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1. Comp683-Spring2026
🔧 GitHub Project | Language:
TeX| ⭐2| 🍴1
Course page for Comp683: Computational biology in spring 2026
AI Technical Review (深度解读)
一句话定位 Comp683：一门基于图论与信号处理视角，深度解析单细胞及多组学数据分析的计算生物学进阶课程。
痛点直击
你是否在使用生物信息学工具时，常因缺乏底层数学原理（如线性代数、图论）的理解而感到困惑？你是否希望跳出简单的流程调用，深入掌握从数值线性代数到图信号处理等算法在单细胞及多组学数据中的推导与应用？
核心亮点
- 深厚的数学理论支撑：课程不局限于工具使用，而是深入讲解矩阵分解（SVD）、图拉普拉斯算子、图信号处理（GSP）等数学基础，揭示PHATE、MAGIC等主流算法背后的理论直觉。
- 前沿的单细胞与多组学实战：涵盖从单细胞降维、聚类、轨迹推断到多模态数据整合（如MOFA、Conos）及空间组学分析的全流程，重点讲解MELD、Milo等差异丰度分析方法。
- 科研导向的考核机制：通过基于真实单细胞数据的编程作业、分组式文献俱乐部（涵盖方法批判与代码复现）以及期末课程项目，全方位培养学术批判思维与工程实践能力。
适用人群
具备Python或R强编程基础的计算机科学、数学或生物学专业高年级本科生及研究生；致力于从事生物医学数据科学算法研究或希望深入理解工具背后的数学原理的科研人员。
领域归类
领域：单细胞, 转录组, AI for Biology
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