中
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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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
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本模块中，我们将通过执行一些基本的 EDA 和比较基因组序列来开始熟悉我们的数据集。通过分析 COVID-19 病毒的突变，我们将能够确定我们的药物应该针对的基因组的一些共同特性。
涵盖的内容
4个视频1个编程作业1个讨论话题1个非评分实验室
在本模块中，我们将继续处理基因组序列数据--使用 PCA 来识别分组并找出最重要的特征。在减少数据集的维数后，我们将能够使用 K-means 形成聚类，并在二维空间中可视化不同的区域。
涵盖的内容
2个视频1篇阅读材料1个编程作业1个非评分实验室
在本模块中，我们将使用 K-means 算法对基因组序列进行聚类。我们将通过比较各种输入的剪影得分来优化聚类的数量，从而找出最大的落差。最后，我们将在最后一个模块中使用预测管道来预测比特分数和药物疗法。
涵盖的内容
2个视频1个编程作业1个讨论话题1个非评分实验室
在本模块中，我们将测试各种回归因子，看看哪种回归因子在预测每个基因组序列的位点得分方面表现最佳。然后，我们将使用所选模型找到关系最密切的基因组马属动物，并追踪出可能的子序列，以便使用对抗性药物。
涵盖的内容
2个视频1个编程作业1个非评分实验室
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