Курс на Stepik
Обложка курса «Bioinformatics @ TU Delft» на Stepik
70 ₽

Bioinformatics @ TU Delft ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Journey to the frontier of computational Biology. Master bioinformatics software and computational approaches in modern biology.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Bioinformatics @ TU Delft»Учеников на курсе 92
Сертификаты, выданные на курсе «Bioinformatics @ TU Delft»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Bioinformatics @ TU Delft»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Bioinformatics @ TU Delft»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Bioinformatics @ TU Delft»Количество уроков 213
Тесты в курсе «Bioinformatics @ TU Delft»Количество квизов 45
Задачи с кодом в курсе «Bioinformatics @ TU Delft»Количество задач с кодом 126
Время прохождения курса «Bioinformatics @ TU Delft»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Bioinformatics @ TU Delft»Стоимость курса 70 ₽ —
Обновления курса «Bioinformatics @ TU Delft»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Bioinformatics @ TU Delft»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Bioinformatics @ TU Delft»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Bioinformatics @ TU Delft» 11 разделов Уроки в курсе «Bioinformatics @ TU Delft» 213 уроков Тесты в курсе «Bioinformatics @ TU Delft» 45 тестов Задачи в курсе «Bioinformatics @ TU Delft» 126 задач Время прохождения курса «Bioinformatics @ TU Delft» 145 ч. Последнее обновление курса «Bioinformatics @ TU Delft» обн. 2 года назад

1. Where in the Genome Does Replication Begin?

17 уроков
Открытый
1.1 A Journey of a Thousand Miles. . . ↗
120
99
8м 58с
616
Закрытый
1.2 Hidden Messages in the Replication Origin ↗
101
90
125м 46с
2
Закрытый
1.3 Some Hidden Messages are More Surprising than Others ↗
97
74
59м 56с
97
Закрытый
1.4 An Explosion of Hidden Messages ↗
94
63
89м 20с
57
Закрытый
1.5 The Simplest Way to Replicate DNA ↗
94
89
5м 31с
73
Закрытый
1.6 Asymmetry of Replication ↗
92
89
3м 0с
49
Закрытый
1.7 Peculiar Statistics of the Forward and Reverse Half-Strands ↗
93
82
59м 2с
45
Закрытый
1.8 Some Hidden Messages are More Elusive than Others ↗
95
76
208м 43с
30
Закрытый
1.9 A Final Attempt at Finding DnaA Boxes in E. coli ↗
90
84
6м 44с
22
Закрытый
1.10 Epilogue: Complications in ori Predictions ↗
87
43
33м 34с
17
Закрытый
1.11 CS: Generating the Neighborhood of a String ↗
92
83
52м 24с
19
Закрытый
1.12 Detour: Big-O Notation ↗
81
81
1м 29с
31
Закрытый
1.13 Detour: Probabilities of Patterns in a String ↗
60
7
39м 28с
1
Закрытый
1.14 Detour: The Most Beautiful Experiment in Biology ↗
53
36
1м 22с
126
Закрытый
1.15 Detour: Directionality of DNA Strands ↗
48
48
1м 50с
86
Закрытый
1.16 Detour: The Towers of Hanoi ↗
71
58
2м 51с
8
Закрытый
1.17 Detour: The Overlapping Words Paradox ↗
56
36
1м 9с
0

