Статистическая геномика для науки данных

Геномные данные расширяются беспрецедентными темпами, но необработанные данных последовательности ценны только в том случае, если вы можете извлечь из них значимые биологические знания. Понимание статистических основ науки геномных данных является ключом к превращению массивных наборов данных в прорывные открытия. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные статистические концепции и вычислительные рабочие процессы, используемые для анализа геномных данных. Вы начнете с фундаментальных концепций биологии и вероятности, прежде чем перейти к более сложным темам, таким как тестирование гипотез для дифференциального выражения и современный высокомерный анализ данных. К концу этого курса вы будете уверенно интерпретировать геномные массивы данных и понимать математические модели, которые управляют современной биоинформатикой. Что вы узнаете: - Понять основные биологические и статистические термины, необходимые для анализа геномных данных. - Проверка гипотез и многократные корректировки результатов испытаний для выявления значительных генетических вариаций. - Анализировать дифференциальную экспрессию генов с использованием статистических моделей, разработанных для высокопроизводительного секвенирования. - Изучение современных методов уменьшения размерности, таких как PCA, для визуализации и кластеризации высокомерных наборов геномных данных. - внедрение воспроизводимых статистических рабочих процессов с использованием современных баз данных и стандартных геномных библиотек. Путешествие начинается с базовой вероятности и терминологии геномики, наращивания до моделей регрессии, методов нормализации и множественных корректировок тестирования. Вы будете читать через четкие объяснения, изучение структурированных фрагментов кода, и полный письменные упражнения, предназначенные для укрепления своих аналитических навыков. Этот курс предназначен для начинающих в биоинформатике, аналитиков данных, переходящих к наукам о жизни, и студентов, желающих понять математику за геномными инструментами. Не требуется предварительной продвинутой статистики или биологической подготовки. Начните изучать статистические модели, скрытые в геноме сегодня.