Genomika statystyczna dla nauki o danych

Dane genomowe rosną w niespotykanym dotąd tempie. Jednak surowe dane sekwencyjne są wartościowe tylko wtedy, gdy można z nich wyodrębnić istotne informacje biologiczne. Zrozumienie podstaw statystycznych stojących za danymi genomowymi jest kluczem do przekształcenia ogromnych zbiorów danych w przełomowe odkrycia. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe pojęcia statystyczne i obliczeniowe przepływy pracy używane do analizy danych genomowych.Zaczniesz od podstawowych pojęć biologicznych i prawdopodobieństwa, zanim przejdziesz do zaawansowanych tematów, takich jak testowanie hipotez dla ekspresji różnicowej i nowoczesnej wielowymiarowej analizy dane. Pod koniec tego kursu będziesz pewnie interpretować zestawy danych genomowych i rozumieć modele matematyczne, które zasilają nowoczesną bioinformatykę. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię biologiczną i statystyczną niezbędną do analizy danych genomowych. - Zastosuj testowanie hipotez i wielokrotne korekty testowe w celu zidentyfikowania znaczących różnic genetycznych. - Analizuj różnicową ekspresję genów za pomocą modeli statystycznych dostosowanych do sekwencjonowania o wysokiej przepustowości. - Poznaj nowoczesne techniki redukcji wymiarów, takie jak PCA, aby wizualizować i klastrować wielowymiarowe zestawy danych genomicznych. - Wdrażaj powtarzalne statystyczne przepływy pracy przy użyciu nowoczesnych ramek danych i standardowych bibliotek genomowych. Podróż zaczyna się od podstawowej terminologii prawdopodobieństwa i genomiki, budowania modeli regresji, technik normalizacji i wielu korekt testowych.Będziesz czytać jasne wyjaśnienia, studiować uporządkowane fragmenty kodu i wykonywać ćwiczenia pisemne mające na celu wzmocnienie umiejętności analitycznych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w bioinformatyce, analityków danych przechodzących do nauk przyrodniczych i studentów, którzy chcą zrozumieć matematykę za narzędziami genomicznymi.Nie jest wymagane wcześniejsze zaawansowane statystyki ani biologia. Zacznij odkrywać wzorce statystyczne ukryte w genomie już dziś.