创作中心
反馈咨询
欢迎添加微信!
微信号:z_gqing
微信二维码:

生物信息算法

1 生物信息算法基础知识 1.1 生物学基础知识:包括分子生物学、遗传学、生物化学等基础知识。 1.2 计算机科学基础:包括数据结构、算法分析与设计、编程语言等基础知识。 1.3 数学与统计学基础:包括概率论与数理统计、线性代数、矩阵论等基础知识。 2 生物信息学基础算法 2.1 序列比对算法 2.1.1 Smith-Waterman 算法 2.1.2 Needleman-Wunsch 算法 2.2 多序列比对算法 2.3 蛋白质结构预测算法 2.3.1 同源建模方法 2.4 核酸序列组装算法 2.4.1 Overlap-layout-consensus (OLC) 方法 3 高级生物信息学算法 3.1 基因表达数据分析算法 3.1.1 微阵列数据分析算法 3.1.2 RNA-seq 数据分析算法 3.2 基因调控网络构建算法 3.2.1 基于图的算法 3.2.2 基于贝叶斯网络的算法 3.3 单细胞测序数据分析算法 3.3.1 单细胞转录组数据分析算法 3.3.2 单细胞ATAC-seq数据分析算法 3.4 生物医学文本挖掘算法 3.4.1 文本分类算法 3.4.2 关系抽取算法 4 生物信息算法实践项目 4.1 序列比对工具的实现 4.2 多序列比对工具的实现 4.3 蛋白质结构预测工具的实现 4.4 核酸序列组装工具的实现 4.5 基因表达数据分析工具的实现 4.6 基因调控网络构建工具的实现 4.7 单细胞测序数据分析工具的实现 4.8 生物医学文本挖掘工具的实现 5 生物信息算法进阶学习 5.1 深度学习在生物信息学中的应用 5.2 生物大数据处理技术 5.3 生物信息学软件开发和优化 5.4 生物信息学前沿研究动态追踪
首页 教程 生物信息算法 计算机科学基础:包括数据结构、算法分析与设计、编程语言等基础知识。
计算机科学基础是计算机科学的基石,它包括了数据结构、算法分析与设计、编程语言等基础知识。 1. 数据结构:数据结构是计算机存储、组织数据的方式。它是计算机科学的一个重要分支,涉及到许多高级主题如数据库和网络信息检索。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、哈希表、树(二叉树、平衡树、B树、红黑树等)、图等。理解并熟练使用这些数据结构,对于解决实际问题具有非常重要的作用。 2. 算法分析与设计:算法是解决问题或执行任务的一系列明确指令。算法分析是对算法进行评估的过程,主要关注的是算法的效率和资源消耗。算法设计则是根据问题的具体情况,选择合适的策略和方法,创建出能够解决问题的算法。学习算法分析与设计,可以帮助我们更好地理解和掌握如何高效地解决问题。 3. 编程语言:编程语言是用来定义计算机程序的形式语言。不同的编程语言有不同的语法和语义,但是它们的目的都是为了让程序员能够更方便、更有效地编写程序。常见的编程语言有C、C++、Java、Python、JavaScript等。学习编程语言,可以帮助我们更好地理解和实现数据结构和算法。 总的来说,计算机科学基础是每一个计算机科学工作者都需要掌握的知识。只有扎实的基础,才能在计算机科学的道路上走得更远。

官方微信
点击收藏 编辑日记
木牛零码 Newmer生信 公司产品 意见反馈 联系我们 关于我们 招合伙-招聘-兼职
Copyright © 2021-2024 上海牛马人生物科技有限公司 沪ICP备 2022007390号-2