Computer Applications in Bio
Sisältää mainoksiaSovelluksensisäisiä ostoksia
0+
latausta
Kaikki
info
Tietoa sovelluksesta
📚 Tietokonesovellukset biotieteissä (2025-2026)
🧠 Hallitse biologian tulevaisuus laskennan avulla! Läpäise kokeesi yhdellä älysovelluksella – se kattaa oppimäärän, monivalintakysymykset, tietokilpailut ja koekysymykset Tietokonesovellukset biologiassa -kurssista. Täydellinen digitaalinen kumppani kandidaatin, kandidaatin ja tietotekniikan biologian opiskelijoille.
---
📘 Luku 1: Johdatus tietokonesovelluksiin biologiassa
🔹 Tietokoneiden käytön laajuus ja merkitys biologiassa
🔹 Laskennallisen biologian historiallinen kehitys
🔹 Tietokoneiden rooli nykyaikaisissa biologian tieteissä
🔹 Eettiset ja yhteiskunnalliset vaikutukset
📗 Luku 2: Biologisen datan ja tietokantojen perusteet
🔹 Biologisen datan tyypit – genomi, proteomiikka, metabolomiikka
🔹 Biologisten tietokantojen rakenne ja organisointi
🔹 Primaari- ja proteiinitietokannat – GenBank, UniProt, PDB
🔹 Tietokannan hakutyökalut ja -tekniikat
📙 Luku 3: Bioinformatiikka ja sekvenssianalyysi
🔹 DNA-, RNA- ja proteiinisekvenssien muodot
🔹 Sekvenssien linjaus – pareittain ja moninkertaisesti
🔹 BLAST- ja FASTA-algoritmit
🔹 Fylogeneettisen puun rakentaminen ja analyysi
📘 Luku 4: Laskennallinen genomiikka ja Proteomiikka
🔹 Genomin sekvensointimenetelmät ja kokoaminen
🔹 Toiminnallinen annotaatio ja vertaileva genomiikka
🔹 Proteomianalyysi ja proteiinirakenteen ennustaminen
🔹 Sovellukset lääketieteessä ja maataloudessa
📗 Luku 5: Systeemibiologia ja laskennallinen mallinnus
🔹 Systeemibiologian käsite
🔹 Matemaattiset mallinnus- ja simulointityökalut
🔹 Polkuanalyysi ja visualisointi
🔹 Sovellukset lääkekehityksessä ja personoidussa lääketieteessä
📙 Luku 6: Rakenteellinen bioinformatiikka ja molekyylivisualisointi
🔹 Proteiinirakenteen tasot ja määritysmenetelmät
🔹 Molekyylimallinnus ja telakointitutkimukset
🔹 Visualisointityökalut – PyMOL, Chimera, RasMol
🔹 Virtuaaliseulonta ja rakennepohjainen lääkesuunnittelu
📘 Luku 7: Biostatistiikka ja data-analyysi biologiassa
🔹 Kuvaileva ja päättelevä tilastotiede
🔹 Todennäköisyys, regressio ja korrelaatio
🔹 Sovellukset R ja Python biologiassa
🔹 Tapaustutkimuksia datalähtöisessä tutkimuksessa
📗 Luku 8: Koneoppiminen ja tekoäly biologiassa
🔹 Yleiskatsaus tekoälyyn ja koneoppimiseen biotieteissä
🔹 Syväoppiminen genomiikassa ja proteomiikassa
🔹 Tekoäly lääkekehityksessä ja lääketieteellisessä kuvantamisessa
🔹 Haasteet ja tulevaisuudennäkymät
📙 Luku 9: Laskennalliset työkalut ja ohjelmistot biologiassa
🔹 NCBI:n työkalut ja verkkoresurssit
🔹 Genomiselaimet ja visualisointialustat
🔹 Sekvenssien muokkaus ja avoimen lähdekoodin ohjelmistot
🔹 Pilvipalvelut biologisessa tutkimuksessa
📘 Luku 10: Tietojenkäsittelytieteen sovellukset sovelletussa biologiassa
🔹 Tietokoneet ympäristö- ja lääketieteellisessä biologiassa
🔹 Laskennallinen epidemiologia ja tautien mallinnus
🔹 Maatalouden bioinformatiikka ja oikeusbiologia
🔹 Tulevaisuuden trendit ja uudet teknologiat
---
Miksi valita tämä sovellus? 🔹 Täydellinen opetussuunnitelman kattavuus
🔹 Kappalekohtaiset tietokilpailut ja monivalintakysymykset
🔹 Tenttiin keskittyvät kysymykset
🔹 Helppo ymmärtää rakenne
🔹 Täydellinen kandidaatin, kandidaatin ja IT-opiskelijoille
✍ Tämä sovellus on saanut inspiraationsa seuraavilta kirjoittajilta:
Zhumur Ghosh & Bibekanand Mallick, Alessandro Vespignani, Hamid R. Arabnia & Quoc Nam Tran, Irena Cosic
📲 Lataa nyt ja tutustu tietokonesovellusten tehoon biologiassa!
🧠 Hallitse biologian tulevaisuus laskennan avulla! Läpäise kokeesi yhdellä älysovelluksella – se kattaa oppimäärän, monivalintakysymykset, tietokilpailut ja koekysymykset Tietokonesovellukset biologiassa -kurssista. Täydellinen digitaalinen kumppani kandidaatin, kandidaatin ja tietotekniikan biologian opiskelijoille.
