境外开放课程——按学科专业列表
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The tricks neurons use to express their genes: jumping genes, zero-length exons and RNA loops[神经元用来表达基因的技巧：跳跃基因、零长度外显子和RNA环]
  Jernej Ule(伦敦大学学院) 一旦DNA被转录成RNA，各种RNA结合蛋白（RBPs）就与RNA相互作用，从而调节蛋白质的表达。这在高度极化的细胞中尤其重要，比如大脑中的神经元和胶质细胞。RBPs控制...
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Novel Computational and Recording Techniques for Studying Neuronal Oscillations Acquired with EEG/MEG[用脑电/脑电地形图研究神经元振荡的新计算和记录技术]
  Vadim Nikulin(柏林大学) 在演讲的第一部分，我将介绍一种新型的脑电图电极。目前BCI研究中的主流EEG电极设置允许有效的记录，但通常体积庞大，受试者不舒服。最近，我们介绍了一种新型的...
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Variant prioritization by genomic data fusion[基于基因组数据融合的变异优先排序]
  Yves Moreau(鲁汶大学) NGS通过对罕见的外显变异进行测序，迅速提高了我们发现许多以前未解决的罕见单基因疾病病因的能力。然而，在对健康人群或未受影响样本中不存在的非同义单核苷酸...
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Services associated to digitalised contents of tissues in biobanks across Europe – BIOPOOL[欧洲生物库组织数字化内容相关服务——BIOPOOL]
  Roberto Bilbao(巴斯克健康创新与研究基金会) 如今，为研究细胞、腺体、组织和器官的组成以及可能影响它们的病理学，对活检切片进行数码成像已成为普遍做法。这些图像对医学诊断、研究和教育都有很高的兴趣。...
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RNA binding proteins and protein binding RNAs in ALS and FTD[ALS和FTD的RNA结合蛋白和蛋白结合RNA]
  Boris Rogelj(约瑟夫·斯特凡学院) C9ORF72基因非编码区的GGGGCC六核苷酸重复扩增突变（HREM）是近年来发现的最常见的致残性神经退行性疾病，肌萎缩性侧索硬化（ALS）和额颞叶变性（FTLD）最常见的...
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Candidate gene prioritization by genomic data fusion[候选基因排序的基因组数据融合]
  Yves Moreau(鲁汶大学) 大量的生物学数据使得将候选基因分配给疾病和生物学途径成为一个巨大的挑战。我们提出了ENDEAVOUR，这是一种通用的计算方法，可根据其与案例特定参考基因集的相...
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Pharmaceutical Biotechnology: Knowledge for Health[药物生物技术：健康知识 ]
  Janko Kos(卢布尔雅那大学 ) 该视频介绍了“药物生物技术：健康知识”计划组的研究工作。它是科学发展趋势的一部分，旨在提高我们对生活过程的理解，改善医疗保健和创造可持续发展的环境。了...
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Novel Machine Learning Methods for MHC Class I Binding Prediction[mhcⅠ类结合预测的新机器学习方法 ]
  Christian Widmer(图宾根大学 ) MHC I类分子是人体免疫系统的关键参与者。它们结合来自细胞内蛋白质的小肽并将它们呈递在细胞表面上以供免疫系统监测。预测这种MHC I类结合肽是基于肽的疫苗设计...
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Structured Output Prediction of Anti-Cancer Drug Activity[抗癌药物活性的结构输出预测 ]
  Juho Rousu(赫尔辛基大学 ) 我们提出了一种结构化的输出预测方法，用于分类潜在的抗癌药物。我们的QSAR模型将分子的描述作为输入，并一次预测针对一组癌细胞系的活性。细胞系之间的统计依赖...
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On the Promise of Topic Models for Abstracting Complex Medical Data: A Study of Patients and their Medications[复杂医学数据抽取主题模型的前景：对病人及其药物的研究 ]
  Jenna Wiens(麻省理工学院) 确定患者之间的相似性是临床实践和医学研究的组成部分。原则上，详细的电子医疗记录的扩散应该通过使得找到有用的患者群体成为可能来促进个性化医疗的发展。然而...
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Learning Classification Trees for Personalized Cardiovascular Risk Stratification[个性化心血管危险分层的学习分类树 ]
  Anima Singh(麻省理工学院) 心血管疾病是全世界死亡的主要原因。有许多有效的治疗方法，但确定最有可能从各种治疗中受益的高风险患者是一个尚未解决的问题。风险分层将受益于原型数据驱动方...
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Patient Surveillance Algorithms for the Emergency Department[急诊科病人监控算法 ]
  Yonatan Halpern(纽约大学) 急诊科的医生必须迅速收集和综合来自不同来源的大量数据，以便做出治疗决定，同时不断在患者之间切换。即使是最警惕的临床医生也很容易忽视临床参数转换时间的微...
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Multi-source Survival analysis[多源生存分析 ]
  Ali Faisal(阿尔托大学) 癌症是复杂疾病，其特征在于多种调节水平的基因组变化。我们提出了一种综合的全基因组方法，从多个数据源捕获共享模式，并提取预测多形性胶质母细胞瘤（GBM）进...
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High-Order Multi-Task Feature Learning to Identify Longitudinal Phenotypic Markers for Alzheimer Disease Progression Prediction[高阶多任务特征学习识别阿尔茨海默病进展预测的纵向表型标记 ]
  Hua Wang(科罗拉多矿业学院 ) 阿尔茨海默病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征在于记忆和其他认知功能的进行性损伤。回归分析已被研究将神经影像学测量与认知状态联系起来。然而，这些测量是...
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Gaussian process modelling of transcription factor networks using Markov Chain Monte-Carlo[使用马尔可夫链蒙特卡罗的转录因子网络的高斯过程建模]
  Michalis K. Titsias(曼彻斯特大学) 常微分方程（ODE）可以为动力学建模提供有用的框架生物网络。在这项研究中，我们专注于一个小的生物子系统，其中有一套目标基因受一种转录因子蛋白的调节。蛋白...
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