課程名稱 |
次世代定序資料分析特論 Special Topics in Next-generation Sequencing Data Analysis |
開課學期 |
111-2 |
授課對象 |
生物資源暨農學院 生物產業機電工程學研究所 |
授課教師 |
陳倩瑜 |
課號 |
BME5921 |
課程識別碼 |
631 U1270 |
班次 |
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學分 |
3.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期三8(15:30~16:20)星期五3,4(10:20~12:10) |
上課地點 |
農機會議室生機201 |
備註 |
總人數上限:15人 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
這學期我們將深入探討深度學習 (deep learning) 在單細胞 (single-cell) 多體學 (multi-omics) 定序資料分析之應用,旨於運用在同一細胞量測之表關遺傳與轉錄體定序資料 (paried scATAC-seq and scRNA-seq) 建立基因調控網路 (gene regulatory networks),並將其應用於坐落於轉錄因子結合位 (transcription factor binding site) 之基因變異可能影響基因表現之模擬。 |
課程目標 |
修課同學除了一起閱讀相關文獻外,也將分組收集資料,撰寫程式完成資料分析與模擬。 |
課程要求 |
需具備基本程式能力 |
預期每週課後學習時數 |
6 小時 |
Office Hours |
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指定閱讀 |
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參考書目 |
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評量方式 (僅供參考) |
No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
1. |
課程討論與報告 |
50% |
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2. |
期末專題 |
50% |
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針對學生困難提供學生調整方式 |
上課形式 |
提供學生彈性出席課程方式 |
作業繳交方式 |
延長作業繳交期限 |
考試形式 |
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其他 |
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