课程主页: https://www.coursera.org/learn/bd2k-lincs
课程简介
在Coursera上，大数据科学与LINCS数据协调与整合中心课程为学员提供了一个系统而深入的学习平台，探讨了NIH公共基金项目—整合网络基础细胞特征图书馆（LINCS）在数据科学中的应用。该项目从2012年至2021年运行，旨在通过对人类细胞的各种干扰（如药物、基因操控等）进行研究，探索细胞反应与疾病机制的内在联系。
课程大纲概述
课程内容涵盖多个模块，逐一介绍相关概念与方法：
- LINCS项目概述：了解LINCS的背景及如何开始使用LINCS L1000数据集。
- 元数据与本体论：掌握元数据及本体论的基本概念，并学习如何将其应用于LINCS数据集。
- 通过API提供数据：学习如何通过应用程序接口（API）访问数据。
- 生物信息学管道：介绍生物信息学管道的重要概念。
- Harmonizome：探索整合基因与蛋白质知识资源的项目Harmonizome。
- 数据规范化：理解数据规范化背后的数学概念。
- 数据聚类：学习未监督学习和数据聚类的基本原理。
- 期中考试：测验掌握模块1-7的知识，包括基于新数据集进行分析的能力。
- 富集分析：研究基因集富集分析的重要性。
- 机器学习：学习监督机器学习的基本数学概念。
- 基准测试：讨论生物信息学管道的比较与评估。
- 互动数据可视化：提供创建交互式数据可视化的编程示例。
- 众包项目：描述超越课程的LINCS相关项目机会。
- 期末考试：涵盖所有模块的考试，检验所学知识的综合运用。
课程评价
这个课程不仅适合生物数据科学的初学者，也为希望深入生物信息学、数据分析与机器学习等领域的学习者提供了丰富的理论与实践内容。通过完成课程，学员能够掌握处理和分析生物数据的实际技能，同时也能为未来的研究打下坚实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/bd2k-lincs