Hierarchical Clustering using Euclidean Distance

Offert par
Coursera Project Network
Dans ce Projet Guidé, vous :

Understand the importance and usage of the hierarchical clustering using skew profiles.

Locate and process the viral cDNA genome files to calculate the skew profiles.

Understand the theory for using the Pythagorean equation to calculate the Euclidean distance. And apply that using python to build a linkage matrix.

Understand how errors occur, how to avoid them, and resolve their sources.

ClockAbout 75 minutes required for the project and 45 for the other materials (reading and assignment).
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

By the end of this project, you will create a Python program using a jupyter interface that analyzes a group of viruses and plot a dendrogram based on similarities among them. The dendrogram that you will create will depend on the cumulative skew profile, which in turn depends on the nucleotide composition. You will use complete genome sequences for many viruses including, Corona, SARS, HIV, Zika, Dengue, enterovirus, and West Nile viruses.

Les compétences que vous développerez

  • Python Programming
  • Genomics
  • plotting

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Task 1: Getting Started with Hierarchical Clustering

  2. Task 2: Locate and Process The Data Files

  3. Task 3: Understand The Result Dataset

  4. Task 4: Hierarchical Clustering - Metric

  5. Task 5: Hierarchical Clustering - Ordering & Methods

  6. Task 6: Dendrogram Plotting

  7. Task 7: Dendrogram - Analysis

  8. Task 8: Errors to Avoid

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

Foire Aux Questions

Foire Aux Questions

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