Informações sobre o curso
5.0
12 classificações
4 avaliações
100% online

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 14 horas para completar

Sugerido: 4-5 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
2 horas para concluir

The Library of Integrated Network-based Cellular Signatures (LINCS) Program Overview

This module provides an overview of the concept behind the LINCS program; and tutorials on how to get started with using the LINCS L1000 dataset....
Reading
8 vídeos (total de (Total 78 mín.) min), 2 leituras
Video8 videos
The Connectivity Map8min
Geometrical View of the Connectivity Map Concept3min
LINCS Data and Signature Generation Centers12min
BD2K-LINCS Data Coordination and Integration Center4min
Induced Pluripotent Stem Cells (iPSCs)4min
Introduction to LINCS L1000 Data22min
L1000 Characteristic Direction Signature Search Engine (L1000CDS2) Demo13min
Reading2 leituras
Syllabus10min
Grading and Logistics10min
Horas para completar
26 minutos para concluir

Metadata and Ontologies

This module includes a broad high level description of the concepts behind metadata and ontologies and how these are applied to LINCS datasets....
Reading
2 vídeos (total de (Total 26 mín.) min)
Video2 videos
Introduction to Metadata and Ontologies | Part 220min
Horas para completar
24 minutos para concluir

Serving Data with APIs

In this module we explain the concept of accessing data through an application programming interface (API)....
Reading
2 vídeos (total de (Total 19 mín.) min)
Video2 videos
Accessing and Serving Data through RESTful APIs | Part 210min
Semana
2
Horas para completar
19 minutos para concluir

Bioinformatics Pipelines

This module describes the important concept of a Bioinformatics pipeline....
Reading
1 vídeo (total de (Total 14 mín.) min)
Horas para completar
1 hora para concluir

The Harmonizome

This module describes a project that integrates many resources that contain knowledge about genes and proteins. The project is called the Harmonizome, and it is implemented as a web-server application available at: http://amp.pharm.mssm.edu/Harmonizome/ ...
Reading
4 vídeos (total de (Total 37 mín.) min)
Video4 videos
Processing Datasets | Part 18min
Processing Datasets | Part 29min
Processing Datasets | Part 37min
Semana
3
Horas para completar
24 minutos para concluir

Data Normalization

This module describes the mathematical concepts behind data normalization....
Reading
2 vídeos (total de (Total 19 mín.) min)
Video2 videos
Data Normalization | Part 213min
Horas para completar
1 hora para concluir

Data Clustering

This module describes the mathematical concepts behind data clustering, or in other words unsupervised learning - the identification of patterns within data without considering the labels associated with the data. ...
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3 vídeos (total de (Total 33 mín.) min)
Video3 videos
Data Clustering | Part 2 | Distance Functions 12min
Data Clustering | Part 3 | Algorithms and Evaluation15min
Horas para completar
2 horas para concluir

Midterm Exam

The Midterm Exam consists of 45 multiple choice questions which covers modules 1-7. Some of the questions may require you to perform some analysis with the methods you learned throughout the course on new datasets. ...
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1 teste
Quiz1 exercício prático
Midterm Exam30min
Semana
4
Horas para completar
29 minutos para concluir

Enrichment Analysis

This module introduces the important concept of performing gene set enrichment analyses. Enrichment analysis is the process of querying gene sets from genomics and proteomics studies against annotated gene sets collected from prior biological knowledge....
Reading
3 vídeos (total de (Total 29 mín.) min)
Video3 videos
Enrichment Analysis | Part 27min
Enrichr Demo9min
Horas para completar
1 hora para concluir

Machine Learning

This module describes the mathematical concepts of supervised machine learning, the process of making predictions from examples that associate observations/features/attribute with one or more properties that we wish to learn/predict....
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3 vídeos (total de (Total 27 mín.) min)
Video3 videos
Introduction to Machine Learning | Part 2 8min
Introduction to Machine Learning | Part 39min

Instrutores

Avatar

Avi Ma’ayan, PhD

Director, Mount Sinai Center for Bioinformatics
Professor, Department of Pharmacological Sciences

Sobre Icahn School of Medicine at Mount Sinai

The Icahn School of Medicine at Mount Sinai, in New York City is a leader in medical and scientific training and education, biomedical research and patient care....

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

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