bioinformatics minor courses

 


核心课程:

这三类最相关的生物信息学未成年人。我们鼓励有兴趣在职业生涯中的生物信息学的学生采取许多这些课程成为可能。的三分之二的课程完成需要完成的生物信息学未成年人。然而,我们鼓励学生参加剩余的核心课程作为选修!

先决条件等信息,请参阅 课程目录.

计算机科学cm121。介绍了生物信息学
不需要生物学的先验知识。专为工程专业的学生,​​以及来自生物科学和医学学校的学生。介绍了生物信息学和方法,重点对概念和发明新的计算和统计技术来分析生物数据。着眼于序列分析和比对算法。同时计划与课程cm221。 P / NP或字母分级。

计算机科学cm122。在生物信息学算法
专为工程专业的学生,​​以及来自生物科学和医学学校的学生。开发和计算的应用接近生物学问题,重点是制定跨学科的问题,计算问题,然后利用算法技术解决了这些问题。计算技术包括那些从统计学和计算机科学。同时计划与课程cm222。信评级。

计算机科学cm124。在遗传学的机器学习应用
专为工程专业的学生,​​以及来自生物科学和医学学校的学生。介绍了遗传变异和遗传学计算跨学科研究的计算分析。主题包括介绍遗传学,基因鉴定涉及疾病,推断人类群体历史,技术获得遗传信息,以及基因测序。抓紧制定跨学科的问题,计算问题,然后利用统计学和计算机科学计算技术解决这些问题。同时计划与课程cm224。信评级。


 

入门讲座:

引进来计算和系统生物学研讨会是一个伟大的方式来获得宝马电子游戏app计算生物学和生物信息学的介绍和概述。鼓励学生尽可能早地采取本次研讨会。本次研讨会课程是生物信息学未成年人的要求。

计算机科学M184。介绍了计算与系统生物学
调查课程,旨在向学生介绍计算和系统建模和计算生物学和医学,提供激励,味,文化,并在计算生物科学前沿的贡献,并通过学生计算和系统生物学的利益目标是更明智的基础,重点研究。由个体UCLA的研究人员介绍他们的讨论活跃的计算和系统生物学的研究。 P / NP分级。


 

生物信息学和基因组学的选修课程:

这些课程涵盖了生物信息学,基因组学和计算生物学的各种话题。所有这些课程都是在生物信息学辅修选修课程。不像生物信息学核心课程,许多课程不需要编程或统计的先决条件。因此,这些课程往往是学生感兴趣的生物信息学生命科学的一个很好的起点。

化学和生物化学C100。基因组学和计算生物学
对引进技术和基因组学的实验数据生物化学学生,以及用于分析他们的计算工具。生物化学与分子生物学解剖生命成其组成部分,在时间一个基因,但缺乏整合机制,把这些信息反馈,共同预测完整生物体(例如,候选药物的80%以上在临床试验中失败)会发生什么。高通量技术,如测序,微阵列,大容量规格,和机器人给生物学家令人难以置信的新功能,分析跨整个生物体,种群和物种全基因组,表达模式,功能和相互作用。使用和这样的数据集的分析就显得至关重要了日常活动的生物医学科学家。核心原则和方法分析基因组数据对概念回答生物和医疗问题,重点是引导数据的分析,而不是算法的细节。同时计划与课程C200。 P / NP或字母分级。

计算机科学cm121。介绍了生物信息学
不需要生物学的先验知识。专为工程专业的学生,​​以及来自生物科学和医学学校的学生。介绍了生物信息学和方法,重点对概念和发明新的计算和统计技术来分析生物数据。着眼于序列分析和比对算法。同时计划与课程cm221。 P / NP或字母分级。

计算机科学cm122。在生物信息学算法
专为工程专业的学生,​​以及来自生物科学和医学学校的学生。开发和计算的应用接近生物学问题,重点是制定跨学科的问题,计算问题,然后利用算法技术解决了这些问题。计算技术包括那些从统计学和计算机科学。同时计划与课程cm222。信评级。

计算机科学cm124。在遗传学的机器学习应用
专为工程专业的学生,​​以及来自生物科学和医学学校的学生。介绍了遗传变异和遗传学计算跨学科研究的计算分析。主题包括介绍遗传学,基因鉴定涉及疾病,推断人类群体历史,技术获得遗传信息,以及基因测序。抓紧制定跨学科的问题,计算问题,然后利用统计学和计算机科学计算技术解决这些问题。同时计划与课程cm224。信评级。

计算机科学cm186。计算系统生物学:建模和生物系统的模拟
动态生物系统建模和组织在多层次研究生物/生物医学流程和系统的计算机模拟方法。控制系统,multicompartmental,捕食,药代动力学(PK),药效学(PD),和其它结构的建模方法应用于生命科学问题中的分子,细胞(生化途径/网络),器官和有机体的水平。这两个理论 - 和数据驱动的转换biomodeling目标和数据转换成数学模型和执行他们的模拟和分析模型,重点。数值模拟算法的基础知识,在课堂上和PC实验室作业建模软件练习。同时计划与课程cm286。信评级。

