ชีววิทยาเชิงอัลกอริทึมและพื้นฐานพันธุศาสตร์เชิงคำนวณ

ชีววิทยาเชิงคำนวณพึ่งพาอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพเพื่อถอดรหัสข้อมูลจีโนมที่ซับซ้อนและแก้ปัญหาความท้าทายทางชีววิทยายุคใหม่ คอร์สเรียนรูปแบบการอ่านนี้จะนำคุณไปสู่แนวคิดพื้นฐาน ศัพท์เทคนิค และหลักการเชิงอัลกอริทึมที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์ลำดับและโครงสร้างทางชีววิทยา คุณจะได้สำรวจจุดตัดระหว่างวิทยาการคอมพิวเตอร์และชีววิทยา เรียนรู้ว่ากระบวนทัศน์เชิงอัลกอริทึมพื้นฐานจัดการกับคำถามทางจีโนมในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างไร เนื้อหาการอ่านเริ่มต้นด้วยคำนิยามที่ชัดเจนของศัพท์เทคนิคสำคัญ ก่อนจะก้าวไปสู่กลยุทธ์การแก้ปัญหาเชิงปฏิบัติและโมเดลเชิงคำนวณ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจศัพท์เทคนิคทางชีววิทยาพื้นฐานและโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ในชีวสารสนเทศศาสตร์ - ประยุกต์ใช้เทคนิค dynamic programming สำหรับการจัดเรียงลำดับสายดีเอ็นเอแบบคู่และแบบหลายสาย - สำรวจอัลกอริทึมกราฟที่ใช้ในการประกอบลำดับจีโนมขึ้นใหม่ (de novo genome assembly) และการสร้างชิ้นส่วนย่อยขึ้นใหม่ - วิเคราะห์อัลกอริทึมสำหรับการสร้างแผนผังวิวัฒนาการ (phylogenetic tree) และการสร้างโมเดลเชิงวิวัฒนาการ - ตรวจสอบแนวทางเชิงคำนวณยุคใหม่สำหรับข้อมูลการถอดลำดับพันธุกรรมปริมาณมาก (high-throughput sequencing data) - ฝึกฝนการตั้งคำถามทางชีววิทยาให้อยู่ในรูปของปัญหาเชิงอัลกอริทึมที่มีโครงสร้าง คอร์สนี้เริ่มต้นด้วยคำนิยามทางชีววิทยาพื้นฐานและพื้นฐานการจัดการข้อความ (string manipulation) จากนั้นดำเนินไปสู่อัลกอริทึมมาตรฐานสำหรับการจัดเรียงลำดับและการประกอบลำดับจีโนม และปิดท้ายด้วยการสำรวจปัญหาเชิงคำนวณที่ยังเปิดกว้างในพันธุศาสตร์เชิงคำนวณยุคใหม่ คอร์สนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่สนใจในชีวสารสนเทศศาสตร์ นักศึกษาวิทยาการคอมพิวเตอร์ และผู้เรียนรู้ด้วยตนเองที่มองหาบทแนะนำรูปแบบการอ่านที่ชัดเจนเกี่ยวกับชีววิทยาเชิงอัลกอริทึม โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านพันธุศาสตร์เชิงคำนวณมาก่อน เริ่มอ่านเพื่อสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านอัลกอริทึมที่มีบทบาทสำคัญต่อการวิจัยทางชีววิทยายุคใหม่