Введение в NGS. Часть 1
Offered By: Bioinformatics Institute via Stepik
Course Description
Overview
В первой части курса «Введение в технологии высокоэффективного секвенирования» вы познакомитесь с основными типами секвенирования, их применениями, контролем качества, и многими другими аспектами применения этих технологий.
Также вы научитесь самостоятельно проводить первичную обработку экспериментов, идентифицировать основные проблемы, возникающие в NGS-экспериментах, узнаете об основных используемых форматах данных и научитесь конвертировать и визуализировать их.
Syllabus
Введение в молекулярную биологию и секвенирование
1.1 Введение
1.2 Основные концепции молекулярной биологии
1.3 Геномы эукариот и прокариот
1.4 Компоненты клетки
1.5 Полимеразная цепная реакция (ПЦР)
1.6 Что такое секвенирование? Секвенирование по Сэнгеру
1.7 NGS: Обзор существующих технологий
Основные применения секвенирования
2.1 Введение
2.2 Приготовление типичной NGS-библиотеки
2.3 Три типа применения NGS
2.4 Методы de novo: сборка геномов и транскриптомов
2.5 Методы ресеквенирования в применении к геномам и транскриптомам
2.6 Позиционные методы: MNase-seq, DNase-seq, ATAC-seq
2.7 Позиционные методы: ChIP-seq
2.8 Методы определения 3D-структуры ДНК: 3C, 4C, 5C, Hi-C
Работа с данными NGS: прочтения и контроль качества
3.1 Введение
3.2 Референсные геномы. Форматы FASTA и FASTQ
3.3 Геномные интервалы. Формат BED
3.4 Аннотация геномов. Форматы GTF и GFF
3.5 Контроль качества сырых прочтений: FastQC
Выравнивание, базовые статистики и визуализация геномных данных
4.1 Введение
4.2 Концепция и алгоритмы выравнивания последовательностей
4.3 BLAST и его варианты
4.4 Форматы SAM, BAM и CRAM. Использование samtools
4.5 Статистика выравнивания. Выравнивание на геном и транскриптом
4.6 Визуализация результатов NGS-эксперимента. Геномные браузеры
4.7 Взаимопревращение форматов данных. Набор утилит UCSC
4.8 Заключение
Taught by
Alexander Predeus
Tags
Related Courses
Access Bioinformatics Databases with BiopythonCoursera Project Network via Coursera Algorithms for DNA Sequencing
Johns Hopkins University via Coursera Advanced Reproducibility in Cancer Informatics
Johns Hopkins University via Coursera AI and Bioinformatics: Genomic Data Analysis
Taipei Medical University via FutureLearn AI for Efficient Programming: Harnessing the Power of LLMs
Fred Hutchinson Cancer Center via Coursera