4.7
estrellas
827 calificaciones

96 %

Ben Langmead, PhD +1 instructores más

35.870 ya inscrito

Ofrecido Por

Universidad Johns Hopkins

Acerca de este Curso

31.356 vistas recientes

We will learn computational methods -- algorithms and data structures -- for analyzing DNA sequencing data. We will learn a little about DNA, genomics, and how DNA sequencing is used.  We will use Python to implement key algorithms and data structures and to analyze real genomes and DNA sequencing datasets.

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Instructores

Calificación del instructor

4,8/5 (99 calificaciones)

Ben Langmead, PhD

Jacob Pritt

Department of Computer Science

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido96%(4,046 calificaciones)

Semana

Semana 1

4 horas para completar

DNA sequencing, strings and matching

4 horas para completar

19 videos (Total 112 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios

19 videos

Module 1 Introduction1m

Lecture: Why study this?4m

Lecture: DNA sequencing past and present3m

Lecture: Genomes as strings, reads as substrings5m

Lecture: String definitions and Python examples3m

Practical: String basics 7m

Practical: Manipulating DNA strings 7m

Practical: Downloading and parsing a genome 6m

Lecture: How DNA gets copied3m

Optional lecture: How second-generation sequencers work 7m

Optional lecture: Sequencing errors and base qualities 6m

Lecture: Sequencing reads in FASTQ format4m

Practical: Working with sequencing reads 11m

Practical: Analyzing reads by position 6m

Lecture: Sequencers give pieces to genomic puzzles5m

Lecture: Read alignment and why it's hard3m

Lecture: Naive exact matching10m

Practical: Matching artificial reads 6m

Practical: Matching real reads 7m

7 lecturas

Welcome to Algorithms for DNA Sequencing10m

Pre Course Survey10m

Syllabus10m

Setting up Python (and Jupyter)10m

Getting slides and notebooks10m

Using data files with Python programs10m

Programming Homework 1 Instructions (Read First)10m

2 ejercicios de práctica

Module 130m

Programming Homework 130m

Semana

Semana 2

3 horas para completar

Preprocessing, indexing and approximate matching

3 horas para completar

15 videos (Total 114 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

15 videos

Week 2 Introduction 1m

Lecture: Boyer-Moore basics8m

Lecture: Boyer-Moore: putting it all together6m

Lecture: Diversion: Repetitive elements5m

Practical: Implementing Boyer-Moore 10m

Lecture: Preprocessing7m

Lecture: Indexing and the k-mer index10m

Lecture: Ordered structures for indexing8m

Lecture: Hash tables for indexing7m

Practical: Implementing a k-mer index 7m

Lecture: Variations on k-mer indexes9m

Lecture: Genome indexes used in research9m

Lecture: Approximate matching, Hamming and edit distance6m

Lecture: Pigeonhole principle6m

Practical: Implementing the pigeonhole principle 9m

1 lectura

Programming Homework 2 Instructions (Read First)10m

2 ejercicios de práctica

Module 230m

Programming Homework 230m

Semana

Semana 3

3 horas para completar

Edit distance, assembly, overlaps

3 horas para completar

13 videos (Total 92 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

13 videos

Module 3 Introduction 1m

Lecture: Solving the edit distance problem12m

Lecture: Using dynamic programming for edit distance12m

Practical: Implementing dynamic programming for edit distance 6m

Lecture: A new solution to approximate matching9m

Lecture: Meet the family: global and local alignment10m

Practical: Implementing global alignment 8m

Lecture: Read alignment in the field4m

Lecture: Assembly: working from scratch2m

Lecture: First and second laws of assembly8m

Lecture: Overlap graphs8m

Practical: Overlaps between pairs of reads 4m

Practical: Finding and representing all overlaps 3m

1 lectura

Programming Homework 3 Instructions (Read First)10m

2 ejercicios de práctica

Module 330m

Programming Homework 330m

Semana

Semana 4

3 horas para completar

Algorithms for assembly

3 horas para completar

13 videos (Total 83 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

13 videos

Module 4 introduction 1m

Lecture: The shortest common superstring problem8m

Practical: Implementing shortest common superstring 4m

Lecture: Greedy shortest common superstring7m

Practical: Implementing greedy shortest common superstring 7m

Lecture: Third law of assembly: repeats are bad5m

Lecture: De Bruijn graphs and Eulerian walks8m

Practical: Building a De Bruijn graph 4m

Lecture: When Eulerian walks go wrong9m

Lecture: Assemblers in practice8m

Lecture: The future is long?9m

Lecture: Computer science and life science5m

Lecture: Thank yous 43s

1 lectura

Post Course Survey10m

2 ejercicios de práctica

Programming Homework 430m

Module 430m

Reseñas

4.7

199 reseña

5 stars
80,55 %
4 stars
14,85 %
3 stars
3,14 %
2 stars
0,48 %
1 star
0,96 %

Principales reseñas sobre ALGORITHMS FOR DNA SEQUENCING

por SS3 de jul. de 2018

Very well prepared, from basics up to all commonly used techniques in bioinformatics. Prerequisites in Python is a plus, but not even necessary.

por VK7 de ago. de 2017

This course provided me a very quick overview of all the core concepts pertaining to DNA sequencing. It is very well organized, crystal clear demonstration of concepts and I really enjoyed the course.

por SH27 de ago. de 2022

John Hopkin University provides an excellent course. It is effective for postdoctoral fellows and early career researchers, primarily those in the STEM fields !

por NF9 de mar. de 2021

very engaging and well-presented course material.

intermediate difficulty while conveying the basics of how even recent real-world genome alignment and assembly tools work. great course design!

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
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¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Algorithms for DNA Sequencing

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