Explore les systèmes Biologie, les voies métaboliques, les modèles à l'échelle du génome et les outils bio-informatiques pour la biochimie prédictive en bioproduction.
Explore le biclustering dans les matrices de données, en identifiant des modèles de comportement cohérents et en discutant des méthodes de calcul pour l'analyse.
Enseigne comment écrire des séquences peptidiques correctement en utilisant une méthode de ligne en zigzag simple et souligne l'importance de respecter la stéréochimie pour éviter les erreurs.
Explore le déchiffrage des empreintes digitales de l'interaction protéine-protéine à l'aide d'un apprentissage en profondeur géométrique et les défis de la conception de l'interaction protéine-protéine computationnelle.
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Explore la spectrométrie de masse des protéines, les stratégies protéomiques, les techniques de séparation et les méthodes d'identification des protéines en utilisant les données MS / MS.
Se penche sur la prédiction de la structure des protéines grâce à l'analyse des contacts avec les acides aminés et à des méthodes informatiques avancées.
Explore les principes fondamentaux de la recherche scientifique, de l'impact des ordinateurs, des algorithmes numériques et de l'apprentissage profond dans la résolution de problèmes de haute dimension.
Plongez dans l'idéal intégratif de 4Ps Medicine, en mettant l'accent sur les mégadonnées, la santé personnalisée et les défis fondés sur des données probantes.
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Couvre les principes et les applications des techniques d'amplification de l'ADN, en se concentrant sur la réaction en chaîne de la polymérase (PCR) et la PCR numérique.
Explore l'Alphafold2 révolutionnaire pour la prédiction de la structure des protéines et son impact sur la bioinformatique et la biologie du pliage des protéines.