2. Which DNA Patterns Play the Role of Molecular Clocks?

17 уроков
Закрытый
2.1 Do We Have a "Clock" Gene? ↗
9
2
4м 56с
48
Закрытый
2.2 Motif Finding Is More Difficult Than You Think ↗
7
0
91м 53с
40
Закрытый
2.3 Scoring Motifs ↗
1
0
40м 16с
41
Закрытый
2.4 From Motif Finding to Finding a Median String ↗
1
0
55м 19с
27
Закрытый
2.5 Greedy Motif Search ↗
2
0
156м 23с
-9
Закрытый
2.6 Motif Finding Meets Oliver Cromwell ↗
1
0
16м 24с
29
Закрытый
2.7 Randomized Motif Search ↗
0
0
82м 9с
21
Закрытый
2.8 How Can a Randomized Algorithm Perform So Well? ↗
0
0
23м 27с
14
Закрытый
2.9 Gibbs Sampling ↗
1
0
84м 8с
6
Закрытый
2.10 Gibbs Sampling in Action ↗
0
0
3м 17с
19
Закрытый
2.11 Epilogue: How Does Tuberculosis Hibernate? ↗
1
0
4м 31с
16
Закрытый
2.12 CS: Solving the Median String Problem ↗
0
0
28м 22с
16
Закрытый
2.13 Detour: Gene Expression ↗
0
0
1м 39с
0
Закрытый
2.14 Detour: DNA Arrays ↗
0
0
1м 52с
0
Закрытый
2.15 Detour: Buffon's Needle ↗
1
0
4м 38с
0
Закрытый
2.16 Detour: Complications in Motif Finding ↗
0
0
1м 24с
0
Закрытый
2.17 Detour: Relative entropy ↗
0
0
1м 52с
-2

3. How Do We Assemble Genomes?

23 урока
Закрытый
3.1 Exploding Newspapers ↗
91
88
4м 6с
92
Закрытый
3.2 The String Reconstruction Problem ↗
93
89
30м 16с
48
Закрытый
3.3 String Reconstruction as a Walk in the Overlap Graph ↗
95
41
118м 28с
35
Закрытый
3.4 Another Graph for String Reconstruction ↗
91
85
76м 13с
29
Закрытый
3.5 Walking in the de Bruijn Graph ↗
92
81
39м 17с
24
Закрытый
3.6 The Seven Bridges of Königsberg ↗
89
78
5м 31с
25
Закрытый
3.7 Euler's Theorem ↗
88
83
8м 42с
25
Закрытый
3.8 From Euler's Theorem to an Algorithm for Finding Eulerian Cycles ↗
93
37
376м 7с
27
Закрытый
3.9 Assembling Genomes from Read-Pairs ↗
81
6
131м 59с
0
Закрытый
3.10 Epilogue: Genome Assembly Faces Real Sequencing Data ↗
48
3
110м 37с
16
Закрытый
3.11 CS: The Effect of Gluing on the Adjacency Matrix ↗
75
75
0м 7с
13
Закрытый
3.12 CS: Generating All Eulerian Cycles ↗
69
51
1м 47с
0
Закрытый
3.13 CS: Reconstructing a String from the Paired de Bruijn Graph ↗
46
4
44м 26с
16
Закрытый
3.14 CS: Maximal Non-Branching Paths in a Graph ↗
38
1
102м 18с
12
Закрытый
3.15 Detour: A Short History of DNA Sequencing Technologies ↗
62
53
3м 22с
0
Закрытый
3.16 Detour: Repeats in the Human Genome ↗
57
57
2м 30с
0
Закрытый
3.17 Detour: An Introduction to Graphs ↗
65
30
8м 34с
0
Закрытый
3.18 Detour: Hamilton's Icosian Game ↗
61
50
1м 1с
0
Закрытый
3.19 Detour: Tractable and Intractable Problems ↗
56
49
2м 30с
20
Закрытый
3.20 Detour: From Euler to Hamilton to de Bruijn ↗
55
47
2м 34с
0
Закрытый
3.21 Detour: The Seven Bridges of Kaliningrad ↗
57
57
1м 54с
0
Закрытый
3.22 Detour: The BEST Theorem ↗
49
37
1м 42с
1
Закрытый
3.23 Detour: Pitfalls of assembling double-stranded DNA ↗
48
38
1м 45с
0

