Биоинформатика растений: практический анализ генома и транскриптома

Быстрое расширение геномных данных превратило биологию растений в область, основанную на данных, где биологические знания открываются путем вычислительного анализа. Этот курс обеспечивает четкий путь для понимания того, как обрабатывать и интерпретировать огромное количество информации, генерируемой современными технологиями секвенирования. Вы перейдете от изучения основных форматов биологических данных к выполнению сложных анализов геномов и транскриптомов растений. С помощью письменных объяснений и практических примеров вы развиете навыки, необходимые для навигации в сложном ландшафте баз данных и инструментов анализа, специфичных для растений. К концу этого курса вы сможете перевести необработанные данные последовательности в значимые биологические гипотезы, касающиеся роста растений, реакции на стресс и молекулярной регуляции. Что вы узнаете: - Понимание фундаментальной структуры геномов растений и форматов данных секвенирования - Анализ наборов данных РНК-последовательностей для профилирования моделей экспрессии генов в тканях растений - Исследование взаимодействий белок-белок и белок - ДНК с использованием высокопроизводительных наборов данных - Применять современные принципы управления данными для воспроизводимых исследований растений - Практика запросов и извлечения информации из основных хранилищ биоинформатики растений - Учимся выявлять регуляторные мотивы и функции генов в геномных последовательностях растений Курс начинается с введения в ключевую терминологию и основные понятия молекулярной биологии растений, а затем переходит к конкретным рабочим процессам для анализа геномных и транскриптомных данных. Этот подход обеспечивает вам создание прочной теоретической базы, прежде чем применять свои знания к практическим исследовательским сценариям. Этот курс предназначен для начинающих в биологии, сельском хозяйстве или науке данных, которые хотят специализироваться на исследованиях растений. Для начала не требуется предыдущий опыт в области биоинформатики или программирования.