Məlumat

Öz-özünə öyrənmə üçün bioinformatikanın öyrənilməsi üçün hansı mənbələr var?

Öz-özünə öyrənmə üçün bioinformatikanın öyrənilməsi üçün hansı mənbələr var?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Bioinformatikanı öyrənmək üçün hansı mənbələr var (kitablar, vebsaytlar/MOOCs)? Proqramlaşdırma dili ilə bağlı əvvəlcədən bilik tələb edirmi, çünki proqramlaşdırma dilinə gəldikdə mən tam bir naşıyam.


Python və ya Perl kimi bir dil öyrənmək demək olar ki, zəruridir.

Courra-ya nəzər sala bilərsiniz.

Bir neçə bioinformatika yönümlü kurslar var:

https://www.coursera.org/courses?query=bioinformatics&languages=en

Kaliforniya Universitetində San Dieqo proqramlaşdırmaya yeni başlayanlar üçün hazırlanmış bir sıra bioinformatika kurslarına malikdir:

https://www.coursera.org/course/algobioprogramming

Mən bunu ətraflı nəzərdən keçirməmişəm, lakin onların daha təkmil kurslarını bəyəndim.

Kurslarda kurslar tez-tez sizə sertifikat verən, lakin pulsuz olmayan "ixtisaslar" adlanan ixtisaslar üzrə təşkil olunur. Bununla belə, adətən ödəniş etmədən fərdi kurslara yazıla bilərsiniz.

Mən həmçinin UNIX kimi komanda xətti mühitindən və sed, awk, grep kimi alətlərdən istifadə etməyi öyrənməyi məsləhət görərdim.

Aşağıdakı saytlar bunun üçün yaxşı ola bilər:

http://www.grymoire.com/Unix/

http://software-carpentry.org/lessons/

Sonuncuların əhatə dairəsi daha genişdir və ümumi olaraq elmi proqramlaşdırma ilə məşğul olmaq istəyirsinizsə, onların öyrətdikləri şeylər dəyərli ola bilər.


Dediklərinə əsasən, mən yalnız müəyyən növ problemlərə aid ola biləcək proqramlaşdırma və ya skript dilini öyrənməklə başlamazdım.

Mən geniş ümumi əhatəli bioinformatikaya giriş kitabı oxumaqla başlayardım. Onda siz hansı sahənin və ya sahələrin sizi maraqlandırdığını görə bilərsiniz və bu sahədə problemləri həll etmək üçün hansı alətlərlə (proqramlaşdırma və ya başqa üsullarla) tanış olmaq lazım olduğunu öyrənə bilərsiniz. (Çünki bioinformatikanı həqiqətən öyrənmək üçün siz problemləri həll etməlisiniz.)

Şübhəsiz ki, bir neçə uyğun kitab var. Universitetimdə istifadə edildiyi üçün mənə tanış olan Artur Lesk (Oksford) 4-cü nəşri (2013) tərəfindən "Bioinformatikaya Giriş" kitabıdır. Bununla belə, o, RNAseq-i əhatə etmir, buna görə də boru kəmərində yeni bir nəşr olmadıqda, daha yeni bir şeylə daha yaxşı ola bilərsiniz.


8 Ən Yaxşı Bioinformatika Kursu & Sertifikatı [2021 İYUN] [YENİLƏNİB]

20+ Mütəxəssis 2021-ci il üçün onlayn mövcud olan Ən Yaxşı +Pulsuz Bioinformatika Kursu, Magistratura, Təlim, Sinif və Sertifikatlaşdırma siyahısını tərtib etmişdir. Buraya Bioinformatikanı öyrənməyə kömək edəcək həm ödənişli, həm də pulsuz resurslar daxildir və bu kurslar həm yeni başlayanlar, həm də orta səviyyə öyrənənlər üçün uyğundur. ekspertlər kimi.


Bioinformatika

The Kurs Mənbəsi Aşağıda sadalanan Bioinformatika üzrə Öyrənmə Çərçivəsinə bakalavr biologiya elmləri ixtisaslarına aid olan təlim məqsəd və vəzifələri daxildir. Çərçivə Sally Elgin (Vaşinqton, Sent-Luis Universiteti) Mark Pauley (Nebraska Universiteti) Anne Rosenwald (Georgetown Universiteti) və Lonnie Welch (Ohayo Universiteti) tərəfindən hazırlanmışdır.

Bioinformatikanın Həyat Elmləri Təhsilinə İnteqrasiya Şəbəkəsindən (NIBLSE) bir işçi qrupu bu yaxınlarda, 2021-ci ilin aprelində, PLoS One-dakı məqaləsindən NIBLSE əsas səlahiyyətlərini mövcud olanlarla əlaqələndirdi. Kurs Mənbəsi Bioinformatika çərçivəsi. Yenilənmiş Bioinformatika kursu səhifəsi yeni çərçivə ilə birlikdə yenisində mövcud olacaq Kurs Mənbəsi vebsayt 2021-ci ilin yayında. Yenilənmiş CourseSource Bioinformatika çərçivəsi hazırda Google Sənəd kimi əlçatandır. NIBLSE işçi qrupuna Sally Elgin (Vaşinqton Universiteti, Sent-Luis) Adam Kleinschmit (Dubuk Universiteti) Bill Morgan (Vuster Kolleci) Mark Pauley (Nebraska Universiteti) Anne Rosenwald (Georgetown Universiteti) Bill Tapprich (Nebraska Universiteti) daxildir. Erik Triplett (Florida Universiteti) və Lonnie Welch (Ohayo Universiteti).


