1.3: Materiales adicionales

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Materiales en línea para el otoño de 2015

lecture1_transcript.html #Handouts

Además de estas notas estáticas, el curso cuenta con varios recursos en línea:
• El calendario del curso en Google Calendar. Puedes agregar” 6.047 Conferencias”, un calendario público. • El sistema de toma de notas NB para anotar estas notas http://nb.mit.edu/

Libros de texto

lecture1_transcript.html #CourseInformation Se recomiendan los siguientes tres libros de texto de referencia (opcionales) para la clase.

Richard Durbin, Sean R. Eddy, Anders Krogh y Graeme Mitchison, Análisis de Secuencia Biológica: Modelos probabilísticos de proteínas y ácidos nucleicos.
Neil Jones y Pavel Pevzner, Una introducción a los algoritmos bioinformáticos.
Richard Duda, Peter Hart, David Stork, Clasificación de Patrones.

Cada libro tiene una ventaja diferente. El primer libro es clásico. Es pesado en matemáticas y cubre gran parte de lo que hay en clase. El libro se centra en la alineación de secuencias. Como parte de la teoría de alineamiento de secuencias, el libro aborda Modelos Ocultos de Markov (HMM), métodos de alineación por pares y múltiples, árboles filogenéticos, así como un breve trasfondo en teoría de probabilidad.

El segundo libro pretende equilibrar el rigor matemático y la relevancia biológica. Según el autor, es un buen libro para estudiantes de pregrado. El libro incluye una tabla que asocia algoritmos a problemas biológicos.

El tercer libro trata sobre el aprendizaje automático. Se necesita más un enfoque de ingeniería. Incluye teoría del aprendizaje automático, redes neuronales y, como su nombre indica, reconocimiento de patrones.