课程链接: https://www.coursera.org/learn/sheng-wu-xin-xi-xue
随着生命科学与计算科学的快速融合，生物信息学逐渐成为研究生命奥秘的重要工具。最近我参加了北京大学开设的MOOC课程“生物信息学：导论与方法”，整体体验非常精彩且具有启发性。该课程内容丰富，涵盖了从基础的序列比对、数据库搜索，到复杂的马尔可夫模型、NGS数据分析、非编码RNA及通路分析等前沿热点，适合不同基础学员逐步深入学习。课程采用循序渐进的教学方法，配合大量实例和实际操作，让我在理论与实践中双重提升。特别推荐序列比对、BLAST搜索和NGS转录组分析模块，内容详实、实用性强，非常适合希望进入生物信息学研究或实务工作的学员。此外，课程中还邀请了国内外知名专家分享科研经验，让学习更具启发性。无论你是生命科学的学生、研究人员，还是对生物大数据感兴趣的学习者，这门课程都值得一试，帮助你打下坚实的生物信息学基础，开启生命科学的新视角。
课程链接: https://www.coursera.org/learn/python-genomics
随着基因组学和生物信息学的快速发展，掌握强大的编程技能变得尤为重要。近期，我参加了由约翰霍普金斯大学开设的Coursera课程《Python for Genomic Data Science》，这门课程为我开启了Python在基因组大数据领域的学习之门。
课程内容丰富，结构清晰。第一周介绍了Python基础及iPython笔记本，帮助我打下了坚实的编程基础。第二周深入讲解了数据结构、条件语句和循环，让我学会了如何处理复杂的数据。第三周专注于函数、模块和包的讲解，极大地提升了我的代码组织和重用能力。最后一周则介绍了与外部沟通的技巧以及Biopython库的应用，为实际科研提供了实用工具。
课程中配有丰富的示例和练习，非常适合初学者和希望巩固基础的学习者。此外，课程由约翰霍普金斯大学的专家授课，内容系统且专业，极大地增强了我的信心。无论你是生物信息学初学者，还是希望提升编程能力的科研人员，都值得一试！
总的来说，这门课程不仅让我掌握了Python在基因组数据分析中的应用，还激发了我对生物信息学的兴趣。强烈推荐给所有希望在生物数据领域深入发展的学者和学生！