欢迎学习《精通Python+R+Linux生物遗传学数据分析视频教程》综合课程!本课程旨在为您提供坚实的生物信息学基础,无论您的背景或经验水平如何。

这个综合培训训练营专为希望扩展对生物数据的理解并在生物信息学领域取得卓越成就的学生、学术界和行业专业人士而设计。通过亲身实践的演示探索生物信息学世界,将理论与实际应用联系起来。

生物信息学是一门跨学科领域,结合生物学、计算机科学和统计学来分析和解释生物数据。在本课程中,您将学习生物信息学中使用的基本编程语言和工具,包括 Python、R 和 Linux。

该课程分为几个模块,每个模块侧重于生物信息学数据分析的一个特定方面:

  1. 生物编程简介(PY、R 和 Linux):开始学习应用于生物信息学的 Python、R 和 Linux 基础知识。
  2. 生物信息学的 Python 语言(Biopython for Bioinformatics):学习 Biopython 进行序列操作和文件解析。
  3. Python 生物信息学应用程序开发(Tkinter 应用程序开发):为生物信息学任务开发 GUI 应用程序。
  4. 生物信息学的 Bash(生物信息学中的 Linux 应用):掌握用于生物信息学任务和管道的 Bash 脚本。
  5. 了解生物信息学管道:学习生物信息学管道的概念和实现。
  6. Bash 上的 NGS 数据分析(使用命令行进行基因表达):使用命令行工具分析 NGS 数据。
  7. Bash 上的变体调用:使用 Bash 脚本执行变体调用。
  8. 生物信息学 R:利用 R 进行生物信息学数据分析和可视化。
  9. R 上的微阵列分析:学习使用 R 的微阵列数据分析技术。
  10. GitHub 学生指南:使用 Git 和 GitHub 进行生物信息学项目的版本控制和协作。

在本课程结束时,您将获得有关生物信息学数据分析各个方面的实用指南,包括动手练习、真实示例以及有效实施生物信息学工具和技术的实用技巧。所有使用的代码都将在 GitHub 上提供

无论您是学生、研究人员还是生物科学专业人士,本课程都将为您提供在生物信息学领域取得成功所需的技能和知识。

Published 5/2024
Created by Abdul Rehman Ikram
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 95 Lectures ( 13h 15m ) | Size: 7.1 GB

含英语外挂字幕+工程源文件

 

你将会学到的

获得有关生物信息学数据分析各个方面的实用指南,包括实践练习、真实示例和实用技巧
了解生物编程的基础知识及其在生物信息学中的应用。
熟练使用 Python 进行生物信息学研究,包括序列操作和文件解析。
培养使用 Python 开发生物信息学应用程序的技能,包括用于比对、基因组注释和变异调用的 GUI 工具。
学习生物信息学的 Bash 脚本,包括文件操作和管道创建。
了解生物信息学流程的概念和重要性以及如何设计和实施它们。
获得使用命令行工具分析NGS数据的能力,以执行质量控制和基因表达分析等任务。
了解使用命令行工具进行变异调用的原理和技术。
提高使用 R 进行生物信息学研究的能力,包括数据分析和可视化。
学习使用 R 的微阵列数据分析技术,包括标准化和差异表达分析。
获得使用 Git 和 GitHub 进行生物信息学项目版本控制和协作的实践经验。
将学到的概念和工具应用于现实世界的生物信息学数据集。
培养使用编程和脚本语言解决生物信息学挑战的问题的能力。
了解生物信息学数据分析的最佳实践和标准。
深入了解生物信息学研究和应用的最新趋势和进展。
为进一步学习或从事生物信息学职业做好准备,并打下该领域的编程和数据分析的坚实基础。

要求

  • 生物学和遗传学概念的基本知识。
  • 熟悉编程概念(Python、R)很有帮助,但不是必需的。
  • 使用可连接互联网的计算机。
  • 愿意学习和探索生物信息学工具和技术。
  • 对 Linux 操作系统(命令和文件管理)的基本了解是有益的,但不是强制性的。

此课程面向哪些人:

  • 希望提高生物信息学数据分析技能的生物科学学生或专业人士。
  • 有兴趣从头开始学习生物信息学编程和工具的初学者。
  • 旨在将生物信息学技术应用于研究项目的研究人员或科学家。
  • 任何有兴趣从事生物信息学事业并寻求该领域全面介绍的人。
  • 希望扩展其对编程语言(Python、R)和 Linux 的知识以用于生物信息学应用的个人。

 

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