Nommé l'un des 50 meilleurs MOOC de tous les temps par Class Central ! Ce cours commence une série de cours illustrant la puissance de l'informatique dans la biologie moderne. Rejoignez-nous à la frontière de la bio-informatique pour chercher des messages cachés dans l'ADN sans jamais avoir besoin d'enfiler une blouse de laboratoire. Dans la première moitié du cours, nous étudions la réplication de l'ADN et posons la question suivante : où commence la réplication de l'ADN dans le génome ? Nous verrons que nous pouvons répondre à cette question pour de nombreuses bactéries en utilisant seulement quelques algorithmes simples pour rechercher des messages cachés dans le génome. Dans la seconde moitié du cours, nous examinerons une question biologique différente, en nous demandant quels motifs d'ADN jouent le rôle d'horloges moléculaires. Les cellules de votre corps parviennent à maintenir un rythme circadien, mais comment y parvient-on au niveau de l'ADN ? Une fois de plus, nous verrons qu'en sachant quels messages cachés rechercher, nous pouvons commencer à comprendre le langage étonnamment complexe de l'ADN. Enfin, vous mettrez la main à la pâte et appliquerez des outils logiciels existants pour trouver des motifs biologiques récurrents dans les gènes qui permettent à Mycobacterium tuberculosis de rester "dormant" dans un hôte pendant de nombreuses années avant de provoquer une infection active.

Trouver les messages cachés dans l'ADN (Bioinformatique I)

Trouver les messages cachés dans l'ADN (Bioinformatique I)
Ce cours fait partie de Spécialisation "Bioinformatique"


Instructeurs : Pavel Pevzner
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Microbiology
- Catégorie : Molecular Biology
- Catégorie : Biochemistry
- Catégorie : Biology
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Bioinformatics
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
64,21 %
- 4 stars
20,90 %
- 3 stars
4,14 %
- 2 stars
3,20 %
- 1 star
7,53 %
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Révisé le 22 sept. 2020
Please be clear while explaining the course. it not clear what are they trying to explain and it takes a lot time for us to figure it out.
Révisé le 26 juil. 2017
The algorithms mentioned in this course are explained very well. But still a little bit of programming language is needed. Look forward to the advanced courses.
Révisé le 27 juin 2017
A good course and introduction. Some of the computer graded homework assignments need better explanations for the desired result set, to avoid frustration.

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