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通过聚类分析研究进化关系:大数据教学科学工作坊。

Investigating evolutionary relationships through cluster analysis: A teaching science with big data workshop session.

机构信息

Department of Chemistry, Wabash College, Crawfordsville, Indiana, USA.

出版信息

Biochem Mol Biol Educ. 2022 Sep;50(5):440-445. doi: 10.1002/bmb.21645. Epub 2022 Jul 11.

DOI:10.1002/bmb.21645
PMID:35815748
Abstract

Biochemistry is a data-heavy discipline, yet teaching students to work with large datasets is absent from many undergraduate Biochemistry programs. Ensuring that future generations of students arevbv confident in tackling problems using big data first requires that educators become comfortable teaching big data skills. The activity described herein introduces educators to working with big data and a framework for generating sequence similarity networks using JupyterLab and Python. This article reports a session from the virtual international 2021 IUBMB/ASBMB workshop, "Teaching Science with Big Data."

摘要

生物化学是一个数据密集型学科,但许多本科生物化学课程都没有教学生如何处理大型数据集。要确保未来几代学生在使用大数据解决问题时充满信心,首先需要教育工作者能够熟练掌握教授大数据技能。本文所描述的活动向教育工作者介绍了如何使用 JupyterLab 和 Python 处理大数据以及生成序列相似性网络的框架。本文报道了 2021 年国际 IUBMB/ASBMB 研讨会“用大数据教科学”的一个虚拟会议的情况。

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