MIT OpenCourseWare

6.096 Algorithms for Computational Biology, Spring 2005

Challenges in Computational Biology

Pictographic representation of the challenges in computational biology. (Figure by MIT OCW. Courtesy of Prof. Manolis Kellis.)

课程重点

This course features a complete set of homework assignments. In addition, a partial list of lecture notes is available.

课程描述

This course is offered to undergraduates and addresses several algorithmic challenges in computational biology. The principles of algorithmic design for biological datasets are studied and existing algorithms analyzed for application to real datasets. Topics covered include: biological sequence analysis, gene identification, regulatory motif discovery, genome assembly, genome duplication and rearrangements, evolutionary theory, clustering algorithms, and scale-free networks.

技术需求

Use the Python interpreter to run the .py files found on this course site.

师资

讲师:
Prof. Manolis Kellis

上课时数

教师授课:
每周1节
每节1.5小时

程度

大学部

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声明

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原文声明