การจัดลำดับและประกอบจีโนมด้วยทฤษฎีกราฟ

ชีววิทยาสมัยใหม่พึ่งพาความสามารถในการอ่าน DNA แต่เทคโนโลยียังไม่สามารถประมวลผลจีโนมทั้งหมดได้ในการอ่านเพียงครั้งเดียว หลักสูตรนี้จะสำรวจความท้าทายเชิงคำนวณที่น่าทึ่งของการนำชิ้นส่วนพันธุกรรมเล็กๆ นับล้านมาประกอบเข้าด้วยกันเพื่อเปิดเผยภาพรวมที่สมบูรณ์ของจีโนมของสิ่งมีชีวิต คุณจะได้ค้นพบว่าการบรรจบกันของชีววิทยาและวิทยาการคอมพิวเตอร์ช่วยให้เราสามารถไขปริศนาที่ซับซ้อนซึ่งจำเป็นต่อการแพทย์เฉพาะบุคคลและการวิจัยวิวัฒนาการได้อย่างไร ผ่านหลักสูตรที่เน้นข้อความนี้ คุณจะเปลี่ยนจากผู้เริ่มต้นไปสู่ผู้ที่เข้าใจแกนหลักของอัลกอริทึมของชีวสารสนเทศศาสตร์ (bioinformatics) คุณจะได้เรียนรู้วิธีการแทนข้อมูลทางชีวภาพเป็นโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ และประยุกต์ใช้รูปแบบเชิงตรรกะเพื่อค้นหาลำดับนิวคลีโอไทด์ที่มีแนวโน้มมากที่สุด สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจข้อจำกัดทางชีววิทยาพื้นฐานของการจัดลำดับ DNA และความจำเป็นในการประกอบชิ้นส่วน (fragment assembly). - ประยุกต์ใช้แนวคิดทฤษฎีกราฟ รวมถึง De Bruijn graphs เพื่อจัดระเบียบและเชื่อมต่อลำดับพันธุกรรมที่ทับซ้อนกัน. - สำรวจตรรกะของอัลกอริทึมแบบ brute force และการประยุกต์ใช้เฉพาะในการจัดลำดับโปรตีนและเปปไทด์ขนาดเล็ก. - เปรียบเทียบวิธีการจัดลำดับแบบ short-read แบบดั้งเดิมกับกระบวนทัศน์เชิงคำนวณแบบ long-read สมัยใหม่. - เชี่ยวชาญคำศัพท์ของชีวสารสนเทศศาสตร์ ตั้งแต่ k-mers และ contigs ไปจนถึง Eulerian paths. - ฝึกฝนการแก้ปัญหาความท้าทายในการประกอบผ่านแบบฝึกหัดอัลกอริทึมที่เป็นลายลักษณ์อักษรและสถานการณ์ที่อิงตามตรรกะ หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและพื้นฐานทางชีววิทยาของ DNA ก่อนที่จะเข้าสู่ระเบียบวิธีเฉพาะที่อิงตามกราฟซึ่งใช้ในห้องปฏิบัติการสมัยใหม่ คุณจะได้เรียนรู้ผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรเกี่ยวกับตรรกะการประกอบ ตามด้วยการแจกแจงทีละขั้นตอนของอัลกอริทึมที่ทำให้การสร้างจีโนมใหม่เป็นไปได้ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่สนใจในการบรรจบกันของวิทยาศาสตร์ชีวภาพและการเขียนโปรแกรม ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อนในด้านชีวสารสนเทศศาสตร์หรือคณิตศาสตร์ขั้นสูงเพื่อเริ่มต้น ก้าวเข้าสู่โลกของชีววิทยาเชิงคำนวณและเริ่มต้นถอดรหัสภาษาแห่งชีวิต