical Significance6 min
Multiple Testing7 min
Study Design, Batch Effects, and Confounding7 min
2 lectures
Course Project Instructions and Reading10 min
Post-Course Survey10 min
2 exercices pour s'entraîner
Quiz 4: Data Science Technology20 min
Course Project20 min
4.5
287 avis35%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
28%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Meilleurs avis pour Introduction to Genomic Technologies
Relatively nice introduction course, contents are maybe rather limited, yet as an instructive course, it does provide a clear overview which correlates well with the required answers for the quizzes!
This course provides a gentle introduction to the concepts and terminology associated with genomics. As someone who never took a biology course in high school or university, this course is perfect.
Enseignants
Steven Salzberg, PhD
ProfessorBiomedical Engineering, Computer Science, and Biostatistics
Jeff Leek, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg 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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