<p>Welcome to week 2 of the class! </p> <p>本周，我们将介绍一种名为 Burrows-Wheeler 变换的范式；在了解它如何用于字符串压缩后，我们将证明它也是现代读映射算法的基础。

<p>欢迎来到第 3 周课堂！</p> <p>上周，我们了解了如何将 Burrows-Wheeler 变换应用于多重模式匹配。 本周，我们将加速我们的算法，并将其推广到模式有错误的情况，这模拟了将有错误的读数映射到参考基因组的生物学问题。

</p> <p>欢迎来到第 4 周的课堂！</p> <p>本周，我们将开始研究具有许多突变的序列（例如来自不同 HIV 株系的相关基因）的比对情况，并发现我们的序列比对问题表述不足以解决高度差异化的序列。</p> <p>为了改进我们的算法，我们将引入一种称为隐马尔可夫模型的机器学习范例，并了解动态编程如何帮助我们回答有关这些模型的问题。

<p>欢迎来到第 5 周的课堂！</p> <p>上周，我们介绍了隐马尔可夫模型。 本周，我们将了解如何将隐马尔可夫模型应用于使用轮廓 HMM 的序列比对。 然后，我们将考虑该领域的一些高级课题，这些课题与我们在上一门课程中考虑的高级聚类方法有关。

<p>欢迎来到第六周，也是最后一周的课堂！</p> <p>本周是应用挑战赛，我们将应用已开发的 HMM 序列比对算法。