Yuxarı Division Tələbləri

Qeyd: Hər hansı bir kurs yalnız bir əsas tələbi ödəyə bilər

  • Təkmil Məlumat Strukturu (CSE 100)*
  • Alqoritmlərin Dizaynı və Təhlili (CSE 101)
  • Struktur Biokimya (BIBC 100) və ya Metabolik Biokimya (BIBC 102)
  • Genetika (BICD 100)
  • Molekulyar Biologiya (BIMM 100) və ya Molekulyar və Hüceyrəvi Biokimya (Chem 114D)
  • Molekulyar ardıcıllığın təhlili (BIMM 181)
  • Bioloji Məlumat Bazaları (BIMM 182)
  • Tətbiqi Genomik Texnologiyalar (BENG 183)
  • Qabaqcıl Bioinformatika Laboratoriyası (CSE 185)
  • Ehtimal və Statistika (MATH 186)
  • Yuxarı Bölmə Biologiya Seçmə - ən azı tamamlayın səkkiz vahid UC San Diego Biologiya Elmləri Bölməsi tərəfindən təklif olunan kurs işləri (ixtisas təhsilini başa çatdırmaq üçün cəmi 48 yuxarı bölmə vahidi tələb olunur).  
    • Yuxarı bölmə Biologiya seçmə bölmələri UC San Diego Biologiya Elmləri Bölməsi vasitəsilə alınan 100-189 nömrəli kurslarla tamamlana bilər.   BIEB 146 və BIMM 172 tövsiyə olunur.  İstisna olaraq, CSE 180 tətbiq oluna bilər. əsas seçmə tələbi.  Bu kurs da tövsiyə olunur və maraqlanan tələbələrə bunu digər yuxarı bölmə kurslarından əvvəl keçmələri tövsiyə olunur.
    • Seçilmiş vahidlərə BISP 195-in dörddə biri, dörd BIxx 194-ə qədər və BISP 193 və ya BISP 196/197/199-un dörddə biri daxil ola bilər. Seçməli fənlərə SIO 121, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 131, 132, 133, 134, 138, 147, 181 və 189 daxildir. . Tələbələrdən Biologiya Elmləri Bölməsinin rezidentura tələblərinə cavab vermələri tələb olunur.
    • Yalnız bir BISP 196/197/199 ixtisasa müraciət edə bilər.  BISP 195, 196, 197 və ya 199-un sonrakı rübləri kollec və universitet tələblərinə tətbiq oluna bilər.

    * Bu kurslarda ixtisas üçün tələb olunmayan əlavə ilkin şərtlər və/yaxud əsas şərtlər var.  İlkin şərtlər və əsas tələblərin icrası ilə bağlı məlumat almaq üçün müvafiq şöbə ilə əlaqə saxlayın.


    Kallisto [1] mənim gündəlik olaraq işlədiyim RNT ardıcıllığı (RNT-seq) məlumatları üçün yalançı hizalama və kəmiyyət alətidir. Bu bloq yazısı alət haqqında şəxsi sənədlərim kimi xidmət edir: bəzi intuisiya, fon modelləri və onu necə işə salmaq olar. Bu yazıdakı qeydlərin əksəriyyəti müxtəlif onlayn mənbələrdən və BCB [. ]

    Bioinformatika biologiya, kompüter elmləri, statistika və riyaziyyat biliklərini tələb edən fənlərarası bir sahədir. Alətlərin hər birinə nə qədər ehtiyac duyduqları insandan insana dəyişir və Bioinformatika sahəsinə qədəm qoymazdan əvvəl nə qədər hazırlaşmalı olduğumuzun yaxın forması yoxdur. Bu blog yazısında mən [. ]


    Bioinformatika nədir?

    Ardıcıllıq və mikro-massivlər kimi yüksək məhsuldarlıqlı bioloji təcrübələrdən əldə edilən məlumatların partlaması Bioinformatika adlı elmin yaranmasına səbəb oldu. Bioinformatika bioloji problemlərin həlli üçün Data Science ilə oxşar olan fənlərarası elmdir.

    Vikipediyaya görə “Bioinformatika fənlərarası bir elmdir və nəticədə biologiyanı başa düşməyi hədəfləyir”.

    Bioinformatika yeni proqnozlar vermək və ya yeni biologiya kəşf etmək üçün genetik ardıcıllıqlar, hüceyrə populyasiyaları və ya zülal nümunələri kimi böyük bioloji məlumat kolleksiyalarını təhlil etmək üçün hesablama üsullarını işləyib hazırlayan və tətbiq edən fənlərarası sahədir. İstifadə olunan hesablama metodlarına analitik üsullar, riyazi modelləşdirmə və simulyasiya daxildir.

