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生物信息学项目介绍：
生物信息学和系统生物学(BISB)的每个学生都必须修四门核心课程:
生物信息学II (BENG 202/CSE 282)。生物信息学算法概论(4单元)
(前称BENG 202/CSE 257A)介绍序列分析方法。应用于基因组和蛋白质组序列。蛋白质结构，序列结构分析。
前提:药物201或导师同意。(W)
生物信息学III (BENG 203/CSE 283)。基因组学、蛋白质组学和网络生物学(4个单位)
注释基因组，描述功能基因，分析，重建途径。
先决条件:Pharm 201, BENG 202/CSE 282，或导师同意。(年代)
生物信息学IV(数学283)。生物信息学的统计方法(4单元)
本课程将涵盖与现代基因组数据分析相关的材料;序列分析，基因表达/功能基因组分析，基因定位/应用群体遗传学。本课程将侧重于统计建模和推理问题，而不是数据库挖掘技术。
前提条件:一年微积分，一门统计学课程或导师同意。
从下列“第四个核心类别”选项中选择一个类别(BENG 203/CSE 283除外)。
生物医学信息学(BMI)的每个学生必须修四门核心课程:
生物信息学II (BENG 202/CSE 282)。生物信息学算法概论(4单元)
(前称BENG 202/CSE 257A)介绍序列分析方法。应用于基因组和蛋白质组序列。蛋白质结构，序列结构分析。
前提:药物201或导师同意。(W)
生物医学信息学原理(4学分)
向学生介绍体质指数的基本原理和定义现代医疗保健的问题。身体质量指数能在多大程度上解决医疗保健问题还有待研究。涵盖的主题包括数据的结构、表型计算、分子、图像和其他非传统数据类型集成到电子医疗记录、临床决策支持系统、生物医学本体、数据和通信标准、数据聚合和知识发现。(F)
生物信息学IV(数学283)。生物信息学的统计方法(4单元)
本课程将涵盖与现代基因组数据分析相关的材料;序列分析，基因表达/功能基因组分析，基因定位/应用群体遗传学。本课程将侧重于统计建模和推理问题，而不是数据库挖掘技术。
前提条件:一年微积分，一门统计学课程或导师同意。
从下面的“第四个核心类”选项中选择的一个类。
对于第四节核心课程，请选择以下内容之一。如果学生以合适的成绩完成了两门或两门以上的课程，其中一门将被视为核心课程，另一门将被视为选修课。
CSE 280 a。计算生物学中的算法(4单元)
(原CSE 206 b)。本课程侧重于现代生物信息学的算法方面，涵盖以下主题:计算基因搜寻、测序、DNA阵列、序列比较、DNA模式发现、基因组重排、分子进化、计算蛋白质组学及其他。
先决条件:CSE 202优先或导师同意。
CSE 284。生物信息学家个人基因组学(4单元)
本课程介绍分析和解释人类基因组的生物信息学技术。主题包括医学概论和种群遗传学,血统,发现和解释致病变种,全基因组关联研究,遗传风险预测,分析新一代测序数据,如何规模目前基因组学技术分析成千上万的基因组,个人基因组学革命和社会的影响。强烈建议具有编程经验，熟悉UNIX命令行，并学习概率论和统计学的基础课程。2017年冬季课程中相同副标题的CSE 284和CSE 291 (E00)课程，学生不能获得学分。
先决条件:研究生站。
ECE 208。计算进化生物学(4单元)
进化生物学(例如，生命树的研究)使用统计和机器学习的计算方法。我们涵盖了在许多领域广泛使用的方法，并将它们应用于生物学，侧重于大基因组数据的可扩展性。主题包括动态规划、连续时间马尔科夫模型、隐马尔科夫模型、系统发育的统计推断、序列比对、不确定性(如自举)和异质性(如系统发育混合模型)。
先决条件:研究生站。
网络生物学与生物医学(4个单元)
网络在分子生物学和医学中无处不在。本课程介绍生物分子网络及其主要分析技术和在生物医学研究中的作用，包括基于路径的遗传分析。推荐熟悉的
