Couvre la spectrométrie de masse des protéines, l'électrophorèse sur gel, la chromatographie liquide et la spectrométrie de masse en tandem pour l'identification des protéines.
Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Couvre les modèles stochastiques pour les communications, y compris la stationnarité, l'ergonomie, la densité spectrale de puissance, et le filtre Wiener.
Explore les techniques de séparation des protéines comme l'électrophorèse sur gel, la chromatographie et la focalisation isoélectrique, en mettant l'accent sur les facteurs affectant la séparation des protéines.