境外开放课程——按学科专业列表
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Physical modeling of collective motion in animal groups: Carrying ants[动物群体集体运动的物理建模：携带蚂蚁]
   Nir S. Gov(魏茨曼科学研究所) 集体负重是一项艰巨的任务，事实上，在蚂蚁和人类之外很少见到。必须抑制集团内部的冲突，才能通过高效的集体运输取得成功。然而，墨守成规可能会导致系统对新信...
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Large data analysis of genetic and imaging data[遗传和成像数据的大数据分析]
   Aldo Rustichini(明尼苏达大学) 近年来，对经济和战略行为的神经经济学分析提供了对影响这种行为的生物途径的洞察，以及对个体差异的洞察（对于经济分析中的经典特征，如对风险的态度和时间折扣...
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Feedback mechanisms and systems medicine: Modeling cholesterol homeostasis for drug discovery[反馈机制和系统医学：药物发现中胆固醇稳态的建模]
   Jure Ačimovič(卢布尔雅那大学) 反馈机制是细胞组织的关键特征；然而，它们可能导致对数据的严重误解。胆固醇生物合成是一个强健且高度调控的途径；然而，高胆固醇血症在西方世界是一种普遍的疾...
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Identifying Alzheimers Disease-Related Brain Regions from Multi-Modality Neuroimaging Data using Sparse Composite Linear Discrimination Analysis[利用稀疏复合线性判别分析从多模态神经成像数据识别阿尔茨海默病相关脑区]
   Jieping Ye(密歇根大学) 在疾病发展的早期诊断阿尔茨海默病（AD）具有重要的临床意义。目前的临床评估主要依赖于认知测量，其敏感性和特异性较低。快速发展的神经成像技术前景广阔。到目...
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Sparse Linear Models Explain Phenotypic Variation and Predict Risk of Complex Disease[稀疏线性模型解释表型变异并预测复杂疾病的风险]
   Gad Abraham(澳大利亚国家ICT) 医学遗传学的一个中心目标是建立模型，精确预测给定基因型的复杂疾病。为了最大限度地提高预测价值并识别因果性单核苷酸多态性（SNPs），所有SNPs应同时建模。套...
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Methodology for data analysis in medical sciences[医学数据分析方法]
  Janez Stare(卢布尔雅那大学) 我们研究项目的主题是发现医学数据中实际或可能的模式、趋势和关联的方法。这些是发现新知识或产生可能导致知识的新假设的方法。我们正在分析的数据主要来自研究...
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Developing vertebrate models to highlight the functional relevance of Nefl and miRNAs in ALS pathogenesis[开发脊椎动物模型，突出Nefl和miRNAs在ALS发病机制中的功能相关性]
  Doris Lou Demy(巴斯德研究所) 包括TDP-43、FUS和ATXN2在内的一系列与ALS发病相关的基因编码在RNA代谢中起作用的蛋白质。此外，初步结果表明，miRNAs在脊髓运动神经元中异常表达，编码神经丝蛋...
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Removing unwanted variation in machine learning for personalized medicine[消除个性化医学机器学习中不必要的变异]
  Terry Speed(沃尔特伊丽莎医学研究所) 个性化医疗的机器学习将不可避免地建立在大型组学数据集上。这些数据通常是数月或数年收集的，有时涉及多个实验室。不必要的变异（UV）可能来自技术因素，如批次...
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Integrative and quantitative analysis of disease mutations in the RAS-RAF-MEK-ERK pathway and implications for personalized medicine[RAS-RAF-MEK-ERK通路疾病突变的综合定量分析及其对个体化治疗的意义]
   Luis Serrano(基因组调控中心) Ras/MAPK综合征（“Ras病”）是一类发育障碍，由编码Ras/MAPK途径蛋白的15个基因的种系突变引起。有趣的是，在不同类型的人类癌症中，同样15个基因的突变也经常...
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Control of overt attention[控制显性注意]
  Peter König(奥斯纳布吕克大学) 现代认知理论强调身体与环境相互作用的作用。眼球运动是感觉加工和运动行为之间如此密切关系的一个主要例子。在他们的一生中，人类的眼球运动比任何其他类型的行...
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Global ALS/MND "big data" collaboration environment in a post-PRO-ACT era[后亲法案时代的全球ALS/MND“大数据”协作环境]
  Alexander Sherman(马萨诸塞州总医院) 全球大规模表型分析平台允许研究人员合作共享临床数据集，开发疾病进展模型，识别疾病亚群，并将临床数据与生物、图像库、WGS文件和组学联系起来，将ALS/MND带入...
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Unlocking the potential of large prospective biobank cohorts for -omics data analysis: aspects of study design, prediction and causality[释放大型前瞻性生物库队列用于组学数据分析的潜力：研究设计、预测和因果关系方面]
   Krista Fischer(塔尔图大学) 近十年来，大量基于人群的生物库队列数据的可用性大幅增加。这些数据集包括各种类型的组学数据（基因组学、转录组学、代谢组学等），以及招募时参与者健康、生活...
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SysMIC - the leading eCourse for computational tools in the biosciences in Europe[SysMIC-欧洲生物科学计算工具的领先课程]
   Gerold Baier(伦敦大学学院) Sysmic.ac.uk提供了一个综合的跨学科技能在线课程，这些技能对前沿生物学研究越来越重要。课程材料围绕从广泛的研究领域和生物尺度中提取的生物实例构建。这些说...
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Bioinformatics Computing II[生物信息计算II]
  Dr. Muhammad Haroon Khan(巴基斯坦虚拟大学) 自然计算的动机，哲学，分支介绍。计算机中自然的模拟和仿真，自然材料的计算，自然计算方法，自然现象，模型和隐喻I＆II，自然现象，从自然到计算再返回，个体...
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Identifiability of Delay Parameters for Nonlinear Time-delay Systems with Applications in Systems Biology[延迟参数的可识别性的非线性时滞系统在系统生物学中的应用]
  Milena Anguelova(查尔默斯理工大学) 将简要介绍参数可识别性的概念，然后简短描述如何通过秩计算在ODE系统中通常测试此属性。然后，将此分析扩展到由Xia等人最近开发的延迟系统。 [1]和Zhang等。 [2...
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