    İnsan bədənimiz mürəkkəb proseslərdə iştirak edən hüceyrələrdən ibarət kiçik mexanizmlərə parçalana bilər. Bu hüceyrələr DNT (De-oksiribo nuklein turşusu) adlı mərkəzi emal bölməsi tərəfindən idarə olunur. DNT-ni başa düşmək orqanizm haqqında çox şey, eləcə də gələcəkdə xəstəlik şanslarını aşkar edə bilər. NGS (Next Generation Sequencing) daxil olmaqla cari texnologiyalar böyük miqdarda məlumat yaratdı. Bu böyük verilənlər (Genom, Transkriptom, Proteom və Metabolom) verilənlər bazalarında təşkil edilməli və təhlil edilməlidir. Bu böyük məlumatların təhlilinin nəticələri (Böyük Məlumat adlanır) səhiyyə, profilaktik tibb və dərmanların kəşfində istifadə olunur.

    Maşın öyrənmənin bioinformatikada tətbiqi xəstəliklərin proqnozlaşdırılması, diaqnostikası və sağ qalma təhlilindən çoxlu tətbiqlərə səbəb olmuşdur. Data Science bioinformatikada böyük məlumat dəstlərinin ölçülərinin azaldılmasından verilənlərin vizuallaşdırılmasına qədər çox şey dəyişdi.

    Biologiyada Maşın Öyrənmə

    Hal-hazırda maşın öyrənməsinə əsaslanan bioinformatika alətləri və proqramlarının böyük siyahısı mövcuddur. Bioinformatikanın əkizləri adlanır Hesablama Biologiyası əsasən bioloji görüntü məlumatlarının təhlili üçün maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə üsullarından istifadə edərək proqram təminatı və tətbiqlərin hazırlanmasında meydana çıxdılar. Bu yaxınlarda Google-un TensorFlow adlı Dərin Öyrənmə kitabxanası onun hesablama biologiyasında necə istifadə oluna biləcəyini göstərdi. Xəstəliklərin diaqnozu və proqnozlaşdırılması üçün istifadə oluna bilən süni intellekt yaratmaq üçün biologiyada maşın öyrənməsi və dərin öyrənmənin tətbiqi daha da araşdırılmalıdır.

    Science Daily xəbərlərinə görə, bioloq getdikcə Bioinformatika Data Scientist və ya Genom Data Scientist kimi Data Scientist-ə çevrilir. Bioinformatika bazarı və bioinformatika sahəsində karyera ehtiyacları hər il artır. Yaxın gələcəkdə bioinformatika bacarıqlarına malik insanlara böyük ehtiyac olacağı proqnozlaşdırılır.

    Budur, Maria Nattestadın “Bioinformatika nədir?” mövzusunda videosu. Bioinformatika və Məlumat Elmi arasındakı oxşarlıqları izah etdiyi yer. O, həmçinin bioinformatikada üç yanaşmanı izah edir.

    Bioinformatika həyat elmi və biotibbi elmlər üçün vacib fənlərarası elmə çevrilmişdir. Bununla belə, bioinformatika sahəsində təhsilə və təlimə böyük tələbat var. İnanıram ki, edX, Coursera və Udacity-nin MOOC-ları insanlara bu sahədə təməllər qoymağa kömək edəcək.


    Haşiyə 1. Məlumat elmi nədir? 4+1 modeli.

    Məlumat Elmləri Məktəbimiz daxilində biz bu suala [3] çox fikir vermişik, o qədər də tərifin özünə deyil, daha çox bu tərifin mənasını və mədəniyyətini tədrisin bütün aspektlərində necə təcəssüm etdirdiyimizə diqqət yetirmişik. tədqiqat və cəmiyyətə xidmət. Beləliklə, biz məlumat elminin 4+1 modelinə gəldik.

    “4” sistemlərə, dizayna, təhlilə və dəyərə, “1” isə bu əsasların tətbiq olunduğu bütün fənlərə/domenlərə aiddir. Bioinformatika bir çox fənlərdən/domenlərdən yalnız biridir.

    “4”ün hər biri həmin sahələrin məlumatları, metodları, protokolları, mədəniyyəti və s. vasitəsilə “1”in təsirini ortaya qoyur. Sinergetik olaraq "4" sonra "1"ə təsir edir. Bu sinerjinin üç nümunəsinə mövcud ekoloji məlumatların epigenetikaya təsiri, sosial media şəbəkələrinin bioloji şəbəkələr haqqında anlayışımıza təsiri və ədəbiyyatdan biokurasiya sahəsindəki inkişaflara təsir göstərən rəqəmsal humanitar elmlərdə təbii dil emalının istifadəsində irəliləyişlər daxildir.

    Sistemlər böyük verilənlərin ehtiyaclarına uyğunlaşdırılmış yüksək performanslı hesablama, bulud mühitləri, yüksək məhsuldarlıq sistemləri, iş axını sistemləri, müqayisəli təhlillər, kibertəhlükəsizlik və s.

    Dizayn məlumatın qəbulundan tutmuş vizuallaşdırmaya və digər yayılma formalarına qədər verilənlərin həyat dövrünün bütün mərhələlərində məlumat və kompüterlər və insanlar arasındakı əlaqəyə aiddir.