---
📘 Luku 1: Johdatus tietokonesovelluksiin biologiassa
🔹 Tietokoneiden käytön laajuus ja merkitys biologiassa
🔹 Laskennallisen biologian historiallinen kehitys
🔹 Tietokoneiden rooli nykyaikaisissa biologian tieteissä
🔹 Eettiset ja yhteiskunnalliset vaikutukset
📗 Luku 2: Biologisen datan ja tietokantojen perusteet
🔹 Biologisen datan tyypit – genomi, proteomiikka, metabolomiikka
🔹 Biologisten tietokantojen rakenne ja organisointi
🔹 Primaari- ja proteiinitietokannat – GenBank, UniProt, PDB
🔹 Tietokannan hakutyökalut ja -tekniikat
📙 Luku 3: Bioinformatiikka ja sekvenssianalyysi
🔹 DNA-, RNA- ja proteiinisekvenssien muodot
🔹 Sekvenssien linjaus – pareittain ja moninkertaisesti
🔹 BLAST- ja FASTA-algoritmit
🔹 Fylogeneettisen puun rakentaminen ja analyysi
📘 Luku 4: Laskennallinen genomiikka ja Proteomiikka
🔹 Genomin sekvensointimenetelmät ja kokoaminen
🔹 Toiminnallinen annotaatio ja vertaileva genomiikka
🔹 Proteomianalyysi ja proteiinirakenteen ennustaminen
🔹 Sovellukset lääketieteessä ja maataloudessa
📗 Luku 5: Systeemibiologia ja laskennallinen mallinnus
🔹 Systeemibiologian käsite
🔹 Matemaattiset mallinnus- ja simulointityökalut
🔹 Polkuanalyysi ja visualisointi
🔹 Sovellukset lääkekehityksessä ja personoidussa lääketieteessä
📙 Luku 6: Rakenteellinen bioinformatiikka ja molekyylivisualisointi
🔹 Proteiinirakenteen tasot ja määritysmenetelmät
🔹 Molekyylimallinnus ja telakointitutkimukset
🔹 Visualisointityökalut – PyMOL, Chimera, RasMol
🔹 Virtuaaliseulonta ja rakennepohjainen lääkesuunnittelu
📘 Luku 7: Biostatistiikka ja data-analyysi biologiassa
🔹 Kuvaileva ja päättelevä tilastotiede
🔹 Todennäköisyys, regressio ja korrelaatio
🔹 Sovellukset R ja Python biologiassa
🔹 Tapaustutkimuksia datalähtöisessä tutkimuksessa
📗 Luku 8: Koneoppiminen ja tekoäly biologiassa
🔹 Yleiskatsaus tekoälyyn ja koneoppimiseen biotieteissä
🔹 Syväoppiminen genomiikassa ja proteomiikassa
🔹 Tekoäly lääkekehityksessä ja lääketieteellisessä kuvantamisessa
🔹 Haasteet ja tulevaisuudennäkymät
📙 Luku 9: Laskennalliset työkalut ja ohjelmistot biologiassa
🔹 NCBI:n työkalut ja verkkoresurssit
🔹 Genomiselaimet ja visualisointialustat
🔹 Sekvenssien muokkaus ja avoimen lähdekoodin ohjelmistot
🔹 Pilvipalvelut biologisessa tutkimuksessa
📘 Luku 10: Tietojenkäsittelytieteen sovellukset sovelletussa biologiassa
🔹 Tietokoneet ympäristö- ja lääketieteellisessä biologiassa
🔹 Laskennallinen epidemiologia ja tautien mallinnus
🔹 Maatalouden bioinformatiikka ja oikeusbiologia
🔹 Tulevaisuuden trendit ja uudet teknologiat
---
Miksi valita tämä sovellus? 🔹 Täydellinen opetussuunnitelman kattavuus
🔹 Kappalekohtaiset tietokilpailut ja monivalintakysymykset
🔹 Tenttiin keskittyvät kysymykset
🔹 Helppo ymmärtää rakenne
🔹 Täydellinen kandidaatin, kandidaatin ja IT-opiskelijoille
✍ Tämä sovellus on saanut inspiraationsa seuraavilta kirjoittajilta:
Zhumur Ghosh & Bibekanand Mallick, Alessandro Vespignani, Hamid R. Arabnia & Quoc Nam Tran, Irena Cosic
📲 Lataa nyt ja tutustu tietokonesovellusten tehoon biologiassa!
Päivitetty
Turvallisuus alkaa siitä, että ymmärrät, miten kehittäjät keräävät ja jakavat dataasi. Datan yksityisyys- ja turvallisuuskäytännöt saattavat vaihdella käytön, alueen ja iän mukaan. Kehittäjä on antanut nämä tiedot ja saattaa päivittää niitä myöhemmin.
Uutta
📢 Introducing Computer Applications in Bio (2025-2026 Edition)
A complete academic companion for BSc, BS, and IT Biology students.
📘 What’s Inside:
✅ Full syllabus book – structured and organized
✅ Chapter-wise MCQs and quizzes for exam preparation
✅ Practice exam questions for better understanding
✅ Interactive and easy-to-use interface
✅ Improved performance and smooth navigation
🧬 Learn. Practice. Excel in Computer Applications in Bio
A complete academic companion for BSc, BS, and IT Biology students.
📘 What’s Inside:
✅ Full syllabus book – structured and organized
✅ Chapter-wise MCQs and quizzes for exam preparation
✅ Practice exam questions for better understanding
✅ Interactive and easy-to-use interface
✅ Improved performance and smooth navigation
🧬 Learn. Practice. Excel in Computer Applications in Bio
Sovelluksen tuki
Tietoa kehittäjästä
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
undefined
