课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-visualization-for-genome-biology
在过去十年里，生物学家可利用的数据量大幅增加，这主要归因于各种下一代测序技术的成本显著降低和通量的不断提升。令人惊叹的是，地球生物基因组计划（Earth BioGenomes Project）旨在未来十年内为地球上所有真核生物进行基因组测序，这在十年前是无法想象的。在数据不再是限制的情况下，如何访问和解释这些数据变得至关重要。
我最近参加了 Coursera 上的《用于基因组生物学的数据可视化》课程，并想和大家分享我的学习体验和这门课程的亮点。
课程设置共分为六周，每一周都有不同的主题和实验。
在第一周，我们学习了生成简单图形的三种基本方法，强调数据可视化在识别数据形状和检测异常值中的作用。这个模块帮助我理解了不同的图表类型及其在生物数据可视化中的应用。
第二周聚焦于生物学变异的显示以及视觉感知的基本原则，这周的实验使用了在线应用程序来生成显示变异的图表，进一步提升了我对数据可视化的理解。
第三周我们深入研究了基因表达数据的可视化方法，包括使用 RNA-seq 测量基因表达水平，并通过统计测试识别明显不同表达基因。我尤其喜欢创建热图和火山图，直观展示基因表达。这一周的学习为后续的内容奠定了基础。
第四周涉及基因本体（Gene Ontology），这个概念在解读转录组和其他 ‘组学’ 实验结果时特别重要。通过在线基因本体分析应用程序，我们能够快速理解大量基因的功能并获得有价值的见解。
第五周专注于图网络的可视化与分析，特别是蛋白质–蛋白质相互作用（PPIs），此周实验使用 Cytoscape 来探索 BRCA2 的相互作用者，这加深了我对生物网络分析的理解。
第六周讨论了如何处理不断增长的生物数据集，包括使用降维技术如 t-SNE、PCA 和 UMAP 的方法。这一周让我意识到在面对大数据时，我们可以如何简化并有效地可视化数据。
总的来说，这门课程非常适合生物学专业的学生、研究人员以及想要掌握生物数据可视化技术的各界人士。它不仅提供了理论基础，更通过实验让你动手实践，让你能够更深入理解生物数据的意义。推荐给所有对生物数据分析感兴趣的人！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/data-visualization-for-genome-biology