计算机科学cm187。在计算与系统生物学研究交流
密切执导,互动性,主动定量系统生物学研究实验室真正的研究经验。如何着眼于科学界目前感兴趣的话题方向,适当学生的兴趣和能力。提出的口头批评和书面进度报告解释如何使用搜索的研究成果进行。主要侧重于有效的研究报告,口头和书面。同时计划与课程cm287。信评级。

生态学和进化生物学C135。群体遗传学
人口遗传学的基本原理,处理自然种群和进化机制的遗传结构。平衡条件和力改变基因的频率,多基因遗传,分子进化和数量遗传学的方法。同时计划与课程C235。信评级。

人类遗传学C144。基因组技术
关键技术的调查已导致基因组学的成功应用生物学,重点是后面具体的全基因组的技术和现有的应用程序的理论。同时计划与课程C244。 P / NP或字母分级。

生理科学125.分子系统生物学
背后在活细胞中的表型无数分子系统的定量描述。主题包括各种组学领域和高通量技术,网络生物学,合成生物学。分子生物学入门讲座,新兴的生物信息学方法,以及系统的建模集成在疾病相关研究及其应用的讨论。最近的文献综述,以获得有关系统生物学的新的科学的整体观点。信评级。


 

生物学,统计和计算的背景课程:

这些课程采取信贷履行对未成年人的生物信息学的要求。许多这些课程也可以算作专业学位计划选修课程。

计算机科学170A。数学建模和计算机科学的方法
本文介绍如何使用交互计算环境中的建模和仿真方法。覆盖广泛的用于数字和符号计算,矩阵代数,统计,浮点,优化和频谱分析方法。强调对物理系统的仿真应用。信评级。

电气和计算机工程102系统和信号
微分方程,第一代和第二阶方程,参数和方法的待定系数,存在唯一性方法的变化的元件。系统:输入/输出描述中,线性度,时间不变性,和因果关系。脉冲响应函数,叠加和卷积积分。拉普拉斯变换和系统功能。傅立叶级数和变换。频率响应,系统向周期信号的响应。采样定理。信评级。

反馈控制的电气和计算机工程141原则
在微分方程和传递函数的形式的物理控制系统的数学建模。设计上的问题,通过传统技术,根轨迹和频域方法的反馈控制系统的系统性能指标。从现实世界的设计问题计算机辅助解决方案。信评级。

分子,细胞和发育生物学144细胞过程的分子生物学
的无论是从用于在细胞和从理论施加的透视用于使用分子生物学实验室工具调节基本过程已知的分子机制透视现代分子生物学的基本原理的全面理解发展。特别强调,涉及到染色质和组蛋白修饰,DNA复制和修复,换位,微RNA,减数分裂,和拼接的分子机制。分子生物学作为工具的应用,了解胚胎发育,重新编程,癌症和干细胞。的DNA,RNA和蛋白质的复杂的理解,以及在生物学实验设计到地址的基本问题和解释实验数据的能力发展。信评级。

统计100A。介绍概率
不向学生开放以信誉为电气工程131A或170A数学;向研究生开放。学生可能获得学分只有以下两种:当然100A,前者当然110A,100A生物统计学。概率分布,随机变量,载体和期望。 P / NP或字母分级。

统计数据100B。介绍了数理统计
调查采样,估计,检测,数据汇总,一个和两个样品的问题。 P / NP或字母分级。


 

其他统计课程:

这些课程没有获准用于生物信息学的选修未成年人,但他们履行所必需的未成年人完成核心课程的先决条件。

土木与环境工程110介绍了概率统计的工程师
介绍基本概念和土木工程概率的应用和统计数据,重点对这些概念如何在不确定条件下的实验设计和采样,数据分析,风险和可靠性分析,以及项目设计中使用。主题包括基本概率概念,随机变量和分析概率分布,随机变量的函数,来估计从观测数据,回归,假设检验,和贝叶斯概念参数。信评级。

电气和计算机工程131A。概率统计
介绍概率的基本概念,包括随机变量和载体,分布和密度,力矩,特征函数,和极限定理。应用程序的通信,控制和信号处理。介绍了随机事件的计算机模拟和产生。信评级。

数学170A。概率论我
基于现实分析概率论的严格的介绍。概率空间,概率和条件概率,独立性,贝叶斯法则,离散和连续型随机变量及其分布,期望,时刻和方差,条件分布和期望,弱大数定律。 P / NP或字母分级。


 

批准选修课程目前没有提供:

这些课程被批准用于生物信息学选修课未成年人,但他们很少教。与你的学术辅导员可用性咨询。

分子,细胞和发育生物学基因组学172和生物信息学
基因组学是在细胞分子的完整剧目的研究。主题包括人和酵母基因组和基因的方法来的单个基因的功能研究中,用于核酸和蛋白质序列及其演变的重建之间研究关系基本的生物信息学算法,使用微阵列技术来测量基因表达的改变,微阵列数据的分析包括聚类和启动子分析,蛋白质组学的主题,包括蛋白质表达和相互作用,DNA甲基化和染色质修饰的表观研究中,和系统生物学,或计算方法来整合改变基因组数据,以获得细胞生物学的更完整的理解。信评级。