Comment déduire quels sont les gènes qui orchestrent les différents processus dans la cellule ? Comment l'homme a-t-il migré hors d'Afrique et s'est-il répandu dans le monde ? Dans ce cours, nous verrons que ces deux questions apparemment différentes peuvent être abordées à l'aide de techniques algorithmiques et d'apprentissage automatique similaires découlant du problème général de la division des points de données en groupes distincts. Dans la première moitié du cours, nous présenterons des algorithmes de regroupement d'un groupe d'objets en une collection de groupes sur la base de leur similarité, un problème classique en science des données, et nous verrons comment ces algorithmes peuvent être appliqués aux données d'expression génique.

Science des données génomiques et regroupement (Bioinformatique V)

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Ce cours fait partie de Spécialisation "Bioinformatique"


Instructeurs : Pavel Pevzner
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Analysis Software
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Anthropology
- Catégorie : Molecular Biology
- Catégorie : Bioinformatics
- Catégorie : Life Sciences
- Catégorie : Dimensionality Reduction
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Avis des étudiants
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Révisé le 9 juin 2017
the part about EM is the best I know, and first time I understand the EM algorithm.
Révisé le 10 nov. 2018
Absolutely fantastic course. Kudos to the course creators.
Révisé le 21 mars 2020
Really enjoyed the clustering chapters and the practical exercises with the yeast dataset

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