    Səhv olaraq bütün məlumat elmi kimi qəbul edilən təhlil yalnız bir vacib hissədir və dərin öyrənmə, məlumatların öyrənilməsi və təbii dil emalı kimi həm səbəb-nəticə, həm də proqnoz axtaran üsullardan ibarətdir.

    Dəyər, həddindən artıq hallarda, təhlilin gətirdiyi dəyərlə nəticələnə biləcək gözlənilməz mənfi nəticələr və düzgün tarazlığın necə qurulacağı arasındakı gərginliyi nəzərdə tutur.


    Təhsil və Təlim Resursları

    Aşağıda sadalanan təhsil müəssisələri bioinformatika ilə bağlı onlayn kursları haqqında məlumat təqdim ediblər. Müəssisəniz tərəfindən təklif olunan onlayn kursu yerləşdirmək üçün bu formadan istifadə edin.

    **Bu siyahını Kursun Fokusuna, Kursun Başlığına və ya Universitet/Müəssisə üzrə çeşidləmək üçün sütun başlığına klikləyin.

    Fokus Kursun başlığı Universitet/Müəssisə Açar Məlumat Məqsədlər
    Hesablama Biologiyası SysMIC London Universitet Kolleci SysMIC bioelm tədqiqatçıları üçün kodlaşdırma, modelləşdirmə və məlumatların təhlili üzrə onlayn kursdur.<br /> <br /> Modula kurs dərsliyi, tapşırıqlar, vebinarlar və özünü test imtahanları daxil olmaqla, hərtərəfli resurslara giriş daxildir. onlayn forumlar vasitəsilə fərdi dəstək təmin edin.<br /> <br /> İştirakçılar Python, R və MATLAB platformalarından istifadə edərək, onları modelləşdirmə və məlumatlarda hesablama texnikalarını inkişaf etdirmək və tətbiq etmək üçün inamla daha effektiv tədqiqatçılar edəcək fənlərarası bacarıqları inkişaf etdirməkdə əmin olacaqlar. öz işlərinin təhlili.<br /> <br /> Materiallarımız bioalimlər tərəfindən bioalimlər üçün hazırlanmışdır və bioloji tətbiqlərə və iştirakçılara tanış kontekstlərdə işləyərkən kodlaşdırma və analiz bacarıqlarını inkişaf etdirməyə imkan verən praktik yanaşmalara yönəlmişdir.<br /> <br / > Modul tam çevik formata malikdir. Biz 6 ay ərzində həftədə 5 saat təhsil almağı tövsiyə edirik ki, bu da tədqiqat öhdəliklərinin müxtəlif iş yükü ilə yaxşı uyğunlaşaraq iştirakçılara onlara uyğun vaxt və tempdə təhsil almaq imkanı təklif edir.<br /> <br /> Biz yaxşı qurulmuş və tanınmış kursuyuq. Hər il biz Böyük Britaniyanın tədqiqat icmasından müxtəlif akademik (və sənaye) mənşəli 300-dən çox iştirakçını salamlayırıq və modul Kral Biologiya Cəmiyyətinin CPD bal sxemi tərəfindən təsdiqlənir.<br /> <br /> Modul 1 qeydiyyatlar ildə iki dəfə aprel və noyabr aylarında aparılır. PhD tələbələri və qrup sifarişləri üçün endirimli qiymətlər mövcuddur. <br /> <br /> Yerə müraciət etmək və ya əlavə məlumat üçün bizimlə əlaqə saxlayın: [email protected] Sysmic.ac.uk qabaqcıl bioloji tədqiqatlar üçün getdikcə vacib olan fənlərarası bacarıqlar üzrə hərtərəfli onlayn kurs təqdim edir.
    Digər: İki konsentrasiya sahəsi var, biri biomolekulyar mühəndislikdə B.S. Biomolekulyar mühəndislik və bioinformatika Kaliforniya Universiteti, Santa Cruz Proqramın iki konsentrasiyası var: biri biomolekulyar mühəndislik,<br /> son istifadəçi bioinformatikası ilə nəm laboratoriya işini vurğulayır və<br /> proqramlaşdırma və biri hesablama<br /> işini vurğulayan bioinformatika. Hər iki konsentrasiya həm biokimya, həm də proqramlaşdırma tələb edir.<br /> <br /> Bioinformatika konsentrasiyası üçün biz yeni alətlərin yaradılmasını vurğulayırıq,<br /> mövcud alətlərdən istifadə etməkdən daha çox. Biz stoxastik modelləşdirmə və maşın<br /> öyrənməsindən geniş istifadə edirik. Bioinformatika<br /> konsentrasiyasının son ili<br /> magistr proqramımızın birinci ili ilə demək olar ki, eynidir.<br /> <br /> Bizim müqayisəli genomika, RNT genləri, arxeal<br /> genomikası, nanopor sekvensiyası, qədim DNT sahələrində güclü tərəflərimiz var. , kök hüceyrələr, protein<br /> mühəndisliyi, gen tapma və bir sıra başqa mövzular. Tələbələrə bioinformatika və ya biomolekulyar mühəndislik üzrə magistratura təhsilinə hazırlamaq üçün çox geniş məlumat vermək. Tələbələr biotexnoloji sənayedə işlərə də yaxşı hazırlaşırlar.
    Bioinformatika Bioloji məlumatların idarə edilməsi üçün Python bacarıqları Uqanda Virus Tədqiqat İnstitutu Python proqramlaşdırma anlayışlarına giriş&ltbr /&gt<br /> Bioloji məlumatların təhlili kodu problemləri Bioinformatika və Hesablama Biologiyası fənləri üzrə alimləri, tələbələri və təcrübəçiləri bioloji məlumatlarla işləmək üçün Python proqramlaşdırma bacarıqları ilə təchiz etmək
