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Explore le regroupement des données génomiques, l'analyse de la survie, l'identification des gènes et l'importance statistique dans la recherche sur le cancer.
Souligne la conception expérimentale dans l'analyse des données génomiques, en abordant la variabilité technique, les effets des lots et les solutions statistiques.
Explore une régression robuste dans l'analyse des données génomiques, en mettant l'accent sur la pondération des résidus importants pour une meilleure précision des estimations et des mesures d'évaluation de la qualité telles que NUSE et RLE.
Explore les voies métaboliques, l'analyse de l'équilibre des flux, les modèles à l'échelle du génome et les systèmes sous-déterminés pour comprendre les microbiomes complexes.
Couvre les fondamentaux de la biologie moléculaire pour l'analyse des données génomiques, y compris la structure de l'ADN, les gènes, les protéines, l'ARN et la PCR.
