Nommé l'un des 50 meilleurs MOOC de tous les temps par Class Central ! Ce cours commence une série de cours illustrant la puissance de l'informatique dans la biologie moderne. Rejoignez-nous à la frontière de la bio-informatique pour chercher des messages cachés dans l'ADN sans jamais avoir besoin d'enfiler une blouse de laboratoire. Dans la première moitié du cours, nous étudions la réplication de l'ADN et posons la question suivante : où commence la réplication de l'ADN dans le génome ? Nous verrons que nous pouvons répondre à cette question pour de nombreuses bactéries en utilisant seulement quelques algorithmes simples pour rechercher des messages cachés dans le génome. Dans la seconde moitié du cours, nous examinerons une question biologique différente, en nous demandant quels motifs d'ADN jouent le rôle d'horloges moléculaires. Les cellules de votre corps parviennent à maintenir un rythme circadien, mais comment y parvient-on au niveau de l'ADN ? Une fois de plus, nous verrons qu'en sachant quels messages cachés rechercher, nous pouvons commencer à comprendre le langage étonnamment complexe de l'ADN. Enfin, vous mettrez la main à la pâte et appliquerez des outils logiciels existants pour trouver des motifs biologiques récurrents dans les gènes qui permettent à Mycobacterium tuberculosis de rester "dormant" dans un hôte pendant de nombreuses années avant de provoquer une infection active.

Trouver les messages cachés dans l'ADN (Bioinformatique I)

Trouver les messages cachés dans l'ADN (Bioinformatique I)
Ce cours fait partie de Spécialisation "Bioinformatique"


Instructeurs : Pavel Pevzner
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Moléculaire, cellulaire et microbiologique
- Catégorie : Biologie moléculaire
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Biologie
- Catégorie : Microbiologie
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Logiciel d'analyse de données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
64,11 %
- 4 stars
20,78 %
- 3 stars
4,19 %
- 2 stars
3,16 %
- 1 star
7,73 %
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Révisé le 15 juil. 2020
I really enjoyed the course, most especially the code challenges in the honors track. Thanks to the tutors for this wonderful course!
Révisé le 28 mars 2019
I feel this was a good introduction to bioinformatics. It can be a little confusing sometimes, but there was nothing I could not figure out in the end
Révisé le 6 avr. 2020
Excellent introduction to bioinformatics. They put a lot of heart and thought into the design of the course. I will continue to use the concepts I've learned in and out of bioinformatics.
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