四、普林斯顿大学定量和计算生物学
本科课程专为对学习分子，细胞和生物行为的多学科和系统级方法有浓厚兴趣的学生而设计。该课程向学生介绍了获取大规模定量观测的实验和分析技术，以及在适当模型背景下对这些数据的解释。研究生课程促进了生物学界面的教育，更多的定量科学和计算。该课程涵盖基因组学，计算生物学，系统生物学，生物物理学，定量遗传学，分子进化和微生物相互作用等领域
1.基因组学和计算分子生物学概论
Joshua Akey，Mona Singh介绍用于研究分子系统的计算和基因组方法。学科包括序列相似性和比对的计算方法，系统发育推断，基因表达分析，结构预测，比较基因组分析和用于绘制遗传网络的高通量技术。
2.生物物理学和定量生物学专题
威廉比亚莱克分析最近关于生命现象的定量，理论基础方法的工作。学科每年轮流，涵盖生物组织的各个层面，包括(例如)光合作用的初始事件，早期胚胎发育，蛋白质家族的进化，大脑中的编码和计算，动物群体中的集体行为。在高级本科阶段学习相关物理和适用数学的知识，并提供更高级学科的教程。讲座与学生讨论近期和经典论文的结合。
3.应用统计学和数据科学基础(生物学应用)
本课程为有兴趣从事数据驱动研究的人员建立应用统计和数据科学的基础。该课程可能涉及任何科学领域的实例，但它特别强调现代生物学问题和数据集。学科可能包括数据争论，探索和可视化，统计编程，基于可能性的推理，贝叶斯推理，自举，EM算法，正则化，统计建模，主成分分析，多假设检验和因果关系。统计编程语言广泛用于探索方法和分析数据。
4.用于细胞和发育生物学的建模工具
该课程使用许多真实的生物系统，课程展示了复杂自然系统的数学模型如何组织大量数据，提供对难以或不可能通过实验测量的属性的访问，并提出建议的监管机制的新实验测试。参与者将在细胞和发育生物学的背景下展示这些想法。对于QCB课程的学生，定量倾向于分子生物学的学生，以及对定量生物学感兴趣的物理、化学和工程专业的学生。
5.低温电子显微镜的计算方法
阿米特辛格本课程重点介绍cryo-EM中的计算方法，包括三维ab-initio建模、结构细化、解决异构群体的结构变异性、粒子拾取、模型验证和分辨率确定。特别强调在许多其他数据科学应用中发挥重要作用的方法。这些包括统计推断，图像处理以及线性和非线性降维的关键要素。软件包RELION和ASPIRE通常用于模拟和公开可用的实验数据集的类演示。
6.化学生物学II
化学生物学II课程对代谢和蛋白质合成进行化学和定量严格的处理，重点是现代进步和技术。学科包括代谢途径及其调节; 代谢物和通量测量; 新陈代谢的数学建模; 氨基酸，肽和蛋白质化学; 蛋白质工程及其选择的应用。
7.科学，技术和环境政策
该研究生课程通过对政策分析领域的系统介绍，深入了解当前的科学，技术和环境问题以及潜在的地方，国家和国际政策反应。该课程提供跨学科培训，促进技术专家和决策者之间的沟通。
8.统计和机器学习
本科课程专为对数据分析及其跨学科应用有浓厚兴趣的学生而设计。统计学和机器学习，以开发和理解数据分析工具为中心的学科，在生物学，工程学和社会科学等各种科学领域发挥着重要作用。
9.统计与机器学习
本科课程专为对数据分析及其跨学科应用有浓厚兴趣的学生而设计。统计学和机器学习，以开发和理解数据分析工具为中心的学科，在生物学，工程学和社会科学等各种科学领域发挥着重要作用。
10.可持续能源
本科课程旨在扩大对能源资源及其对环境影响的理解。学生将学习如何定量分析，设计和开发支持可持续经济增长和环境和谐的系统，并从工程，技术，经济和政策的角度了解环境变化。
