Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2017/18 kevad
  3. Bioinformaatika seminar (MTAT.03.242)
EN
Logi sisse

Bioinformaatika seminar 2017/18 kevad

  • Main
  • Schedule
  • Topics
  • Tips
  • Materials

Schedule:

 Current state of schedule

19.02 – Opening + format + introduction

5.03 - Cufflinks vs StringTie

Presenters: Simona Micevska and Hristijan Sardjoski

Reviewers: Vladyslav Fediukov and Sander Tars

Articles:

  • Method 1: Cufflinks
  • Method 2: StringTie

19.03 - MISO vs LeafCutter

Presenters: Nurlan Kerimov and Châu Anh Nguyễn Thị

Reviewers: Simona Micevska and Hristijan Sardjoski

Articles:

  • Method 1: LeafCutter (Châu Anh Nguyễn Thị)
  • Method 2: MISO (Nurlan Kerimov)

2.04 - BSMAP vs BWA-meth

Presenters: Sander Tars vs Kaur Karus

Reviewers: Khatia Kilanava and Natia Doliashvili

Articles:

  • Method 1: BSMAP (Kaur Karus)
  • Method 2: BWA-meth (Sander Tars)

16.04 - DREME vs RSAT

Presenters: Vladyslav Fediukov and Sofiya Demchuk

Reviewers: Chau Anh and Kaur Karus

Articles:

  • Method 1: DREME (Vladyslav Fediukov)
  • Method 2: RSAT (Sofiya Demchuk)

14.05 - HISAT vs kallisto

Presenters: Khatia Kilanava and Natia Doliashvili

Reviewers: Muhammad Uzair and Mikhail Papkov

Articles:

  • Method 1: HISAT (Khatia Kilanava)
  • Method 2: kallisto (Natia Doliashvili)

21.05 - Image phenotypes

(Accurate Classification of Protein Subcellular Localization from High-Throughput Microscopy Images Using Deep Learning vs Automated analysis of high-content microscopy data with deep learning)

Presenters: Mikhail Papkov and Muhammad Uzair

Reviewers: Sofiya Demchuk and Nurlan Kerimov

Articles:

  • Method 1: Accurate Classification of Protein Subcellular Localization from High-Throughput Microscopy Images Using Deep Learning (Mikhail Papkov)
  • Method 2: Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks (Muhammad Uzair)
  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Courses’i keskkonna kasutustingimused