Couvre le caractère aléatoire et l'information dans les données biologiques, en se concentrant sur des variables aléatoires discrètes et leur quantification.
Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
Explore les implications de l'expérience Luria-Delbrck sur les mécanismes évolutifs et l'importance des probabilités dans la compréhension des données biologiques.
Explore l'impact des fluctuations thermiques à l'échelle cellulaire, en mettant l'accent sur le caractère aléatoire dans les processus biologiques et la distribution de l'énergie cinétique dans les molécules de gaz.
Explore la prédiction de la structure des protéines à partir des données de séquence en utilisant la modélisation de l'entropie maximale et discute des progrès récents dans la prédiction de la structure des protéines.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Explore des promenades aléatoires, le processus Moran et des exemples de génétique des populations, de modélisation de l'abondance des protéines et de chimiotaxie bactérienne.
Explore les promenades aléatoires, le modèle Moran, la chimiotaxie bactérienne, l'entropie, la théorie de l'information et les sites en coévolution dans les protéines.
