纽约大学计算生物学computational biology课程辅导

　　随着下一代测序等新技术的引入，生成高通量生物数据变得更加容易和便宜。数据的生成速度如此之快，以至于科学发现的瓶颈是数据分析。计算生物学领域的主要目标是开发和应用数学，统计和计算方法来有效地处理和分析大规模生物数据。有学生需求纽约大学计算生物学computational biology课程辅导，找上了留学生课程辅导机构考而思在线！

　　纽约大学在生物学系和基因组学与系统生物学中心，已经开发了严格的课程，以培训基因组学，数学，统计学和计算机科学领域的未来计算生物学家。

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　　纽约大学计算生物学computational biology课程正在开发的一些计算方法，用于回答从酵母和病毒到植物和寄生虫等一系列生物体中的生物学问题，包括：

　　1、开发计算管道来组装、注释和分析全基因组序列、不同组织和发育阶段的转录组以及蛋白质-蛋白质相互作用网络。

　　2、使用机器学习方法预测基因及其蛋白质的生物学功能。

　　3、使用统计方法预测基因和蛋白质结构，如隐马尔可夫模型和同源信息。

　　4、开发工具，使没有计算背景的生物学家能够分析他们的数据。

　　5、教师和学生可以使用尖端的研究设施，包括用于高通量测序和数据生成的测序（GenCore）设施，以及纽约大学的高性能计算集群。学生将学习计算机编程（例如，shell和python脚本），统计编程语言（如R）的子学科，以及如何使用高性能计算系统。

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