4. How Do We Sequence Antibiotics?

20 уроков
Закрытый
4.1 The Discovery of Antibiotics ↗
2
1
3м 8с
18
Закрытый
4.2 How Do Bacteria Make Antibiotics? ↗
2
0
148м 35с
21
Закрытый
4.3 Dodging the Central Dogma of Molecular Biology ↗
1
1
2м 6с
21
Закрытый
4.4 Sequencing Antibiotics by Shattering Them into Pieces ↗
1
0
77м 51с
17
Закрытый
4.5 A Brute Force Algorithm for Cyclopeptide Sequencing ↗
1
0
88м 28с
9
Закрытый
4.6 A Branch-and-Bound Algorithm for Cyclopeptide Sequencing ↗
3
0
152м 14с
22
Закрытый
4.7 Mass Spectrometry Meets Golf ↗
1
0
216м 50с
1
Закрытый
4.8 From 20 to More than 100 Amino Acids ↗
2
0
40м 43с
2
Закрытый
4.9 The Spectral Convolution Saves the Day ↗
0
0
116м 41с
14
Закрытый
4.10 Epilogue: From Simulated to Real Spectra ↗
1
0
114м 56с
7
Закрытый
4.11 CS: Generating the Theoretical Spectrum of a Peptide ↗
1
1
41м 54с
17
Закрытый
4.12 CS: How Fast is CyclopeptideSequencing? ↗
1
0
1м 18с
3
Закрытый
4.13 CS: Trimming the Peptide Leaderboard ↗
0
0
53м 50с
9
Закрытый
4.14 Detour: Gause and Lysenkoism ↗
0
0
2м 1с
0
Закрытый
4.15 Detour: The Discovery of Codons ↗
0
0
1м 4с
0
Закрытый
4.16 Detour: Quorum Sensing ↗
0
0
1м 12с
0
Закрытый
4.17 Detour: Molecular Mass ↗
0
0
1м 49с
0
Закрытый
4.18 Detour: Selenocysteine and Pyrrolysine ↗
1
1
0м 29с
0
Закрытый
4.19 Detour: Pseudo-polynomial Algorithm for the Turnpike Problem ↗
0
0
1м 15с
0
Закрытый
4.20 Detour: Split genes ↗
1
1
-
0

5. How Do We Compare Biological Sequences?

20 уроков
Закрытый
5.1 Cracking the Non-Ribosomal Code ↗
88
83
7м 24с
37
Закрытый
5.2 Introduction to Sequence Alignment ↗
87
83
7м 45с
15
Закрытый
5.3 The Manhattan Tourist Problem ↗
88
43
16м 23с
12
Закрытый
5.4 Sequence Alignment is the Manhattan Tourist Problem in Disguise ↗
86
57
9м 39с
10
Закрытый
5.5 An Introduction to Dynamic Programming: The Change Problem ↗
90
48
59м 51с
9
Закрытый
5.6 The Manhattan Tourist Problem Revisited ↗
88
43
96м 12с
2
Закрытый
5.7 From Manhattan to an Arbitrary DAG ↗
88
27
21м 56с
14
Закрытый
5.8 Backtracking in the Alignment Graph ↗
90
55
230м 36с
0
Закрытый
5.9 Scoring Alignments ↗
82
72
3м 45с
10
Закрытый
5.10 From Global to Local Alignment ↗
83
46
194м 0с
8
Закрытый
5.11 The Changing Faces of Sequence Alignment ↗
81
32
84м 47с
8
Закрытый
5.12 Penalizing Insertions and Deletions in Sequence Alignment ↗
72
12
32м 25с
-3
Закрытый
5.13 Space-Efficient Sequence Alignment ↗
35
0
139м 50с
-5
Закрытый
5.14 Epilogue: Multiple Sequence Alignment ↗
21
0
70м 6с
1
Закрытый
5.15 Detour: Fireflies and the Non-Ribosomal Code ↗
57
49
2м 52с
0
Закрытый
5.16 Detour: Finding an LCS without Building a City ↗
59
59
1м 56с
0
Закрытый
5.17 Detour: Constructing a Topological Ordering ↗
43
8
66м 3с
-1
Закрытый
5.18 Detour: PAM Scoring Matrices ↗
29
20
1м 16с
-1
Закрытый
5.19 Detour: Divide-and-Conquer Algorithms ↗
16
8
1м 9с
0
Закрытый
5.20 Detour: Scoring Multiple Alignments ↗
14
8
0м 27с
0

