Tag: ゲノムデータ

コマンドラインツールで学ぶゲノムデータサイエンス

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/genomic-tools こんにちは、皆さん! 今日は、Courseraで提供されている「Command Line Tools for Genomic Data Science」コースについて詳しくレビューしたいと思います。このコースは、ジョンズ・ホプキンズ大学が運営しており、ゲノムデータに関心がある方々にとって非常に価値のある内容となっています。 ### コース概要 このコースは、ディレクトリやファイル、さらには大規模なゲノムデータの管理と分析に必要なコマンドを紹介します。特に、ゲノムビッグデータサイエンスの専門課程の一環として、基本的なUnixコマンドの使い方から始まり、さまざまなゲノムデータの特性について深く探求していきます。 ### シラバス – **基本的なUnixコマンド** 最初のモジュールでは、ゲノムデータサイエンスのためのコマンドラインツールについて学ぶことができます。基礎をしっかりと理解し、実際にデータを扱う前提条件が整います。 – **第2週: 配列とゲノム特徴** このモジュールでは、10本のプレゼンテーションを通じて、配列とゲノムの特徴について学びます。これにより、データの理解が大幅に深まります。 – **第3週: アラインメントと配列変異** ここでは、アラインメントと配列の変異について8本のプレゼンテーションを視聴します。実際のデータ解析において重要なスキルを習得できます。 – **第4週: トランスクリプトミクスのツール**…

「統計学とゲノムデータサイエンス」コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-genomics こんにちは!今日はCourseraで提供されている「Statistics for Genomic Data Science」というコースについてご紹介したいと思います。このコースは、ジョンズ・ホプキンス大学が提供するゲノムビッグデータサイエンススペシャリゼーションの一環であり、ゲノムデータサイエンスプロジェクトの背後にある統計学の基礎を学ぶものです。 コースの内容は、4つのモジュールで構成されています。まず、モジュール1では、正規化、探索的分析、線形モデル、テスト、及び多重テストといった、ゲノム研究における重要な概念について学びます。 次に、モジュール2では、前処理、線形モデル、バッチ効果についての内容を深く掘り下げます。 その後のモジュール3では、二値データやカウントデータのような非連続的な結果をモデル化することや、仮説検定および多重仮説検定について学びます。 最後に、モジュール4では、RNA-seq、GWAS、ChIP-Seq、DNAメチル化研究など、特定のデータタイプを分析するための一般的なパイプラインについて学びます。 このコースは、ゲノムデータを扱う上で必要な統計的知識を身につけるために非常に役立ちます。特に、ゲノムデータに関連する研究やプロジェクトに参加したい方にはおすすめです。更に、学んだ理論を実際のデータに適用することで、より深く理解できるでしょう。 興味のある方は、ぜひ受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-genomics

ビオコンダクターによるゲノムデータサイエンスコースのレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bioconductor はじめに 最近、ゲノムデータの分析に興味を持ち始めました。そんな中、Courseraで提供されている「Bioconductor for Genomic Data Science」というコースを見つけました。これは、ジョンズ・ホプキンズ大学が提供する「Genomic Big Data Specialization」の一環であり、非常に興味深い内容でした。このブログでは、このコースの内容や魅力を詳しく紹介し、皆さんにおすすめしたいと思います。 コースの概要 このコースでは、Bioconductorプロジェクトのツールを使用して、ゲノムデータの分析を行う方法を学びます。産業界でも広く使用されているR言語を用いた実践的な内容が多く、データサイエンスのスキルを高められます。 シラバス 第1週:この週では、Bioconductorソフトウェアのインストールと使用方法を学びます。ExpressionSets、SummarizedExperiment、GRangesなど、さまざまな種類の分析で使用される一般的なデータ構造について学びます。 第2週:生物学的配列を全ゲノムレベルや数百万の短鎖リードレベルで表現し、計算する方法を学びます。 第3週:基本的なデータ型、ExpressionSet、biomaRt、R S4について学びます。 第4週:Bioconductorでデータを取り込む方法や、Rsamtools、oligo、limma、minfiなどについて学びます。 コースを受けた感想 このコースは、実際に手を動かしながら学べるためとても良い経験になりました。特に、各週に設定された演習課題は、理論だけでなく実践的なスキルを身につけるのに役立ちました。データ構造や分析方法について深く理解できたことで、今後の研究や実務に大いに役立つと感じています。 おすすめの理由 このコースは、ゲノムデータ分析を学びたい人にとって非常に有益です。特に、R言語に触れる機会が多く、将来的にデータサイエンスの分野で活躍したいと考えている方には強くおすすめしたいです。 まとめ 「Bioconductor for Genomic Data Science」は、ゲノムデータの分析方法を学ぶための素晴らしいコースです。これからの研究やキャリアに役立つスキルを身につけたい方は、ぜひ受講してみてください。…