01 实验目的 02 实验原理 03 实验药品、仪器 04 实验操作步骤 05 结果分析 06 注意事项

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 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

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 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

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

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

重点探究什么是遗传物质，遗传物质的性质、特征，以及遗传信息的传递。通过对经典实验的回顾，充分理解上述遗气学基础理论和框架。结合新的研究进展，领会遗传信息传递的规律和复杂性。本章要特别重视对经典实验的逻辑分析，加深对理论的理解。 第一节 遗传信息的载体 第二节 核酸的分子结构 第三节 基因 第二节 DNA的转录 第三节 蛋白质的生物合成

第一节：基因组序列的重复及点阵分析 第二节：基因序列的周期性与傅里叶变换 第三节：基因组片段中的保守信号及log图与权重矩阵

一、转录组测序简介 二、基因注释和注释库简介 三、转录组测序技术方法及数据分析 表达序列标签(EST) 基因表达系列分析(SAGE) 新一代高通量测序技术(RNA-seq)

我们已经学习了一些统计学应用于临床试验的一般概念，生物统计学家的作用，并简要 涉及了数据，检验分析和样本量。在这部分，我们继续学习针对性地处理具体数据。 有三种数据类型: 第一类是分类数据。分类数据就是一些彼此之间没有数学关系的数据。既无分级也无顺 序关系

以振动球磨方式混合Ti-Mo粉体,采用凝胶注模成形制备了多孔Ti-7.5Mo合金制品,并利用扫描电子显微镜、X射线衍射和力学性能试验分别对其显微结构和力学性能进行了测试和分析,研究了预混液单体质量分数和浆料固相含量对其孔隙性能和力学性能的影响.结果表明,与纯Ti粉末相比,添加质量分数为7.5%的Mo混合粉末浆料的流变特性较好,所得合金由分布均匀的α-Ti基体和β-Ti组成,其孔隙率为39.15%~45.97%,孔径为5~98μm.与凝胶注模多孔纯钛相比,多孔Ti-7.5Mo合金的生物力学性能更加优异,适合作为医用植入材料