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Regulatory Genomics (Lecture 07): 这门课程介绍了基因调控的概念，涉及到基因的开启和关闭。这是生物信息学中的一个核心概念，对于理解整个生物网络至关重要。

Deep Learning for Regulatory Genomics (Lecture 08): 在了解了基因调控的基本概念之后，这门课程进一步介绍了如何使用深度学习来预测和理解调控器结合和转录因子的绑定。

Gene Expression Prediction (Lecture 09): 这门课程着重于使用机器学习技术来预测基因的表达。基因表达是生物过程的基石，对于疾病和健康都有深远的影响。

Single Cell Genomics (Lecture 10): 这门课程介绍了单细胞基因组学，这是一个快速发展的领域，允许科学家在单细胞水平上研究基因表达。

Dimensionality Reduction (Lecture 11): 生物数据通常都是高维的。这门课程将介绍如何使用深度学习来降低这些数据的维度，以便更容易地分析和解释。

Disease Circuitry Dissection GWAS & GWAS mechanism (Lecture 12 & 13): 这两门课程都关注于全基因组关联研究(GWAS)，一个用于识别与疾病相关的遗传标记的方法。

Systems Genetics (Lecture 14): 系统遗传学涉及到多基因和多通路的交互。这门课程将介绍如何使用深度学习来解析这些复杂的生物网络。

Graph Neural Networks (Lecture 15): 这门课程将介绍图神经网络，这是一种可以处理结构化数据，如生物网络的深度学习技术。

AI for Drug Design (Lecture 16): 使用AI技术来设计新药物是生物信息学中的一个热门领域。这门课程将涵盖这个领域的最新进展。

Deep Learning for Protein Folding (Lecture 17): 蛋白质折叠是生物学中的一个核心问题。这门课程将介绍如何使用深度学习来预测蛋白质的三维结构。

Machine Learning for Pathology (Lecture 18): 这门课程将探讨如何使用机器学习技术来帮助病理学家诊断和理解疾病。

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