תכנות PYTHON לביולוגים (0411.3122)
עודכן: 05.10.2016
שם הקורס באנגלית: Phyton Programming for Biologists
| סוג: שיעור | ||||||
| מספר קורס | סמסטר | יום | משעה | עד שעה | בניין | חדר |
| 0411.3122.01 | ב | ד | 16:00 | 18:00 | שרמן | 10 |
סילבוס:
הקורס מיועד לסטודנטים לתואר שני בביולוגיה המעוניינים בהרחבת הידע והכישורים שלהם בתכנות ובביולוגיה חישובית. הקורס ישלב לימוד מעשי בשפת התכנות Python עם הבנת מודלים חישוביים וניתוח של נתונים ביולוגיים, כגון ניתוח רצפים, פילוגנזה, מודלים מתמטיים של תהליכים ביולוגיים, ויזואליזציה של תוצאות ותצפיות וניתוחים סטטיסטיים.
מנחים אקדמיים: פרופ 'לילך הדני וד"ר איתי מירוז. הקורס יועברו על ידי עוזרי הוראה (דוקטורנט ומסטרנט).
Detailed Syllabus:
# Subject Programming Biology
1 Basic programming Variables, operators, flow control (if, for, while)
2 Data structures List, string, dictionary Sequences (DNA, AA)
3 Computer lab String matching with regular expressions Sequences
4 Functions Arguments, return values, scope, basic recursion Modeling population growth
5 Computer lab Input and output - files, web Reading biological data from files and from web resources
6 Linear algebra Arrays and matrices, solving systems of linear equations
Scientific programming libraries - Numpy and Scipy - Population genetics models
- Networks (metabolic, protein-protein, gene, food webs)
7 Probability Random variables - Molecular dynamics with drift (Gillespie algorithm)
- Agent based simulations
8 Calculus Differentiation and integration, Monte Carlo method for integration, systems of differential equations - Population dynamics (Lotka-Volterra, predator-prey)
- Pattern formation (diffusion)
9 Statistics Hypothesis testing, linear regression, general linear models
Handling datasets with split-apply-combine,
Statistics libraries: pandas
scipy.stats, statsmodels Loading biological data and performing statistical analysis
10 Visualization Generating publication-level plots with the matplotlib library Loading biological data and plotting it
11 Computer lab Students will work on their own projects with instructors supervision
דרישות קדם: אין
נוכחות חובה
הרכב ציון:
בחינת בית, פרוייקט אישי ותרגילי בית
