在本专业的前几门课程中，我们讨论了如何对基因组进行测序和比较。在课程的前半部分，我们想了解个体的基因组与物种的 "参考基因组 "有何不同。我们的目标是从个体中提取 DNA 小片段，并将其 "映射 "到参考基因组。 我们将看到，解决这个问题的组合模式匹配算法既优雅又极其高效，所需的运行时间和内存少得惊人。 在课程的后半部分，我们将学习如何识别蛋白质的功能，即使它与已知功能的类似蛋白质相比已经发生了太多突变，以至于几乎无法辨认。 例如，在研究艾滋病病毒时就会遇到这种情况，因为这种病毒的变异速度非常快，研究人员很难对其进行研究。 最后，您将学习如何应用流行的生物信息学软件工具，运用隐马尔可夫模型将蛋白质与相关的蛋白质家族进行比较。
查找 DNA 和蛋白质中的突变（生物信息学 VI）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 生物信息学 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有6个模块
<p>欢迎来到我们的课堂！</p><p>在这堂课上，我们将探讨以下两个核心的生物学问题（括号中显示的是解决这两个问题所需的计算方法）：</p><ol><li>我们如何定位致病突变？(<em>组合模式匹配</em>)</li><li>为什么生物学家仍未开发出艾滋病毒疫苗？ （<em>隐藏马尔可夫模型</em>）</li></ol><p>和以前的课程一样，这两章中的每一章都配有天才艺术家兰德尔-克里斯托弗（Randall Christopher）创作的生物信息学漫画，并作为专业畅销书<a href="http://bioinformaticsalgorithms.com" target="_blank">印刷版</a>的章首。您可以在本消息底部找到第一章的漫画。</p><p><img src="https://stepic.org/media/attachments/lessons/292/chapter7_cropped.jpg" title="图片: https://stepic.org/media/attachments/lessons/292/chapter7_cropped.jpg" width="528"></p>
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料1个作业2个应用程序项目
<p>Welcome to week 2 of the class! </p> <p>本周，我们将介绍一种名为 Burrows-Wheeler 变换的范式；在了解它如何用于字符串压缩后，我们将证明它也是现代读映射算法的基础。
涵盖的内容
3个视频1篇阅读材料2个应用程序项目
<p>欢迎来到第 3 周课堂！</p> <p>上周，我们了解了如何将 Burrows-Wheeler 变换应用于多重模式匹配。 本周，我们将加速我们的算法，并将其推广到模式有错误的情况，这模拟了将有错误的读数映射到参考基因组的生物学问题。
涵盖的内容
4个视频1篇阅读材料1个作业2个应用程序项目
</p> <p>欢迎来到第 4 周的课堂！</p> <p>本周，我们将开始研究具有许多突变的序列（例如来自不同 HIV 株系的相关基因）的比对情况，并发现我们的序列比对问题表述不足以解决高度差异化的序列。</p> <p>为了改进我们的算法，我们将引入一种称为隐马尔可夫模型的机器学习范例，并了解动态编程如何帮助我们回答有关这些模型的问题。
涵盖的内容
5个视频2个应用程序项目
<p>欢迎来到第 5 周的课堂！</p> <p>上周，我们介绍了隐马尔可夫模型。 本周，我们将了解如何将隐马尔可夫模型应用于使用轮廓 HMM 的序列比对。 然后，我们将考虑该领域的一些高级课题，这些课题与我们在上一门课程中考虑的高级聚类方法有关。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料1个作业2个应用程序项目
<p>欢迎来到第六周，也是最后一周的课堂！</p> <p>本周是应用挑战赛，我们将应用已开发的 HMM 序列比对算法。
涵盖的内容
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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学生评论
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SC
5
已于 Jun 30, 2020审阅
The contents were so well organized and helpful to develop a proper insight
ZX
5
已于 Jul 20, 2019审阅
In depth and comprehensive coverage of the topics in genetic data analysis.
JM
5
已于 Jun 22, 2020审阅
Really loved learning about suffix trees/arrays, BWT, Pattern matching, HMMs!
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。