Explore l'évolution à travers des enzymes, des modèles d'ADN et des comparaisons de protéines, en discutant des connaissances moléculaires et des mécanismes évolutifs.
Couvre la planification non myopique sous des contraintes budgétaires, sélection d'hypothèses dans des scénarios de mesures ambigus et fourniture de garanties sur la qualité de la solution et l'accélération des performances.
Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
Se penche sur la sélection immunitaire, l'évolution du cancer, la qualité du néoantigène, le coût de la condition physique, l'hétérogénéité tumorale et les prédictions évolutives.
