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10h

生物信息学算法

生物信息学是一个跨学科领域,涵盖生物学、统计学和计算机科学等多个方向。它专注于开发算法,从生物数据中提取有用信息。这些洞察有助于解决诸如废物处理、疫苗研发和气候变化等关键问题。 本课程聚焦于推动生物信息学发展的算法原理。课程首先介绍基因组学中的重要概念,如DNA复制、基因组组装以及遗传序列比对。随后,将算法设计中的概念应用于基因组学,例如欧拉路径、德布鲁因图和最长公共子序列。课程还包含编程挑战,以及关于额外见解和启发性问题的章节。 完成本课程后,你将掌握基因组学的基础知识,能够运用多种算法分析生物数据以获取洞见,并初步了解该领域的各类开放性问题。

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生物信息学算法
生物信息学是一个跨学科领域,涵盖生物学、统计学和计算机科学等多个方向。它专注于开发算法,从生物数据中提取有用信息。这些洞察有助于解决诸如废物处理、疫苗研发和气候变化等关键问题。 本课程聚焦于推动生物信息学发展的算法原理。课程首先介绍基因组学中的重要概念,如DNA复制、基因组组装以及遗传序列比对。随...

WHAT YOU'LL LEARN

熟悉基因组学

Content

8 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

开始之前
  1. 1

    课程简介

DNA复制在基因组的哪个位置开始?
  1. 1

    千里之行

  2. 2

    复制起点的寻找问题

  3. 3

    DnaA盒子

  4. 4

    隐藏消息问题

  5. 5

    统计单词

  6. 6

    编程挑战:实现模式计数

  7. 7

    频繁词问题

  8. 8

    有些隐藏信息比其他信息更令人意外

  9. 9

    编程挑战:实现模式匹配

  10. 10

    隐藏信息的爆发

  11. 11

    复制DNA的最简单方法

  12. 12

    复制的不对称性

  13. 13

    前向链和反向链半链的特殊统计特性

  14. 14

    脱氨基作用

  15. 15

    偏移图(concept)

  16. 16

    编程挑战:实现最小偏移

  17. 17

    有些隐藏信息比其他信息更难察觉

  18. 18

    在大肠杆菌中最后一次尝试寻找DnaA盒

  19. 19

    尾声:在预测中遇到的复杂情况

  20. 20

    测验

DNA复制:未解难题、充电站与绕行路径
  1. 1

    开放问题:细菌基因组中的多个复制起点

  2. 2

    开放问题:在古菌中寻找复制起点

  3. 3

    开放问题:在酵母中寻找复制起点

  4. 4

    开放问题:计算字符串中模式出现的概率

  5. 5

    充电站:频率数组

  6. 6

    充电站:模式与数字之间的转换

  7. 7

    充电站:通过排序查找频繁词

  8. 8

    充电站:解决聚类发现问题

  9. 9

    充电站:解决带有错位的频繁词问题

  10. 10

    充电站:生成字符串的邻域

  11. 11

    充电站:通过排序查找带有错位的频繁词

  12. 12

    迂回:大O表示法

  13. 13

    迂回:字符串中模式的概率

  14. 14

    迂回:生物学中最美丽的实验

  15. 15

    迂回:DNA链的方向性

  16. 16

    迂回:汉诺塔问题

  17. 17

    岔路:重叠词悖论

我们如何组装基因组?
  1. 1

    爆炸的报纸

  2. 2

    字符串重构问题

  3. 3

    重叠图中的字符串重构:从字符串到图

  4. 4

    重叠图构建字符串:基因组消失

  5. 5

    重叠图的字符串重构:图表示

  6. 6

    基于重叠图的字符串重构:哈密顿路径

  7. 7

    带粘接节点的字符串重构与德布鲁因图

  8. 8

    在德布鲁因图中行走

  9. 9

    德布鲁因图:另一种构建方式

  10. 10

    德布鲁因图:从k-mer组成构建

  11. 11

    德布鲁因图:与重叠图的比较

  12. 12

    哥尼斯堡七桥问题

  13. 13

    欧拉定理

  14. 14

    从欧拉定理构造欧拉回路与路径

  15. 15

    构造通用字符串

  16. 16

    基因组拼接:从测序读段到读段对

  17. 17

    基因组拼接:将读对转换为长的虚拟读段

  18. 18

    基因组组装:从组成到成对组成

  19. 19

    基因组拼接:配对的德布鲁因图

  20. 20

    尾声:基因组组装面临真实的测序数据

  21. 21

    测验

组装基因组:充电站与绕行路线
  1. 1

    充电站:粘合操作对邻接矩阵的影响(orientation)

  2. 2

    充电站:生成所有的欧拉回路

  3. 3

    充电站:在配对的德布鲁因图中重构字符串

  4. 4

    充电站:图中的最大非分支路径

  5. 5

    弯道:DNA测序技术简史

  6. 6

    旁路:人类基因组中的重复序列

  7. 7

    迂回:图

  8. 8

    旁路:二十面体游戏

  9. 9

    迂回:可处理与不可处理的问题

  10. 10

    迂回:从欧拉到哈密顿再到德布鲁因

  11. 11

    绕道:双链DNA组装的陷阱

  12. 12

    迂回:BEST定理

我们如何比较生物序列?
  1. 1

    抗生素的发现

  2. 2

    细菌是如何制造抗生素的?

  3. 3

    短杆菌素在短芽孢杆菌基因组中的编码位置在哪里?

  4. 4

    规避分子生物学的中心法则

  5. 5

    破解非核糖体肽合成密码

  6. 6

    从蛋白质比较到非核糖体编码

  7. 7

    癌基因和生长因子有什么共同点?

  8. 8

    序列比对简介

  9. 9

    序列比对与最长公共子序列

  10. 10

    曼哈顿游客问题

  11. 11

    在任意有向图中进行观光

  12. 12

    序列比对实际上是曼哈顿游客问题的另一种表现形式

  13. 13

    论证动态规划的应用:换零钱问题

  14. 14

    递归求解找零问题

  15. 15

    使用动态规划更换零钱

  16. 16

    曼哈顿游客问题再探

  17. 17

    从曼哈顿到任意有向无环图

  18. 18

    回溯法在比对图中的应用

  19. 19

    评分比对

  20. 20

    从全局比对到局部比对

  21. 21

    序列比对的演变

  22. 22

    序列比对的演变:拟合比对

  23. 23

    序列比对的演变:重叠比对

  24. 24

    在序列比对中对插入和删除进行惩罚

  25. 25

    空间高效的序列比对

  26. 26

    尾声:多序列比对

  27. 27

    测验

生物序列:迂回路径
  1. 1

    岔路:萤火虫与非核糖体编码

  2. 2

    迂回:寻找最长公共子序列

  3. 3

    迂回:构建拓扑排序

  4. 4

    旁路:PAM评分矩阵

  5. 5

    旁路:分治算法

  6. 6

    迂回:评分多个比对结果

结论
  1. 1

    最后的总结

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Course Author:Anonymous User

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