    Bioinformatika Bioinformatikada Statistik Təhlil Merilend Universitet Sistemi Bu kurs edX platforması vasitəsilə onlayn tədris olunur. Bioinformatika MicroMasters proqramının bir hissəsi olan bu kursda siz R dili və mühiti və ondan bioloji böyük verilənlər dəstləri üzərində statistik analizlər aparmaq üçün necə istifadə edəcəyinizi öyrənəcəksiniz. Əsas R Proqramlaşdırma. Gen ifadəsində dəyişiklikləri müəyyən etmək üçün paketlərin R mühitində tətbiqi. Genləri tam genomik ardıcıllıqla tapmaq üçün R mühitində paketlərin tətbiqi.
    Bioinformatika Zülallar: Alignment, Analiz və Struktur Merilend Universitet Sistemi Bu kurs onlayn olaraq edX platforması vasitəsilə həyata keçirilir. Bioinformatika MicroMasters proqramının bir hissəsi olan bu kursda siz zülal strukturu və onun funksiyaya təsiri haqqında öyrənəcəksiniz, fərqləri aşkar etmək üçün zülal ardıcıllıqlarını uyğunlaşdırmağa məşq edəcək və veb və proqrama əsaslanan yanaşmalardan istifadə edərək zülalların model strukturlarını yaradacaqsınız. Bioloji böyük məlumatları təhlil edin Fərqləri aşkar etmək və strukturu təyin etmək üçün zülal ardıcıllığını necə uyğunlaşdırmaq olar Naməlum zülalların model strukturlarını yaradın
    Bioinformatika DNT Ardıcıllıqları: Alignments və Analiz Merilend Universitet Sistemi Bu kurs edX platforması vasitəsilə onlayn olaraq çatdırılır. Siz DNT-nin düzülməsinin arxasında duran nəzəriyyə və alqoritmlər haqqında öyrənəcək, düzləşdirmələri əl ilə yerinə yetirməklə məşq edəcək, sonra veb və proqrama əsaslanan yanaşmalardan istifadə edərək daha mürəkkəb hizalamalar həyata keçirəcəksiniz. Bioloji böyük məlumatları sintez edin və təhlil edin. Uyğunlaşma alqoritmlərinin arxasında duran nəzəriyyə və onların necə fəaliyyət göstərməsi Mutasiyaların hüceyrə proseslərində oynadığı rolları araşdırın
    Riyaziyyat/Statistika Həyat Elmləri Seriyası üçün Məlumat Təhlili HarvardX Həyat elmlərində məlumatların təhlili üçün zəruri olan əsas statistik anlayışlara və R proqramlaşdırma bacarıqlarına giriş. Biz p-dəyərlərini və etibarlılıq intervallarını başa düşmək və hesablamaq üçün statistik nəticənin əsaslarını öyrənəcəyik. Konseptlər və icra arasında əlaqə yaratmağa kömək edəcək şəkildə R-də proqramlaşdırma ilə nümunələr təqdim edəcəyik. R proqramlaşdırmasını tələb edən problem dəstləri anlayışı və əsas məlumat təhlillərini həyata keçirmək bacarığını yoxlamaq üçün istifadə olunacaq. Yeni məlumat dəstlərini araşdırmaq və ən uyğun yanaşmanı müəyyən etmək üçün vizuallaşdırma üsullarından istifadə edəcəyik. Verilənlər standart yanaşmaların tələb etdiyi fərziyyələrə uyğun gəlmədikdə, biz alternativ kimi güclü statistik üsulları təsvir edəcəyik. Biz həmçinin təkrarlana bilən tədqiqat aparmaq üçün R skriptlərindən istifadənin əsaslarını təqdim edəcəyik. Bu sinif qismən NIH qrantı R25GM114818 tərəfindən dəstəkləndi. Mövzular: Paylanmalar Kəşfedici Məlumatların Təhlili Qeyri-parametrik statistika Bu kurslar 2 XSeries təşkil edir və öz-özünə inkişaf edir: PH525.1x: Statistika və Həyat Elmləri üçün R PH525.2x: Xətti Modellərə və Matris Cəbrinə Giriş PH525.3x Statistika: Yüksək məhsuldarlıqlı eksperimentlər üçün nəticə çıxarma və modelləşdirmə PH525.4x: Yüksək Ölçülü Məlumat Təhlili PH525.5x: Biokeçiricilərə Giriş: genomların və genomik analizlərin annotasiyası və təhlili PH525.6x: Reproduksiya olunan genomika üçün yüksək performanslı hesablamalar: PH5257x. funksional genomikada
    Bioinformatika ArrayGen Technologies Onlayn/Oflayn Kursları ArrayGen Texnologiyaları ArrayGen müvafiq nəzəri biliklərdən istifadə etməklə iştirakçıların praktik tətbiqlərini təkmilləşdirməyə diqqət yetirməklə aşağıdakı genomika və bioinformatika təlim kurslarını təklif edir: Bioinformatika (Genomikanı Anlamaq) Mikroarray Data analizi Next Generation Sequencing (NGS) De novo genom and transscriptome assembly Chip-Seq Data Təhlil RNT-Seq Data Analizi miRNA Data Analizi Metagenomik Məlumatların Təhlili MethylSeq(DNT Methyllation) Data Analizi Genom Variant Data Analizi Məqsədlər Sənaye səviyyəsində bioinformatikada istifadə olunan əsas alətlər və texnikalar haqqında məlumatlılıq yaratmaq Əsas alətlər və texnikalar üzrə tam praktiki təlim vermək Bütün həyat elmlərini bu texnikaları öz tədqiqat proqramlarında tətbiq etmək üçün ruhlandırmaq və həvəsləndirmək.
