课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistical-genomics
在当今基因组科学快速发展的背景下，统计学扮演着至关重要的角色。Coursera上由约翰霍普金斯大学开设的《基因组数据科学的统计学》课程，正是探索这一领域的绝佳起点。作为基因组大数据科学专业化的第六门课程，本课程深入探讨了基因组研究中常见的统计概念，包括归一化、探索性分析、线性建模、假设检验和多重检验等。
课程的结构分为四个模块：
模块1：该模块引入了许多基因组研究中的关键概念，帮助学生理解归一化和探索性分析的重要性。
模块2：这一周涵盖预处理、线性建模和批次效应等内容，涉及到数据处理的核心技术。
模块3：本模块着重讲解建模非连续结果（如二值或计数数据）、假设检验及多重假设检验的知识，让学生掌握复杂的统计方法。
模块4：最后一周则聚焦于特定数据类型（如RNA-seq、GWAS、ChIP-Seq和DNA甲基化研究）的分析管道，全面提升学生的实用技能。
总的来说，这门课程内容丰富、结构清晰，适合希望将统计学应用于基因组科学的学生及专业人士。通过理论学习与实际应用相结合，学生能够更好地理解并运用统计工具处理基因组数据，为未来的科研工作打下良好的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/statistical-genomics