Prazos flexíveis

Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificação compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Aproximadamente 26 horas para concluir
Chinês simplificado)
Legendas: chinês (simplificado)

Gao Gao Song, Ph.D.
Professor Assistente, Principal Investigador
Centro de Bioinformativas, Escola de Ciência da Vida
Liping Wei Wei Liping, Ph.D.
Professor, diretor
Centro de Bioinformática, Escola de Vida Sciencessyllabus -O que você vai liderar
Introdução e história
Bem -vindo ao curso on -line de “Informações Biológicas: Introdução e Método”! Depois de concluir o curso deste módulo, você poderá: estar familiarizado com o conceito básico de informação biológica; compreenda a história do campo jovem de informações biológicas; e experimente o rápido desenvolvimento de informações biológicas. Os materiais suplementares curriculares podem aprofundar sua compreensão do conteúdo da palestra do curso, embora pequenos testes e exames não exijam esses conteúdos.
Alinhamento de sequência
Depois de concluir o curso deste módulo, você poderá:
Pesquisa em banco de dados serial
Domine o algoritmo de comparação de sequência com base em planejamento dinâmico e pensamentos de programação;
Distinguir o algoritmo de comparação global do Needleman-Wunsch e algoritmos de comparação local de Smith-Waterman;
Entenda o princípio por trás da pontuação vazia da penalidade e a complexidade do algoritmo de cálculo ajudará você a aplicar ferramentas de informação biológica existentes em sua própria pesquisa;
Você também pode ver o Dr. Michael Waterman, o inventor do algoritmo Smith-Waterman.
Modelo de Markov
Depois de concluir o curso deste módulo, você poderá: estar familiarizado com a pesquisa de banco de dados de sequência e o banco de dados de sequência mais comum; aprecie o mistério do algoritmo por trás da explosão; domine o método de ajustar o parâmetro Blast em sua própria pesquisa científica projeto no futuro.
NGS de sequenciamento de nova geração: reembolso e identificação de mutação do sequenciamento pesado
Depois de concluir o curso deste módulo, você poderá: entender o conceito básico de transferência de status, cadeia Marcov e modelo de Markov; complete um modelo oculto de Marcow por si mesmo; use o modelo Hidden Marcov faz previsões.
Previsão funcional mutante
Depois de concluir o curso deste módulo, você poderá descrever as características da nova geração de seqüenciamento; entenda qual método de avaliação de reembolso e mutação de sequência que você obtém é usado para os resultados da mutação NGS que você obtém; você pode experimentar a análise de dados NGS Processe e experimente as ferramentas de informação biológica no aplicativo de dados NGS em análise. Este módulo é o primeiro módulo de reparo do módulo 7.
intermediário
Depois de concluir o curso deste módulo, você poderá: entender qual previsão da função de variação e como executar a previsão da função de mutação; aprenda a usar o banco de dados de mutações para resolver seus próprios problemas de pesquisa quando você obtiver alguns sites mutantes possíveis; compreenda a previsão de mutações Ferramenta (SIFT, as diferenças de mecanismo por trás do polípulo e da sapata etc. e aplicará essas ferramentas sob demanda em seus próprios tópicos de pesquisa.
NGS de sequenciamento de nova geração: análise de grupo de transcrição RNA-seq
Depois de concluir o curso deste módulo, você poderá: entender como os dados do grupo de transição são gerados; domine o importante método de cálculo na análise do grupo de transcrição; experimente o processo de análise de dados do RNA-seq; este módulo é o módulo 9 do módulo 9.
Previsão e análise de RNA não codificante
Após concluir o curso deste módulo, você poderá dominar o método de analisar o RNA não codificante a partir dos dados do grupo de transcrição; dominar o método de identificar o RNA não codificante (lncRNA) a partir dos dados do NGS e prever suas funções.
Esta teoria do corpo, identificação da via molecular
Depois de concluir o curso deste módulo, você poderá: entender a definição dessa teoria do corpo e rodas genéticas; entenda o banco de dados do canal KEGG; entenda os comentários de Go; na Escola de Pesquisa de Dependência de Drogas, usará Kobas para canal análise.
Banco de dados de informações biológicas e recursos de software
Depois de concluir o curso deste módulo, você poderá entender os recursos de informação biológica mais importantes (banco de dados de informações biológicas e ferramentas de software etc.); para NCBI, EBI, navegador do genoma UCSC, recursos de informação biológica concentrados e várias independências são independentes A visão geral dos recursos de informação biológica tem uma ampla gama de entendimento e entendimento; vincular seu conteúdo de pesquisa a recursos de informação biológica relacionados.
Caso de pesquisa I -New Gene Origin
Depois de concluir o curso deste módulo de caso, você poderá: experimentar dados de informações biológicas, métodos e análises como resolver um importante problema evolutivo; apreciar a origem, evolução, pesquisa funcional e métodos de métodos de novos genes específicos de espécies; Novas pesquisas de genes sobre Tai Dou -Professor Long Manyuan University of Chicago aprende a estabelecer uma árvore de desenvolvimento sistemática (selecionada).
Análise da função de evolução do caso de pesquisa II-DNA metilase
Depois de concluir o curso deste módulo de caso, você poderá estudar pessoalmente a função e a evolução da DNA metilase; compartilhar com o acadêmico da Academia Chinesa de Ciências e o professor PEI Gang, presidente da Universidade de Tongji, pensa.