课程主页: https://www.coursera.org/learn/genomic-data
在这个信息化迅速发展的时代，基因组数据科学逐渐成为生物信息学的重要组成部分。对于研究遗传学和细胞过程的科学家来说，理解如何对大量基因组数据进行分析至关重要。本课程《基因组数据科学与聚类（生物信息学 V）》将带领学员探讨如何利用聚类算法来解决一些复杂的生物学问题，比如推测基因在细胞中如何协同作用，以及人类是如何从非洲迁移并扩散到全球的。
课程概述：
本课程的前半部分将专注于聚类算法的基础知识。我们将不仅学习聚类的基本概念，还会通过一些趣味的案例来掌握这些算法的实际应用，比如如何确定酵母菌是如何成为优秀的酿酒者的。
课程大纲：
- 第一周：聚类算法简介
欢迎来到课程！本周我们将介绍基础的聚类算法，通过分析一些生动的案例，让学员更好地理解聚类的作用和意义。 - 第二周：高级聚类技术
进入第二周，我们将探索从“硬”的聚类分配到“软”聚类分配的转变，学习如何将Lloyd算法适应到软聚类中，以及“层次聚类”的概念。 - 第三周：群体遗传学入门算法
在本周，我们将介绍一些基础的群体遗传学算法，帮助学员理解基因如何在群体中流动。
总体来看，这门课程不仅是对聚类算法的学习，也是对于生物信息学领域研究的深入探索。无论你是生物学、新科技、还是数据科学的爱好者，都可以从中受益良多。课程设置合理，既有趣味性又有针对性，适合各种水平的学员参与。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/genomic-data