    Bioinformatika Biologiya Proqramlaşdırmaya cavab verir: Başlayanlar üçün Bioinformatika Kaliforniya Universiteti, San Dieqo Elmi mühitdə proqramlaşdırmağı (Python-da) öyrənməklə maraqlanırsınız? Bu kurs müxtəlif bioloji problemlərin həlli üçün alqoritmləri və bu alqoritmləri Python-da həyata keçirməyə kömək edən bir sıra proqramlaşdırma problemlərini əhatə edəcəkdir. O, Bioinformatika İxtisaslaşmamızda birinci kursa daha yumşaq templi alternativ təklif edir (https://www.coursera.org/specializations/bioinformatics). Kursun dörd həftəsinin hər biri iki tələb olunan komponentdən ibarət olacaqdır. Birincisi, interaktiv dərslik real bioloji problemlərdən yaranan Python proqramlaşdırma problemlərini təmin edir. Əgər əvvəllər Python-da proqramlaşdırmamısınızsa, narahat olmayın! Codecademy Python trekindən (https://www.codecademy.com/learn/python) "Just-in-Time" məşqlərini təqdim edirik. Və interaktiv dərsliyimizdəki hər bir səhifənin öz müzakirə forumu var, burada digər öyrənənlərlə əlaqə saxlaya bilərsiniz. İkincisi, hər həftə yekun viktorina ilə yekunlaşacaq. Materialı müşayiət edən mühazirə videoları da təqdim olunur.
    Bioinformatika Coursera-da bioinformatika ixtisası Kaliforniya Universiteti San Dieqo Genomları necə ardıcıllıqla və müqayisə edirik? Xəstəliyin genetik əsasını necə müəyyənləşdirə bilərik? Bu İxtisaslaşmanı bitirdikdə müasir biologiyada bu kimi bir çox suallara necə cavab verməyi öyrənəcəksiniz. Prosesdə siz minlərlə bioloqun elmin ən sürətlə inkişaf edən sahələrindən birində hər gün iş yerində tətbiq etdiyi alqoritmlər və proqram vasitələri haqqında öyrənəcəksiniz. Bioinformatika İxtisasının çap yoldaşı, Bioinformatika Alqoritmləri: Aktiv Öyrənmə Yanaşı, mühazirə videoları və slaydlar da daxil olmaqla, əlavə tədris materiallarını ehtiva edən dərslik saytından (http://bioinformaticsalgorithms.com) əldə etmək olar.
    Bioinformatika DNT ardıcıllığı üçün alqoritmlər Johns Hopkins Universiteti Bu kurs onlayn olaraq Coursera MOOC platformasında verilir. O, aşağıdakılardan ibarətdir: (a) Prof. Lenqmedin həftədə təxminən 1 saat mühazirəsi, (b) Prof. Lenqmead və Ceykob Pritt tərəfindən həftədə təxminən 1 saat praktiki mühazirə, (c) hər modul üçün bir neçə seçimli ev tapşırığı, ( d) hər modul üzrə bir proqramlaşdırma əsaslı ev tapşırığı və (e) tədqiqat ideyalarının daha geniş seçimini əhatə edən bəzi isteğe bağlı mühazirələr. DNT ardıcıllığı indi həyat elmində hər yerdə istifadə olunan bir vasitədir. Bu tendensiyanı sadəcə xəbərləri oxumaqla müşahidə edə bilərsiniz. Bu kurs DNT sıralama məlumatlarının bu hücumu ilə gələn hesablama problemlərini araşdırır. Necə böyük bir DNT kolleksiyası "tamaşır parçaları" götürüb onları genomda birləşdiririk? Nəhəng genomik "saman tayasında" DNT "iynəsi" tapmağı necə tez və asan edə bilərik? Kursun əsas hissəsini ardıcıllıq məlumatlarını təhlil etmək üçün proqram vasitələrinin əsasını təşkil edən alqoritmləri və məlumat strukturlarını başa düşməyə sərf edəcəyik. Kurs həm də proqramlaşdırma bacarıqlarını tətbiq etmək və əsas alqoritmlər və məlumat strukturları ilə tanış olmaq üçün bir fürsətdir.
    Riyaziyyat/Statistika Şəbəkələr və Sistemlər Şərqi Tennessi Dövlət Universiteti Kurs bioloji mürəkkəbliyin modelləşdirilməsində maraqlı olan riyaziyyat, biologiya, kompüter elmləri, statistika və digər əlaqəli elmi sahələrdə dərəcəsi olanlar üçün nəzərdə tutulub. Bu, tamamilə onlayn olaraq təklif olunan 5 kurs sertifikatının bir hissəsidir. Mövzulara kompleks şəbəkələr, mərkəzlik və qlobal ölçülər, Sistem Biologiyasında təsadüfi modellər və tətbiqlər daxildir. Kursun birinci yarısı şəbəkələrin riyazi formalaşdırılmasını, ikinci yarısı isə molekulyar biologiya şəbəkələrinin öyrənilməsi də daxil olmaqla tətbiqlərə həsr olunacaq.
