第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例

对生物芯片作了简要介绍，从生物芯片的分类、基本原理、应用和数据的处理与分析几个角度学习生物芯片有关的基本知识

介绍了分子系统发生分析的基本内容，几种分子进化模型。重点学习分子系统树的构建方法，最后介绍分子系统发生树的分析软件

第1章 生物信息学引论 第2章 生物学基础 第3章 生物信息学资源与数据挖掘工具 第四章 序列分析 第五章 序列比对 第6章 分子系统发生分析 第7章 生物芯片 第8章 后基因组时代的生物信息学

第一节 基因组学概述 第二节 蛋白质编码基因的注释 第三节 RNA基因的注释 第四节 重复序列的注释 第五节 假基因的注释 第六节 案例分析：黄瓜基因组的注释

 什么是脑科学.  脑结构及各部分功能  中枢神经系统  脑科学研究目的  脑功能研究技术  人类脑计划和神经信息学

 什么是脑科学.  脑结构及各部分功能  中枢神经系统  脑科学研究目的  脑功能研究技术  人类脑计划和神经信息学

成绩 一、不安排考试 二、每次实验课布置实验报告,共6次作业。 三、期末交一篇综述。 四、期评成绩:作业占60%,综述40%。 五、作业交至我的邮箱

第一节 蛋白质结构组织层次 第二节 蛋白质结构的测定与理论预测 第三节 蛋白质折叠与疾病

《医学影像信息学概论》课程参考资源：Biomedical Informatics - Computer Applications in Health Care and Biomedicine（Fourth Edition，Edward H. Shortliffe • James J. Cimino）