算法,生物学及程序设计入门

Algorithms, Biology, and Programming for Beginners

课程主要研究解决各种生物问题的算法和一部分编程挑战,以检测大家实现这些算法的能力;这门课进度相对缓慢,是主讲老…

加州大学圣地亚哥分校

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算法、生物学和编程入门

课程主要研究解决各种生物问题的算法和一部分编程挑战,以检测大家实现这些算法的能力;这门课进度相对缓慢,是主讲老师另外两门课程——生物信息学算法(第一、二部分)的替代选择。

课程概述

人类基因组测序的成功,推动了生物学领域的计算革命。因此,和其他基础的 科学领域一样,现代生物学也出现了许多新 算法。

基因组测序只是数百个计算方法无法解答的生物学问题的其中一个。课上,我们会讲解现代生物学研究 基础的算法思路。 计算概念,如动态规划和图形理论 有助于我们探索应用于生物学 领域的相关算法,从发现调节基序 到测定人类基因组是否存在“脆弱”区域,涉及范围相当广泛。 课上,我们将利用生物信息学算法研究遗传数据。

课程教材 每一章都包含一个独立的生物学问题,并针对该挑战,循序渐进地累积算法知识。 这个过程中,如有需要,我们会适时结合教材补充一些编码挑战和练习。

课程大纲

本课程以下列生物学问题为基础,利用算法思路解决括号中的相关问题:

DNA复制从哪里开始?(算法预热
如何对抗生素测序?(简单匹配算法)
哪种DNA模式发挥细胞时钟的作用?(贪婪和随机算法
如何组装基因组?(图算法
如何比较生物序列?(动态规划算法)
人类基因组是否存在脆弱区域?(组合算法
是什么动物引发了SARS(非典型肺炎)?(进化树
如何定位致病基因突变(组合模式匹配
酵母是如何变成好啤酒的?(聚类算法

为了实现生物信息学算法,同学们要完成部分章节的编程任务和一个测验,以便检测大家对课程内容的理解程度。 而其他章节任务量不大,主要包括授课视频和简短的测试。

背景知识

除了对热衷于生物学以及对编程学习感兴趣之外,无需其他背景知识。 即使之前没接触过编程也可以选修这门课,但是建议大家首先接受短期编程辅导,大概两周左右。为了帮助同学们学习编程,我们推荐以下资源:

以 Codecademy网站上的编程语言为基础,尤其是Python语言。
Python交互式编程入门(An Introduction to Interactive Programming with Python), 广受好评的Coursera课程
由课程讲师创建的学习生物信息学知识,解决初级问题的资源网站 Rosalind

还有很多学习编程的在线资源,我们也鼓励大家自己搜索!

如果是高级编程人员,我们建议您选修两门更高级的系列课程生物信息学算法(第一部分)生物信息学算法(第二部分)

参考资料

(选读) Bioinformatics Algorithms: An Active-Learning Approach(生物信息学算法:主动学习的方法),作者:Compeau & Pevzner。

授课形式

课程提供了两种学习资料, 教学视频以及包含了课程主要内容的教材 Bioinformatics Algorithms: An Active-Learning Approach(生物信息学算法:主动学习的方法),作者:Phillip Compeau & Pavel Pevzner。 (学员可以自行决定是否购买该教材。)

常见问题

学完这门课,我能得到结课证书?
凡顺利完成本课程的学生均可获得由授课老师签发的结课证书。

选修这门课可以获得认证证书吗?
凡报名参加“Signature Track”计划的学生,均可获得认证证书。

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