6. Are There Fragile Regions in the Human Genome?

18 уроков
Закрытый
6.1 Of Mice and Men ↗
2
1
9м 40с
13
Закрытый
6.2 The Random Breakage Model of Chromosome Evolution ↗
1
1
4м 38с
2
Закрытый
6.3 Sorting by Reversals ↗
1
0
13м 23с
4
Закрытый
6.4 A Greedy Algorithm for Sorting by Reversals ↗
1
0
77м 25с
2
Закрытый
6.5 Breakpoints ↗
0
0
48м 58с
4
Закрытый
6.6 Rearrangements in Tumor Genomes ↗
1
1
2м 3с
3
Закрытый
6.7 From Unichromosomal to Multichromosomal Genomes ↗
1
1
6м 30с
6
Закрытый
6.8 Breakpoint Graphs ↗
1
1
6м 20с
3
Закрытый
6.9 Computing the 2-Break Distance ↗
1
0
231м 32с
6
Закрытый
6.10 Rearrangement Hotspots in the Human Genome ↗
0
0
3м 16с
6
Закрытый
6.11 Epilogue: Synteny Block Construction ↗
0
0
146м 54с
1
Закрытый
6.12 CS: From Genomes to the Breakpoint Graph ↗
0
0
188м 26с
6
Закрытый
6.13 CS: Solving the 2-Break Sorting Problem ↗
0
0
171м 20с
2
Закрытый
6.14 Detour: Why is the Gene Content of X Chromosomes So Conserved? ↗
0
0
1м 50с
0
Закрытый
6.15 Detour: Discovery of Genome Rearrangements ↗
0
0
1м 52с
0
Закрытый
6.16 Detour: The Exponential Distribution ↗
0
0
2м 36с
0
Закрытый
6.17 Detour: Bill Gates and David X. Cohen Flip Pancakes ↗
1
0
2м 17с
0
Закрытый
6.18 Detour: Sorting Linear Permutations by Reversals ↗
0
0
2м 49с
0

7. Which Animal Gave Us SARS?

19 уроков
Закрытый
7.1 The Fastest Outbreak ↗
86
78
4м 45с
33
Закрытый
7.2 Transforming Distance Matrices into Evolutionary Trees ↗
89
48
141м 35с
24
Закрытый
7.3 Toward An Algorithm for Distance-Based Phylogeny Construction ↗
88
67
51м 27с
11
Закрытый
7.4 Additive Phylogeny ↗
81
23
12м 37с
6
Закрытый
7.5 Using Least Squares to Construct Approximate Phylogenies ↗
61
12
8м 50с
3
Закрытый
7.6 Ultrametric Evolutionary Trees ↗
70
30
126м 30с
7
Закрытый
7.7 The Neighbor-Joining Algorithm ↗
76
36
132м 18с
4
Закрытый
7.8 Character-Based Tree Reconstruction ↗
45
21
1м 14с
6
Закрытый
7.9 The Small Parsimony Problem ↗
38
0
224м 30с
0
Закрытый
7.10 The Large Parsimony Problem ↗
27
0
178м 32с
-6
Закрытый
7.11 Epilogue: Evolutionary Trees Fight Crime ↗
34
21
1м 6с
4
Закрытый
7.12 Detour: When Did HIV Jump from Primates to Humans? ↗
40
40
1м 11с
0
Закрытый
7.13 Detour: Searching for a Tree Fitting a Distance Matrix ↗
37
28
1м 20с
0
Закрытый
7.14 Detour: The Four Point Condition ↗
29
22
1м 35с
0
Закрытый
7.15 Detour: Did Bats Give Us SARS? ↗
31
23
1м 44с
0
Закрытый
7.16 Detour: Why Does the Neighbor-Joining Algorithm Work? ↗
39
25
1м 50с
0
Закрытый
7.17 Detour: Computing Limb Lengths in the Neighbor-Joining Algorithm ↗
32
26
1м 55с
0
Закрытый
7.18 Detour: Giant Panda: Bear or Raccoon? ↗
20
20
1м 0с
0
Закрытый
7.19 Detour: Where Did Humans Come From? ↗
20
16
1м 4с
0

