美国UCLA本科生物信息学Bioinformatics辅导

最佳答案

• 

  课程顾问-小管家 2023-04-24 16:21:54

  立即咨询

  同学你好，我们可以辅导美国UCLA本科生物信息学Bioinformatics。

  首先先给同学简单介绍一下我们的机构，我们是一家有13年留学生学术辅导经验的一站式辅导平台。还可以辅导留学生本科，本科预科硕士以及硕士预科阶段的98%以上的课程。十三年来我们储备了大量非常优秀的师资，可以满足同学们不同专业的辅导需求。

  核心课程:

  计算机科学CM121。生物信息学导论

  不需要生物知识。专为工科学生以及生物科学和医学院的学生设计。生物信息学和方法学导论，重点是概念和发明新的计算和统计技术来分析生物数据。侧重于序列分析和比对算法。与课程CM221同时安排。P/NP或字母分级。

  计算机科学CM122。生物信息学中的算法

  专为工科学生以及生物科学和医学院的学生设计。生物问题计算方法的开发和应用，重点是将跨学科问题表述为计算问题，然后使用算法技术解决这些问题。计算技术包括统计学和计算机科学。与课程CM222同时安排。字母分级。

  计算机科学CM124。机器学习在遗传学中的应用

  专为工科学生以及生物科学和医学院的学生设计。遗传变异的计算分析和遗传学的计算跨学科研究导论。主题包括遗传学介绍、疾病相关基因的识别、推断人类群体历史、获取遗传信息的技术和遗传测序。专注于将跨学科问题表述为计算问题，然后使用统计学和计算机科学的计算技术来解决这些问题。与课程CM224同时安排。字母分级。

  

  生物信息学和基因组学选修课:

  这些课程涵盖了生物信息学、基因组学和计算生物学的各种主题。所有这些课程都是生物信息学辅修的选修课。与生物信息学核心课程不同，这些课程中的许多不需要编程或统计学的先决条件。因此，这些课程通常是对生物信息学感兴趣的生命科学学生的良好起点。

  化学与生物化学C100。基因组学和计算生物学

  为生物化学学生介绍基因组学的技术和实验数据，以及分析它们的计算工具。生物化学和分子生物学将生命分解成组成部分，一次一个基因，但缺乏整合机制来将这些信息组合在一起，以预测完整生物体中发生的情况(例如，超过80%的候选药物在临床试验中失败)。测序、微阵列、质谱和机器人等高通量技术为生物学家提供了难以置信的新能力，可以分析完整的基因组、表达模式、功能以及整个生物体、种群和物种之间的相互作用。对这些数据集的使用和分析成为生物医学科学家的基本日常活动。分析基因组数据以回答生物学和医学问题的核心原则和方法，重点是指导数据分析的概念，而不是算法细节。

  计算机科学CM121。生物信息学导论

  不需要生物知识。专为工科学生以及生物科学和医学院的学生设计。生物信息学和方法学导论，重点是概念和发明新的计算和统计技术来分析生物数据。侧重于序列分析和比对算法。与课程CM221同时安排。P/NP或字母分级。

  计算机科学CM122。生物信息学中的算法

  专为工科学生以及生物科学和医学院的学生设计。生物问题计算方法的开发和应用，重点是将跨学科问题表述为计算问题，然后使用算法技术解决这些问题。计算技术包括统计学和计算机科学。与课程CM222同时安排。字母分级。

  计算机科学CM124。机器学习在遗传学中的应用

  专为工科学生以及生物科学和医学院的学生设计。遗传变异的计算分析和遗传学的计算跨学科研究导论。主题包括遗传学介绍、疾病相关基因的识别、推断人类群体历史、获取遗传信息的技术和遗传测序。专注于将跨学科问题表述为计算问题，然后使用统计学和计算机科学的计算技术来解决这些问题。与课程CM224同时安排。字母分级。

  计算机科学CM186。计算系统生物学:生物系统的建模和仿真

  动态生物系统建模和计算机模拟方法，用于在组织的多个层次研究生物/生物医学过程和系统。控制系统、多室、捕食者-猎物、药代动力学(PK)、药效学(PD)和其他应用于分子、细胞(生化途径/网络)、器官和器官水平的生命科学问题的结构建模方法。理论驱动和数据驱动建模，重点是将生物模型目标和数据转化为数学模型，并将其用于仿真和分析。数值模拟算法基础，课堂上的建模软件练习和电脑实验室作业。与课程CM286同时安排。字母分级。

  以上便是关于美国UCLA本科生物信息学Bioinformatics的课程介绍，如果同学有更多关于我们的辅导形式，以及我们的机构的疑问，是可以先联系在线客服老师咨询的。

其他答案