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 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。
1. 概率论与数理统计:这是数学的一个重要分支,主要研究随机现象。概率论是研究随机事件发生的可能性大小的理论,而数理统计则是通过收集和分析数据来推断总体特征的一门科学。在大数据、人工智能等领域中,概率论与数理统计有着广泛的应用。 2. 线性代数:这是一门研究向量空间和线性映射的数学学科。在线性代数中,我们学习矩阵、行列式、向量、特征值、特征向量等概念,以及这些概念之间的关系和性质。线性代数在计算机图形学、机器学习、信号处理等领域都有重要应用。 3. 矩阵论:矩阵论是线性代数的一个重要分支,主要研究矩阵的各种性质和运算。在矩阵论中,我们学习矩阵的加法、乘法、转置、求逆、特征值和特征向量等运算,以及这些运算的性质和应用。矩阵论在图像处理、数据分析、密码学等领域有重要应用。 以上这些基础知识都是进行高级数学研究的基础,也是许多理工科专业的重要基础课程。对于想要深入学习和研究相关领域的人来说,掌握这些基础知识是非常重要的。

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