8. How Did Yeast Become a Wine Maker?

21 урок
Закрытый
8.1 An Evolutionary History of Wine-Making ↗
78
74
3м 50с
14
Закрытый
8.2 Identifying Genes Responsible for the Diauxic Shift ↗
77
74
4м 7с
10
Закрытый
8.3 Introduction to Clustering ↗
77
73
4м 59с
6
Закрытый
8.4 The Good Clustering Principle ↗
77
71
2м 48с
3
Закрытый
8.5 Clustering as an Optimization Problem ↗
76
30
5м 51с
4
Закрытый
8.6 Farthest First Traversal ↗
83
64
68м 41с
4
Закрытый
8.7 k-Means Clustering ↗
81
58
37м 29с
1
Закрытый
8.8 The Lloyd Algorithm ↗
74
6
90м 25с
-3
Закрытый
8.9 Clustering Genes Implicated in the Diauxic Shift ↗
61
43
1м 2с
2
Закрытый
8.10 Limitations of k-means Clustering ↗
55
43
1м 14с
1
Закрытый
8.11 From Coin Flipping to k-Means Clustering ↗
43
21
1м 12с
1
Закрытый
8.12 Making Soft Decisions in Coin Flipping ↗
34
21
1м 39с
3
Закрытый
8.13 Soft k-Means Clustering ↗
34
19
1м 27с
3
Закрытый
8.14 Hierarchical Clustering ↗
64
22
63м 15с
4
Закрытый
8.15 Epilogue: Clustering Tumor Samples ↗
40
25
1м 22с
5
Закрытый
8.16 Detour: Whole Genome Duplication or a Series of Duplications? ↗
39
31
1м 55с
0
Закрытый
8.17 Detour: Measuring Gene Expression ↗
43
43
1м 27с
0
Закрытый
8.18 Detour: Microarrays ↗
38
38
1м 18с
0
Закрытый
8.19 Detour: Proof of the Center of Gravity Theorem ↗
37
37
1м 21с
0
Закрытый
8.20 Detour: Gene Expression Matrix to a Distance/Similarity Matrix ↗
30
25
1м 32с
0
Закрытый
8.21 Detour: Clustering and Corrupted Cliques ↗
28
22
1м 41с
0

9. How Do We Locate Disease-Causing Mutations?

22 урока
Закрытый
9.1 What Causes Ohdo Syndrome? ↗
12
6
2м 12с
25
Закрытый
9.2 Introduction to Multiple Pattern Matching ↗
7
6
2м 51с
4
Закрытый
9.3 Herding Patterns into a Trie ↗
10
0
115м 36с
5
Закрытый
9.4 Preprocessing the Genome Instead ↗
4
2
4м 47с
1
Закрытый
9.5 Suffix Trees ↗
3
0
263м 57с
2
Закрытый
9.6 Suffix Arrays ↗
2
0
33м 15с
4
Закрытый
9.7 The Burrows-Wheeler Transform ↗
2
0
23м 21с
1
Закрытый
9.8 A First Attempt at Inverting the Burrows-Wheeler Transform ↗
1
1
3м 36с
4
Закрытый
9.9 The First-Last Property and Burrows-Wheeler Inversion ↗
1
0
66м 57с
6
Закрытый
9.10 Pattern Matching with the Burrows-Wheeler Transform ↗
1
0
67м 40с
2
Закрытый
9.11 Speeding Up Burrows-Wheeler Pattern Matching ↗
1
0
23м 51с
2
Закрытый
9.12 Where are the Matched Patterns? ↗
1
1
2м 2с
2
Закрытый
9.13 Burrows and Wheeler Set Up Checkpoints ↗
1
0
53м 33с
4
Закрытый
9.14 Epilogue: Mismatch-Tolerant Read Mapping ↗
2
0
78м 20с
2
Закрытый
9.15 CS: Constructing a Suffix Tree ↗
1
1
2м 37с
0
Закрытый
9.16 CS: Solving the Longest Shared Substring Problem ↗
1
0
66м 2с
2
Закрытый
9.17 CS: Partial Suffix Array Construction ↗
1
0
19м 26с
1
Закрытый
9.18 Detour: The Reference Human Genome ↗
1
1
1м 17с
0
Закрытый
9.19 Detour: Rearrangements, Insertions, & Deletions in Human Genomes ↗
1
1
1м 48с
0
Закрытый
9.20 Detour: The Aho-Corasick Algorithm ↗
1
1
2м 37с
0
Закрытый
9.21 Detour: Suffix Arrays and Suffix Trees ↗
1
0
0м 11с
1
Закрытый
9.22 Detour: Binary Search ↗
2
1
-
0

