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 la technologie de microarray pour l'analyse des données génomiques, couvrant Affymetrix GeneChip Probe Arrays, le prétraitement des données, la normalisation, l'analyse de l'expression différentielle et les comparaisons de méthodes.
Explore le regroupement des données génomiques, l'analyse de la survie, l'identification des gènes et l'importance statistique dans la recherche sur le cancer.
Explore Kernel K- signifie regroupement, interprétation des solutions, traitement des données manquantes, et sélection des ensembles de données pour l'apprentissage automatique.
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.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Explore la conception et les applications des commutateurs d'ARN, en mettant l'accent sur les principes réglementaires d'ARN et les composants biomoléculaires conçus.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Explore l'ingénierie de l'ADN à travers la PCR, le séquençage Sanger, le projet du génome humain, l'ADN recombinant, la manipulation de l'ADN bactérien et CRISPR / Cas9.
Explore la structure de l'ADN, l'expression des gènes, la transcription de l'ARN et la fabrication de protéines dans les cellules, y compris le rôle crucial de l'ARN polymérase.
Couvre les méthodes permettant d'identifier les types de transcription et de classer les cellules bipolaires à l'aide de techniques de calcul et de profilage moléculaire.
