Explore le raisonnement causal dans les soins de santé, les lignes directrices ML, les changements d'ensemble de données, l'impact des biais et l'apprentissage multimodal.
Couvre la détection rapide du cancer à l'aide de tableaux cantilever, la valeur clinique des diagnostics, les propriétés physiques dans le développement du cancer, et l'importance des niveaux HER2.
Couvre les concepts et les technologies de la découverte de médicaments à base de fragments, en explorant l'identification des impacts, l'optimisation du plomb et les méthodes de dépistage.
Explore les protocoles d'évaluation dans l'apprentissage automatique, y compris le rappel, la précision, la précision et la spécificité, avec des exemples du monde réel comme les tests COVID-19.
Couvre la biologie chimique, le dépistage à haut débit, l'interférence de l'ARN, le CRISPR-Cas9 et la différenciation organoid pour la découverte de médicaments.
Explore les modèles paramétriques, les techniques d'estimation, les modèles de régression et les classificateurs basés sur les scores dans l'analyse des données.
Couvre les concepts et les technologies de la découverte de médicaments à base de fragments, des méthodes d'identification des personnes touchées et de son application dans la découverte de médicaments à base de cibles.
Explore la létalité synthétique en génétique, en mettant l'accent sur les implications du cancer et les perspectives thérapeutiques par le biais d'interactions génétiques.
