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成功完成本课程后，学生将：1。SLO-1开发生物信息学计算能力：知道如何分析和预测生物信息学算法的性能，例如，分析用于相关性分析，PCA，模式分析等的各种算法的递归和迭代实现，以及如何用于回答BioInformatics问题的问题。2。SLO-2证据推理和生物信息学：证据推理的简介（ER）微积分是传统概率和统计推断的概括。将以比传统方法更大的忠诚度来帮助回答与生物信息学相关的问题的示例。3。SLO-3高级HMM：讨论传统HMM的一些局限性。介绍高级HMM，例如配置文件HMM，跳跃HMM，PAIR-HMMS，Sub-HMM和Phylo-HMM。4。SLO-4表观遗传学：对表观遗传学有足够的介绍性理解，以使学生获得研究由表观遗传学机制引起的疾病所需的知识，并能够开发一条简单的分析管道，该管道将在整个剩余学期中使用，并与其余的课程进行集成。上面的每个SLO对应于下面课程日历中描述的学习模块。也就是说，有四（4）个学习模块与上述每个SLO相对应。
CS223生物信息学，第二节，秋季2024
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