    Bioinformatika Təkmil ardıcıllıq təhlili Mançester Universiteti Bu qabaqcıl bioinformatika kursu biologiya elmində və ya kompüter elmində birinci dərəcəsi olanlar üçün uyğundur. Bioloji ardıcıllığın təhlili üçün ən son üsulları əhatə edir. Peşəkar inkişaf üçün fərdi qısa kurs kimi qəbul edilə bilər və Hesablama Sistemləri Biologiyası mövzusumuzdan daha çox bölmələrdən biri ilə birləşdirilə bilər: - Sistemlər üçün Bioinformatika Biologiya Metabolik modelləşdirmə üçün Riyaziyyat Hesablama Sistemləri Biologiya Transkriptomika üçün Bioinformatika. Dörd bölməni müvəffəqiyyətlə başa vuran tələbə aspirantura sertifikatı ilə məzun ola bilər. Magistr dərəcəsini bitirmək istəyən şəxslərdən altı modulu və tədqiqat layihəsini uğurla başa vurmaq tələb olunacaq. Kurs Next Generation Sequence data analizini tələb edən layihələr üçün məlumat və metodlara giriş təqdim edir. O, aşağıdakıları əhatə edəcək: genom RNT-seq üçün məlumatların xəritələşdirilməsini başa düşmək üçün yüksək məhsuldarlıq ardıcıllığı üçün genlər, genomlar və genom ardıcıllığı texnologiyaları: kəmiyyət və diferensial ifadə ChIP-seq. Təcrübəli iş üçün tələbələr Galaxy serverimizdə hesablara sahib olacaqlar.
    Riyaziyyat/Statistika Metabolik modelləşdirmə üçün riyaziyyat Mançester Universiteti Kurs Moodle adlı virtual tədris mühitindən istifadə etməklə həyata keçirilir. Bu, sizə kurs qeydləri, protokollar, praktiklər və faydalı mətnlər və URL-lərə istinadlar arasında naviqasiya və axtarış aparmağa imkan verir. Kurs qeydləri veb səhifələr kimi əsas məlumat verir. Tədris və öyrənmə daha sonra repetitor tərəfindən dəstəklənən fərdi və qrup məşqləri ətrafında cəmlənir. Bu kurs müvəffəqiyyətli tələbənin bioloji sistemlərin riyazi modelləşdirilməsində istifadə olunan əsas riyazi anlayışlar və üsullar haqqında anlayışa malik olmasını təmin etmək məqsədi daşıyır, bioloji sistemin sadə təsvirlərini riyazi ifadələrlə ifadə edə, manipulyasiya edə və bu təsvirlərin sadələşdirilmiş yaxınlaşmasını inkişaf etdirə bilməlidir. riyazi modelin davranışı haqqında fikir əldə etmək və deməli, real bioloji sistem riyazi model daxilindəki parametrlərin eksperimental məlumatlardan necə çıxarıldığı və ya onlara uyğunlaşdırılması, modelin uyğunlaşdırılmasının əsas məsələləri və tələləri haqqında əsas anlayışa malikdir. O, iştirakçıları “Biokimyəvi şəbəkələrin hesablama simulyasiyası və təhlili” üzrə əsas modelləşdirmə kursumuza hazırlamaq üçün nəzərdə tutulmuşdur.
    Hesablama Biologiyası Sistem Biologiyası üçün Bioinformatika Mançester Universiteti Kurs Moodle adlı virtual tədris mühitindən istifadə etməklə həyata keçirilir. Bu, sizə kurs qeydləri, protokollar, praktiklər və faydalı mətnlər və URL-lərə istinadlar arasında naviqasiya və axtarış aparmağa imkan verir. Kurs qeydləri veb səhifələr kimi əsas məlumat verir. Tədris və öyrənmə daha sonra repetitor tərəfindən dəstəklənən fərdi və qrup məşqləri ətrafında cəmlənir. Bu kursda iştirakçılar kursun hər bölməsi üçün təlimat problemini müzakirə edir və sonra kurs müəllimindən rəy almaq üçün həllər təqdim edirlər. Bu kurs Sistem Biologiyası üçün modelləşdirməyə giriş kimi nəzərdə tutulmuşdur. O, hazırda model yaratmaq üçün mövcud olan müxtəlif növ məlumatların spektrini əhatə edir. Bölmələr bunlardır: * biologiyada modellərin istifadəsi * ictimai yol və qarşılıqlı əlaqə məlumat bazaları * eksperimental məlumatlardan bioloji şəbəkələrin yenidən qurulması * şəbəkə statistikası * bioloji şəbəkələr kontekstində eksperimental məlumatların təhlili və şərhi * qabaqcıl mövzular (isteğe bağlı). Kurs peşəkar inkişaf üçün fərdi qısa kurs kimi qəbul edilə bilər və ya kreditlər Magistr proqramlarımızdan birinə hesablana bilər.
    Bioinformatika Transkriptomika üçün bioinformatika Mançester Universiteti Kurs Moodle adlı virtual tədris mühitindən istifadə etməklə həyata keçirilir. Bu, sizə kurs qeydləri, protokollar, praktiklər və faydalı mətnlər və URL-lərə istinadlar arasında naviqasiya və axtarış aparmağa imkan verir. Kurs qeydləri veb səhifələr kimi əsas məlumat verir. Tədris və öyrənmə daha sonra repetitor tərəfindən dəstəklənən fərdi və qrup məşqləri ətrafında cəmlənir. Bu kursda iştirakçılar kursun hər bir bölməsi üçün təlimat problemini müzakirə edir və sonra kurs müəllimindən rəy almaq üçün həllər təqdim edirlər. Transkriptomikanın yeni üsulları bioinformatikada yeni problemlər yaradır. Bu kurs mikroarray məlumatlarının təhlilini dərindən əhatə edir və həmçinin növbəti nəsil ardıcıllığı (RNT-seq) analizi üçün yeni işin lazım olduğu sahələri təqdim edir. Bölmələr bunlardır: * Mikroarraylar və eksperimental dizayn * Məlumatların toplanması və ilkin yoxlamalar * Mikroarray məlumatlarının təhlili * Transkriptom məlumatlarının tutulması üçün digər üsullar * Gen Sinfi Testləri Kurs peşəkar inkişaf üçün fərdi qısa kurs kimi qəbul edilə bilər və ya kreditlər sayıla bilər. Magistr proqramlarımızdan birinə doğru.

