V
主页
麻省理工学院计算生物学1导论
发布人
本次课程概述: 1.课程概述: 2.为什么是计算生物学; -是什么让我们的领域与众不同 3.主要模块概述 -基因组学,表达,表观基因组学,网络,遗传学,进化 4.生物学入门(在本课程中) -分子生物学中心法则 -DNA,表观基因组学,RNA,蛋白质,网络 -人类遗传学、进化
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
麻省理工学院计算生物学4 Hmms隐马尔可夫模型-1
麻省理工计算生物学8:表观基因组学
基因组学深度学习介绍与举例
基因组学V1-1
基因组学格式文件介绍
比较基因组学的简介
多组学集成工具和平台研讨会
深度学习用于调控基因组学--调控因子结合、转录因子
麻省理工计算生物学7:带你走进RNA的世界,Rnaseq与Rna折叠
RNA-seq数据分析
麻省理工计算生物学6:基因表达分析之聚类分类
多组学ln代谢病2023主题演讲
利用David软件进行基因功能注释
单细胞基因组学简介
批处理效应校正
FAST Q→BAM数据逐步处理过程
Pacbio测序原理简介
MIT计算生物学——蛋白质序列的全局比对
单细胞数据分析完整流程
癌症免疫学中的计算挑战
随机森林概述和R演示
在R Studio中生成最简洁的Logistic回归模型和ROC曲线分析
生物信息学与计算生物学
使用partek flow做简单基因组学分析
路径富集分析——简单解释
利用Graphpad Prism绘制火山图
单细胞细胞类型的注释
39分钟学会使用R语言
多组学正在改变世界——研究人员如何使用它?
使用R语言介绍单细胞RNA-Seq数据的差异表达特征及聚类识别
单细胞RNA-seq数据综合处理
路径富集分析图简易R教程
多层数据简介
机器学习教程之机器学习算法数据演示
基因集富集分析(R教程)
细菌全基因组序列分析比较基因组学生物信息学教程
R包“Limma”原理功能介绍
使用Singler方法进行单细胞细胞类型自动注释2
Amp 2021研讨会-通过增强生物信息改进治疗建议
ScRNAseq单细胞数据的质量控制