Сколько стоит курс «Bioinformatics Algorithms (Part 2)»?

Курс «Bioinformatics Algorithms (Part 2)» доступен бесплатно.

Сколько времени занимает прохождение курса «Bioinformatics Algorithms (Part 2)»?

Прохождение курса «Bioinformatics Algorithms (Part 2)» занимает примерно 62 часов.

Какой рейтинг у курса «Bioinformatics Algorithms (Part 2)»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 3 429 учеников.

Где можно пройти курс «Bioinformatics Algorithms (Part 2)»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/97.

Курс на Stepik

Бесплатно

Bioinformatics Algorithms (Part 2) ★ 0.000

Name: Bioinformatics Algorithms (Part 2)
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Interactive Textbook accompanying https://www.coursera.org/course/bioinformatics2.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	3 429
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	66
Количество квизов	5
Количество задач с кодом	51
Время прохождения курса	62 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	11 лет назад	—	—	—	—
Последнее обновление	4 года назад	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Bioinformatics Algorithms (Part 2)»

12 разделов Уроки в курсе «Bioinformatics Algorithms (Part 2)»

66 уроков Тесты в курсе «Bioinformatics Algorithms (Part 2)»

5 тестов Задачи в курсе «Bioinformatics Algorithms (Part 2)»

51 задача Время прохождения курса «Bioinformatics Algorithms (Part 2)»

62 ч.