    Beynəlxalq Hesablama Biologiyası Cəmiyyəti
    525-K Şərq bazarı küçəsi, RM 330
    Leesburg, VA, ABŞ 20176


    Çox proqramlaşdırma dilini öyrənməliyəmmi?

    Seçmək üçün bir çox dil var, hər birinin öz güclü tərəfləri və tətbiqləri var. Onların hamısını öyrənməlisən? Yoxsa yalnız birini öyrənib, hər problemi həll etmək üçün ondan inadla istifadə etməlisən?

    Praktik həll bu ifratların arasındadır. Bioinformatika laboratoriyasına qoşulmazdan əvvəl hesablama bioloqları arasında məşhur olduğunu bildiyim iki ümumi təyinatlı dil olan Python və PERL haqqında kitablar aldım. Laboratoriyaya gəldiyim zaman etmək istədiyim işlə məşğul olan hər kəs R dilindən istifadə edirdi, biologiya ilə əlaqəli proqram təminatı “paketlərinin” böyük kitabxanası, faydalı işlər görən əvvəlcədən yazılmış kod külçələri olan bir dildir. Python və PERL kitabları sadəcə stolumun üstündə oturdu.

    Öyrənmək üçün ən yaxşı dil ətrafınızdakı mütəxəssislərin istifadə etdiyi dildir. Yaxşı xəbər odur ki, bir dili öyrənmək başqa dildə lazım olanı əldə etməyi asanlaşdırır (“Resurslar”a baxın).


    Mətn S1.

    Model kurikulum nümunələri. Burada orta məktəb şagirdləri üçün iki növ kurs üçün nümunə kurikulumu təqdim edirik. Bunlardan biri bioinformatika fəaliyyətlərinin giriş biologiya kursuna daxil edilməsidir. İkincisi “Xəstəliklər üçün Modellər” kursu üçündür və biologiya üzrə birinci kursu bitirdikdən sonra Sürətli/Fəxri səviyyəli tələbələrə təklif olunur.

    Mətn S2.

    “Xəstəliklərin Modelləri” sinfi üçün nümunə müddətli layihə. “Xəstəlik Modeli” kursu üçün tələbələrdən xəstəliyi öyrənmək üçün bioinformatika alətlərindən istifadə edən müddətli layihəni tamamlamaları tələb olunur. Burada bir tələbənin müddətli layihəsi əsasında verdiyi nümunə təqdimatı təqdim edirik.

    Mətn S3.

    Kurrikulumun hazırlanması üçün məsləhətlər. Burada təqdim olunan materiallar, həmçinin 2010-cu ilin iyul ayında Massaçusets ştatının Boston şəhərində keçirilmiş Beynəlxalq Hesablama Biologiya Cəmiyyətinin illik toplantısında (ISMB) keçirilən “Orta məktəb biologiya kurslarında bioinformatikanın tədrisi” adlı təlimatın bir hissəsi kimi təqdim edilmişdir.


    Videoya baxın: مسار تعلم المعلوماتيه الحيويه من الصفر للإحتراف. معلوماتيه حيويه. Bioinformatics (BiləR 2022).