在这个毕业设计课程中，我们将比较 COVID-19 基因突变的基因组序列，以确定药物疗法的潜在靶区。药物发现的第一步是确定其基因组的目标子序列。我们将首先比较病毒变异的基因组，寻找相似之处。然后，我们将执行 PCA 来减少维数，并找出最常见的特征。接下来，我们将使用 Python 中的 K-means 聚类来找到最佳的组数，并追踪病毒的血统。最后，我们将预测序列之间的相似性，并以此挑选目标子序列。在整个课程中，每节课都会有一个编程任务，并配有指导视频和帮助提示。课程结束时，您将能够很好地利用基因组测序发现对抗疾病的方法。
顶点项目：用于药物发现的高级人工智能
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您将学到什么
利用预测模型分析基因组序列以发现相似性并识别目标子序列。
您将获得的技能
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授课语言：英语（English）
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积累特定领域的专业知识
本课程是 用于科学研究的人工智能 专项课程 专项课程的一部分
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该课程共有4个模块
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