في دورات تدريبية في التصور الثابت ستتعلم الأساليب المتقدمة لتصور الجينوم ، والتحليل القابل للتكرار ، وهندسة البيانات ، واستكشاف البيانات الجينومية التي تم إنشاؤها على نطاق السحابة.
ماذا ستتعلم
- التصور الثابت والتفاعلي للبيانات الجينومية
- طرق التحليل القابلة للتكرار
- تمثيلات تجنيب الذاكرة للمقايسات الجينومية
- العمل مع تجارب متعددة المرات في السرطان
- الاستجواب المستهدف للأرشيفات الجينومية على نطاق السحابة
سجّل الآن بدون قراءة التفاصيل من هنا أو سجّل في موقع ستودي شووت للحصول على خدمة تجهيز الوثائق.
وصف الدورة التدريبية
في هذه الدورة ، نبدأ بأساليب تصور بيانات مقياس الجينوم ، ونوفر أدوات لبناء واجهات رسومية تفاعلية لتسريع الاكتشاف والتفسير. باستخدام knitr و rmarkdown كأدوات تأليف أساسية ، يتم تطوير مفهوم البحث القابل للتكرار ، ويتم تقديم مفهوم المستند القابل للتنفيذ. في هذا الإطار ، ترتبط التقارير ارتباطًا وثيقًا بالبيانات الأساسية والتعليمات البرمجية ، مما يعزز إمكانية استنساخ التحليلات المكتملة وقابليتها للتوسع.
ندرس مناهج خارج الذاكرة لتحليل موارد البيانات الكبيرة جدًا ، باستخدام قواعد البيانات العلائقية أو HDF5 كـ “نهايات خلفية” مع واجهات R مألوفة. يتم توضيح تكامل البيانات المتعددة باستخدام نسخة منسقة من أطلس جينوم السرطان. أخيرًا ، نستكشف الموارد المقيمة في السحابة والتي تم تطويرها لموسوعة عناصر DNA (مشروع ENCODE).
نظرًا للتنوع في الخلفية التعليمية لطلابنا ، قمنا بتقسيم السلسلة إلى سبعة أجزاء. يمكنك أن تأخذ السلسلة بأكملها أو الدورات الفردية التي تهمك. إذا كنت إحصائيًا ، فيجب أن تفكر في تخطي أول دورتين أو ثلاث دورات ، وبالمثل ، إذا كنت من علماء الأحياء ، فيجب أن تفكر في تخطي بعض المحاضرات التمهيدية في علم الأحياء. لاحظ أن الجوانب الإحصائية والبرمجة للفصل تزداد صعوبة بسرعة نسبيًا عبر الدورات الثلاث الأولى.
بحلول الدورة الثالثة ، سيتم تدريس المفاهيم الإحصائية المتقدمة مثل النماذج الهرمية ومهارات هندسة البرمجيات المتقدمة الرابعة ، مثل الحوسبة المتوازية ومفاهيم البحث القابلة للتكرار.
