Thống kê Di truyền cho Khoa học Dữ liệu

Dữ liệu bộ gen đang mở rộng với tốc độ chưa từng có, nhưng dữ liệu trình tự thô chỉ có giá trị nếu bạn có thể trích xuất những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa về sinh học từ nó. Hiểu các nền tảng thống kê đằng sau khoa học dữ liệu bộ gen là chìa khóa để biến các tập dữ liệu khổng lồ thành những khám phá đột phá. Khóa học dựa trên văn bản này sẽ hướng dẫn bạn các khái niệm thống kê thiết yếu và quy trình tính toán được sử dụng để phân tích dữ liệu bộ gen. Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm cơ bản về sinh học và xác suất trước khi chuyển sang các chủ đề nâng cao như kiểm định giả thuyết cho biểu hiện khác biệt và phân tích dữ liệu chiều cao hiện đại. Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ tự tin diễn giải các tập dữ liệu bộ gen và hiểu các mô hình toán học cung cấp năng lượng cho tin sinh học hiện đại. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu thuật ngữ sinh học và thống kê cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu bộ gen. - Áp dụng kiểm định giả thuyết và hiệu chỉnh kiểm định đa để xác định các biến thể di truyền có ý nghĩa. - Phân tích biểu hiện gen khác biệt bằng các mô hình thống kê được điều chỉnh cho giải trình tự thông lượng cao. - Khám phá các kỹ thuật giảm chiều cao hiện đại như PCA để trực quan hóa và phân cụm các tập dữ liệu bộ gen chiều cao. - Triển khai các quy trình thống kê có thể tái lập bằng cách sử dụng các khung dữ liệu hiện đại và các thư viện bộ gen tiêu chuẩn. Hành trình bắt đầu với xác suất cơ bản và thuật ngữ bộ gen, xây dựng các mô hình hồi quy, kỹ thuật chuẩn hóa và điều chỉnh kiểm định đa. Bạn sẽ đọc các giải thích rõ ràng, nghiên cứu các đoạn mã có cấu trúc và hoàn thành các bài tập viết được thiết kế để củng cố các kỹ năng phân tích của bạn. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu về tin sinh học, các nhà phân tích dữ liệu chuyển sang lĩnh vực khoa học đời sống và sinh viên muốn hiểu toán học đằng sau các công cụ bộ gen. Không yêu cầu kiến thức nâng cao về thống kê hoặc sinh học trước đó. Bắt đầu khám phá các mẫu thống kê ẩn trong bộ gen ngay hôm nay.