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Explore les techniques de séquençage à longue lecture en utilisant la technologie des nanopores et le séquençage PacBio pour une détermination de base précise et la lecture d'étirements d'ADN plus longs.
Explore la synthèse des protéines, le code génétique, la transcription, la traduction et l'expression des protéines recombinantes à l'aide de vecteurs et de plasmides.
Explore les observations aberrantes, les effets de levier et les influences dans les modèles statistiques, y compris les méthodes de détection et d'évaluation.
Explore la réplication de l'ADN, la PCR, les techniques de séquençage, les applications de l'ADN synthétique, les systèmes d'administration de médicaments, l'origami de l'ADN et l'ingénierie tissulaire.
Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.
Explore l'évolution des techniques de séquençage de l'ADN, du séquençage du fusil de chasse à la PCR en temps réel, en soulignant l'importance du séquençage direct de l'ARN et les défis des séquences d'ADN répétitives.
Explorer l'interprétation des modèles de régression logistique, l'estimation des paramètres et la comparaison des modèles à l'aide de tests de rapport de probabilité.
Discute des incertitudes productives de la génomique en médecine, en mettant l'accent sur les pratiques collaboratives et l'impact de la génomique sur la biomédecine.
Explore la cohérence prédictive dans les systèmes de prévision séquentielle, en mettant l'accent sur l'utilité de la prédiction sur l'estimation et sur l'importance des approches préalables.
Introduit BioMEMS, couvrant des applications telles que la séparation de l'ADN, l'analyse des protéines et les implants neuroélectroniques, ainsi que des chiffres clés en biologie et des défis en matière d'intégration de systèmes.
Explore Kernel K- signifie regroupement, interprétation des solutions, traitement des données manquantes, et sélection des ensembles de données pour l'apprentissage automatique.
Couvre les souris transgéniques utilisant les lignes de Cre et l'optogénétique, explorant les techniques de manipulation des cellules neurales et l'expression génétique spécifique à la région du cerveau.
Explore la normalisation quantile en génomique, en mettant l'accent sur la préparation des données, le chargement, le filtrage et l'importance d'une analyse précise de l'expression des gènes.
Explore les méthodes et applications d'analyse de grappes dans l'analyse des données génomiques, y compris la classification, l'expression des gènes, la visualisation, les mesures de distance et les algorithmes de regroupement.