обн. 4 года назад

1. How Do We Locate Disease-Causing Mutations? (Week 1/3)

11 уроков

27 144

14 315

531м

Закрытый

1.1 What Causes Ohdo Syndrome? ↗

5 026

3 587

3м 3с

Закрытый

1.2 Introduction to Multiple Pattern Matching ↗

3 537

1 297

2м 51с

Закрытый

1.3 Herding Patterns into a Trie ↗

3 348

1 428

113м 19с

Закрытый

1.4 Preprocessing the Genome Instead ↗

2 429

1 641

4м 46с

Закрытый

1.5 Suffix Trees ↗

2 474

758

236м 9с

Закрытый

1.6 CS: Constructing a Suffix Tree ↗

1 669

1 401

2м 33с

Закрытый

1.7 CS: Maximal Non-Branching Paths in a Graph ↗

4 279

1 187

99м 3с

Закрытый

1.8 CS: Solving the Longest Shared Substring Problem ↗

1 445

151

68м 30с

Закрытый

1.9 Detour: The Reference Human Genome ↗

1 057

1м 17с

Закрытый

1.10 Detour: Rearrangements, Insertions, & Deletions in Human Genomes ↗

955

1м 48с

Закрытый

1.11 Detour: The Aho-Corasick Algorithm ↗

925

853

2м 37с

2. How Do We Locate Disease-Causing Mutations? (Week 2/3)

6 уроков

Закрытый

2.1 Suffix Arrays ↗

2 249

1 229

27м 8с

Закрытый

2.2 The Burrows-Wheeler Transform ↗

2 034

365

22м 53с

Закрытый

2.3 A First Attempt at Inverting the Burrows-Wheeler Transform ↗

1 816

1 655

3м 35с

Закрытый

2.4 The First-Last Property and Burrows-Wheeler Inversion ↗

1 889

802

62м 54с

Закрытый

2.5 Pattern Matching with the Burrows-Wheeler Transform ↗

1 853

1 154

63м 18с

Закрытый

2.6 Detour: Suffix Arrays and Suffix Trees ↗

779

18м 14с

3. How Do We Locate Disease-Causing Mutations? (Week 3/3)

5 уроков

Закрытый

3.1 Speeding Up Burrows-Wheeler Pattern Matching ↗

1 977

1 102

25м 25с

Закрытый

3.2 Where are the Matched Patterns? ↗

1 749

1 640

2м 2с

Закрытый

3.3 Burrows and Wheeler Set Up Checkpoints ↗

1 727

1 011

52м 4с

Закрытый

3.4 Epilogue: Mismatch-Tolerant Read Mapping ↗

1 645

241

77м 5с

Закрытый

3.5 CS: Partial Suffix Array Construction ↗

1 068

266

19м 33с

4. Which Animal Gave Us SARS? (Week 1/3)

9 уроков

17 332

9 025

276м

149

Закрытый

4.1 The Fastest Outbreak ↗

3 311

2 780

4м 4с

Закрытый

4.2 Transforming Distance Matrices into Evolutionary Trees ↗

2 857

1 019

106м 38с

Закрытый

4.3 Toward An Algorithm for Distance-Based Phylogeny Construction ↗

2 203

1 010

39м 33с

Закрытый

4.4 Additive Phylogeny ↗

1 974

755

115м 41с

Закрытый

4.5 Detour: When Did HIV Jump from Primates to Humans? ↗

376

1м 9с

Закрытый

4.6 Detour: An Introduction to Graphs ↗

5 658

2 209

7м 55с

Закрытый

4.7 Detour: Searching for a Tree Fitting a Distance Matrix ↗

338

306

2м 38с

Закрытый

4.8 Detour: The Four Point Condition ↗

313

289

2м 39с

Закрытый

4.9 Detour: Did Bats Give Us SARS? ↗

302

281

2м 46с

5. Which Animal Gave Us SARS? (Week 2/3)

5 уроков

Закрытый

5.1 Using Least Squares to Construct Approximate Phylogenies ↗

1 804

277

10м 30с

Закрытый

5.2 Ultrametric Evolutionary Trees ↗

1 589

785

122м 48с

Закрытый

5.3 The Neighbor-Joining Algorithm ↗

1 489

749

94м 50с

Закрытый

5.4 Detour: Why Does the Neighbor-Joining Algorithm Work? ↗

342

270

2м 46с

Закрытый

5.5 Detour: Computing Limb Lengths in the Neighbor-Joining Algorithm ↗

277

258

1м 16с

6. Which Animal Gave Us SARS? (Week 3/3)

6 уроков

Закрытый

6.1 Character-Based Tree Reconstruction ↗

1 520

1 282

6м 41с

Закрытый

6.2 The Small Parsimony Problem ↗

1 420

617

214м 14с

-6

Закрытый

6.3 The Large Parsimony Problem ↗

1 324

401

169м 26с

-11

Закрытый

6.4 Epilogue: Evolutionary Trees Fight Crime ↗

1 082

289

3м 40с

Закрытый

6.5 Detour: Giant Panda: Bear or Raccoon? ↗

262

1м 58с

Закрытый

6.6 Detour: Where Did Humans Come From? ↗

260

238

2м 16с

7. How Did Yeast Become a Wine-Maker? (Week 1/2)

12 уроков

17 435

11 622

187м

Закрытый

7.1 An Evolutionary History of Wine-Making ↗

2 919

2 270

3м 48с

Закрытый

7.2 Identifying Genes Responsible for the Diauxic Shift ↗

2 341

2 031

5м 40с

Закрытый

7.3 Introduction to Clustering ↗

2 223

1 927

4м 24с

Закрытый

7.4 The Good Clustering Principle ↗

1 411

1 228

2м 52с

Закрытый

7.5 Clustering as an Optimization Problem ↗

1 353

523

9м 48с

Закрытый

7.6 Farthest First Traversal ↗

1 262

414

62м 48с

Закрытый

7.7 k-Means Clustering ↗

1 810

788

27м 34с

Закрытый

7.8 The Lloyd Algorithm ↗

1 685

219

71м 49с

Закрытый

7.9 Clustering Genes Implicated in the Diauxic Shift ↗

1 525

1 316

1м 0с

Закрытый

7.10 Detour: Measuring Gene Expression ↗

319

1м 26с

Закрытый

7.11 Detour: Microarrays ↗

297

1м 16с

Закрытый

7.12 Detour: Proof of the Center of Gravity Theorem ↗

290

1м 20с

8. How Did Yeast Become a Wine-Maker? (Week 2/2)

8 уроков

Закрытый

8.1 Limitations of k-means Clustering ↗

1 563

1 325

2м 36с

Закрытый

8.2 From Coin Flipping to k-Means Clustering ↗

1 290

713

7м 8с

Закрытый

8.3 Making Soft Decisions in Coin Flipping ↗

1 335

747

3м 53с

Закрытый

8.4 Soft k-Means Clustering ↗

1 362

780

3м 17с

Закрытый

8.5 Hierarchical Clustering ↗

1 357

657

63м 35с

Закрытый

8.6 Epilogue: Clustering Tumor Samples ↗

1 113

304

2м 46с

Закрытый

8.7 Detour: Gene Expression Matrix to a Distance/Similarity Matrix ↗

292

257

1м 48с

Закрытый

8.8 Detour: Clustering and Corrupted Cliques ↗

283

1м 7с

9. Why Have Biologists Still Not Developed an HIV Vaccine? (Wk 1/2)

1 урок

Закрытый

9.1 Hidden Markov Models Code Challenges (Week 1) ↗

729

429

186м 21с

10. Why Have Biologists Still Not Developed an HIV Vaccine? (Wk 2/2)

1 урок

Закрытый

10.1 Hidden Markov Models Code Challenges (Week 2) ↗

612

677м 12с

11. Was T. rex Just a Big Chicken? (Week 1/2)

1 урок

Закрытый

11.1 Proteomics Code Challenges Week 1 ↗

888

480

295м 53с

12. Was T. rex Just a Big Chicken? (Week 2/2)

1 урок

Закрытый

12.1 Proteomics Code Challenges Week 2 ↗

797

300

269м 5с

-1