Origine de réplication
Trouver l’origine de réplication d’un génome bactérien avec le biais GC et les motifs répétés.
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Biologie, santé · 27Débutant
Bioinformaticien
Biologiste qui code ou informaticien qui se tourne vers le vivant.
Python, bases de biologie et de statistique, algorithmes de la bioinformatique et analyse de données génomiques.
334heures de cours
34semaines à 10 h
5étapes
25cours
4universités
Compétences visées
Python ProgrammingData StructuresMolecular BiologyStatistical ModelingStatistical AnalysisData VisualizationBiologyStatistical Hypothesis TestingExploratory Data AnalysisBioinformaticsData ScienceData Processing
Intitulés de compétences repris de Coursera.
Métiers visés
- Bioinformaticien
- Data scientist en santé
- Ingénieur en génomique
Progression
- 1University of MichiganDébutantPython, SQL, SQLite
Prérequis annoncés : No prerequisites; designed as an on-ramp to programming
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Cours Niveau Durée Note (avis) Programming for Everybody (Getting Started with Python) Débutant 17 h 4,8 (233 775) Python Data Structures Débutant 20 h 4,9 (97 365) Using Python to Access Web Data Débutant 19 h 4,8 (44 591) Using Databases with Python Débutant 14 h 4,8 (21 659) Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python Débutant 9 h 4,7 (14 483) - 2University of Colorado BoulderDébutant
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Cours Niveau Durée Note (avis) Biology Everywhere Foundations Débutant 5 h 4,5 (249) The Little Stuff: Energy, Cells, and Genetics Débutant 6 h 4,7 (127) The Big Stuff: Evolution and Ecology Débutant 4 h 4,6 (48) Specialty Topics: Biology Across Disciplines Débutant 7 h 4,4 (43) - 3University of MichiganDébutantPython, Jupyter, Matplotlib, NumPy, pandas, Seaborn, Statsmodels
Prérequis annoncés : High school algebra; basic Python recommended
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Cours Niveau Durée Note (avis) Understanding and Visualizing Data with Python Débutant 20 h 4,7 (2 741) Inferential Statistical Analysis with Python Intermédiaire 22 h 4,6 (938) Fitting Statistical Models to Data with Python Intermédiaire 15 h 4,4 (718) - 4University of California San DiegoDébutantPython
Prérequis annoncés : Basic high school biology; ability to think technically
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Cours Niveau Durée Note (avis) Finding Hidden Messages in DNA (Bioinformatics I) Débutant 16 h 4,2 (1 646) Genome Sequencing (Bioinformatics II) Intermédiaire 17 h 4,6 (327) Comparing Genes, Proteins, and Genomes (Bioinformatics III) Intermédiaire 22 h 4,6 (143) Molecular Evolution (Bioinformatics IV) Intermédiaire 18 h 4,5 (79) Genomic Data Science and Clustering (Bioinformatics V) Intermédiaire 10 h 4,1 (94) Finding Mutations in DNA and Proteins (Bioinformatics VI) Intermédiaire 24 h 4,6 (63) Bioinformatics Capstone: Big Data in Biology Intermédiaire 13 h 3,7 (29) - 5Johns Hopkins UniversityIntermédiairePython, R, Bioconductor, Unix
Prérequis annoncés : Some statistics, computer science and biology background (helpful, not required)
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Cours Niveau Durée Note (avis) Introduction to Genomic Technologies — 6 h 4,6 (4 901) Python for Genomic Data Science — 8 h 4,3 (1 830) Algorithms for DNA Sequencing Débutant 12 h 4,7 (938) Command Line Tools for Genomic Data Science — 12 h 4,0 (578) Bioconductor for Genomic Data Science — 9 h 3,8 (388) Statistics for Genomic Data Science — 9 h 4,2 (383)
Avec Coursera Plus
Ce parcours représente 334 heures, soit environ 8 mois à 10 heures par semaine. L’abonnement Coursera Plus donne accès à la plupart de ses cours pendant cette période.
Projets à réaliser
Assembleur jouet
Assembler des lectures courtes avec un graphe de De Bruijn.
Expression différentielle
Analyser un jeu RNA-seq public avec Bioconductor et identifier les gènes surexprimés.
Manuels gratuits
Python for EverybodyCharles R. SeveranceGratuit, CC BY 4.0
Biology 2eOpenStaxGratuit, CC BY 4.0
Computational Genomics with RAltuna AkalinGratuit en ligne, CC BY-NC-SA 4.0
OpenIntro StatisticsD. Diez, M. Çetinkaya-Rundel, C. BarrPDF gratuit