Explore des outils et des modèles pour l'analyse de données de séquençage de nouvelle génération, couvrant les technologies de séquençage de l'ADN, les pipelines d'analyse de données et les modèles statistiques.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Couvre les méthodes permettant d'identifier les types de transcription et de classer les cellules bipolaires à l'aide de techniques de calcul et de profilage moléculaire.
Explore les méthodes de clustering K-means et DBSCAN, en discutant des propriétés, des inconvénients, de l'initialisation et de la sélection optimale des clusters.
Explore les concepts avancés de coloration graphique, y compris la coloration plantée, le seuil de rigidité, et les variables gelées en points fixes BP.