10. Why Have Biologists Still Not Developed an HIV Vaccine?

18 уроков
Закрытый
10.1 Classifying the HIV Phenotype ↗
1
1
7м 28с
1
Закрытый
10.2 Gambling with Yakuza ↗
1
1
2м 18с
1
Закрытый
10.3 Two Coins Up the Dealer's Sleeve ↗
1
0
2м 9с
1
Закрытый
10.4 Finding CG-Islands ↗
0
0
3м 31с
1
Закрытый
10.5 Hidden Markov Models ↗
1
0
141м 59с
1
Закрытый
10.6 The Decoding Problem ↗
0
0
143м 0с
1
Закрытый
10.7 Finding the Most Likely Outcome of an HMM ↗
0
0
6м 13с
1
Закрытый
10.8 Profile HMMs for Sequence Alignment ↗
0
0
40м 21с
2
Закрытый
10.9 Classifying Proteins with Profile HMMs ↗
0
0
61м 36с
1
Закрытый
10.10 Learning the Parameters of an HMM ↗
0
0
40м 28с
1
Закрытый
10.11 Soft Decisions in Parameter Estimation ↗
0
0
64м 25с
1
Закрытый
10.12 Baum-Welch Learning ↗
0
0
39м 49с
1
Закрытый
10.13 The Many Faces of HMMs ↗
0
0
1м 17с
1
Закрытый
10.14 Epilogue: Nature is a Tinkerer and not an Inventor ↗
0
0
2м 36с
1
Закрытый
10.15 Detour: The Red Queen Effect ↗
0
0
1м 37с
1
Закрытый
10.16 Detour: Glycosylation ↗
0
0
1м 36с
1
Закрытый
10.17 Detour: DNA Methylation ↗
0
0
1м 39с
1
Закрытый
10.18 Detour: Conditional Probability ↗
0
0
1м 38с
1

11. Was T. rex Just a Big Chicken?

18 уроков
Закрытый
11.1 Paleontology Meets Computing ↗
0
0
3м 7с
2
Закрытый
11.2 Which Proteins are Present in this Sample? ↗
0
0
3м 42с
1
Закрытый
11.3 Decoding an Ideal Spectrum ↗
0
0
138м 35с
1
Закрытый
11.4 From Ideal to Real Spectra ↗
0
0
5м 38с
1
Закрытый
11.5 Peptide Sequencing ↗
1
0
173м 13с
1
Закрытый
11.6 Peptide Identification ↗
0
0
92м 41с
2
Закрытый
11.7 Peptide Identification and the Infinite Monkey Theorem ↗
0
0
4м 53с
1
Закрытый
11.8 Spectral Dictionaries ↗
0
0
114м 16с
1
Закрытый
11.9 T. rex Peptides: Contaminants or Ancient Treasure Trove? ↗
0
0
2м 40с
1
Закрытый
11.10 Epilogue: From Unmodified to Modified Peptides (Part 1) ↗
0
0
1м 10с
1
Закрытый
11.11 Epilogue: From Unmodified to Modified Peptides (Part 2) ↗
1
0
251м 49с
1
Закрытый
11.12 Detour: Gene Prediction ↗
0
0
-
0
Закрытый
11.13 Detour: Finding All Paths in a Graph ↗
0
0
-
0
Закрытый
11.14 Detour: The Anti-Symmetric Path Problem ↗
0
0
-
0
Закрытый
11.15 Detour: Transforming Spectra into Spectral Vectors ↗
0
0
-
0
Закрытый
11.16 Detour: The Infinite Monkey Theorem ↗
0
0
-
0
Закрытый
11.17 Detour: The Probabilistic Space of Peptides in a Dictionary ↗
0
0
-
0
Закрытый
11.18 Detour: Are Terrestrial Dinosaurs Really the Ancestors of Birds? ↗
0
0
-
0