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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 applications des matrices d'ADN, les méthodes de fabrication, la détection SNP, l'utilisation des matrices de protéines, la structuration des matrices et la comparaison du microréseau avec l'ARN-Seq.
