<div dir="ltr"><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="word-wrap:break-word"><div style="word-wrap:break-word"><div style="word-wrap:break-word"><b>Still seats available for BioSB Course: Algorithms for Biological Networks (4th edition)!</b></div><div style="word-wrap:break-word"><br></div><div style="word-wrap:break-word"><b>General course information</b></div><div style="word-wrap:break-word"><b>Date: </b> 23-27 May 2016  <br></div><div style="word-wrap:break-word"><b>Course coordinators:</b> Dick de Ridder (WUR), Jeroen de Ridder (TUD)</div><div style="word-wrap:break-word"><b>Location:</b> Delft University of Technology (TUD), Delft, the Netherlands</div><div style="word-wrap:break-word"><a href="http://biosb.nl/education/course-portfolio/course-algorithms-for-biological-networks/">Website</a>  </div><div style="word-wrap:break-word"><a href="http://biosb.nl/education/course-portfolio/course-algorithms-for-biological-networks/enrollment-algorithms-for-biological-networks-course-4rd-edition/">Registration</a></div><div style="word-wrap:break-word"><br></div><div style="word-wrap:break-word"><b>Target audience</b></div><div style="word-wrap:break-word">PhD students with a background in bioinformatics, computer science or a related field; a working knowledge of basic statistics and linear algebra is assumed.<br></div><div style="word-wrap:break-word"><br></div><div style="word-wrap:break-word"><b>Course description</b></div><div style="word-wrap:break-word">In the fourth edition of this course, we will first give a brief overview of molecular biology, the advent of high-throughput measurement techniques and large databases containing biological knowledge, and the importance of networks to model all this. We will highlight a number of peculiar features of biological networks. Next, a number of basic network models (linear, Boolean, Bayesian) will be discussed, as well as methods of inferring networks from observed measurement data and of integrating various data sources and databases to refine networks. Once networks are derived they often serve as the cornerstone in the visualization, analysis and interpretation of high-throughput data; we will discuss a number of methods in this area.<br></div><div style="word-wrap:break-word"> </div><div style="word-wrap:break-word">As an alternative to static networks, a number of alternative dynamic network models more suited for high-level simulation of cellular behaviour for will be introduced. Finally, we will give some examples of algorithms exploiting the networks found to learn about biology, specifically for inspecting protein interaction networks and for finding active sub networks.</div><div style="word-wrap:break-word"><br></div><div style="word-wrap:break-word"><b>Course programme</b></div><div style="word-wrap:break-word">The course website, including full course programme, can be found at <a href="http://helix.ewi.tudelft.nl/nbic/abn/">http://helix.ewi.tudelft.nl/nbic/abn/</a>. <br></div><div style="word-wrap:break-word"><br></div><div style="word-wrap:break-word"><b>BioSB Education Programme</b></div><div style="word-wrap:break-word">This course is part of the Education Programme of BioSB, the Netherlands Bioinformatics and Systems Biology research school, which offers training and education for in bioinformatics and systems biology. More information about BioSB can be found at <a href="http://www.biosb.nl">www.biosb.nl</a>. <br></div><div style="word-wrap:break-word">​​</div><div style="word-wrap:break-word"><br></div><div style="word-wrap:break-word"><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>