Omic Data: A Beginner's Guide to Interpretation (bằng tiếng Anh).

Điều khiển cảnh quan rộng lớn và phức tạp của dữ liệu omic có thể là một thách thức, nhưng hiểu được các tập dữ kiện này là quan trọng đối với phát hiện sinh học hiện đại. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ có một nền tảng vững chắc trong các loại dữ liệu omic, sự phát sinh của chúng, và các phương pháp giải thích cơ bản, cho phép bạn rút ra những hiểu biết sinh học có ý nghĩa từ các nghiên cứu nghiên cưú. Bạn sẽ học được: * Hiểu các nguyên tắc cốt lõi và ứng dụng của genomics, transcriptomics, proteomics và metabolomics. * Học cách các loại dữ liệu omic khác nhau được tạo ra và các đặc điểm cố hữu của chúng. * Apply foundational methods for assessing data quality and performing initial preprocessing steps. * Giải thích kết quả từ các phân tích dữ liệu omic phổ biến, chẳng hạn như biểu hiện vi phân và làm giàu con đường. * Tìm hiểu các khái niệm cơ bản của tích hợp dữ liệu đa-omics cho một quan điểm sinh học toàn diện. * Nhận dạng kho dữ liệu công cộng liên quan và hiểu các tiêu chuẩn chia sẻ dữ kiện như nguyên tắc FAIR. * Thực hành đánh giá nghiêm túc các phát hiện nghiên cứu omic và tác động sinh học của chúng. Chương trình bắt đầu với một giới thiệu về thế giới đa dạng của dữ liệu omic, tiến hành thông qua việc tạo dữ kiện, kiểm soát chất lượng và giải thích phân tích cơ bản. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu mà không có kinh nghiệm trước đó trong phân tích dữ liệu omic hoặc thông tin sinh học. Không cần có nền tảng kỹ thuật cụ thể. Bắt đầu hành trình của bạn để hiểu sức mạnh của dữ liệu omic cho phát hiện sinh học.