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Integrating Omics Data - Tapa dura

 
9781107069114: Integrating Omics Data

Sinopsis

This book provides comprehensive coverage of information integration of omics, experimental data, and databases. It introduces state-of-the-art methods developed by leaders in the field to handle information integration problems of omics data. Popular technologies include microarray, next-generation sequencing, mass spectrometry, and proteomic assays.

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Acerca de los autores

George Tseng completed his Sc.D. in biostatistics with a concentration in genomics from the Harvard School of Public Health. He is currently a Professor of Biostatistics, Human Genetics, and Computational and Systems Biology at the University of Pittsburgh. His research interests focus on statistical and computational method development for analyzing high-throughput omics data.

Debashis Ghosh completed his Ph.D. in biostatistics from the University of Washington. After serving on the faculty in the Department of Biostatistics at the University of Michigan and in the Department of Statistics at Pennsylvania State University, he is currently Chair and Professor in the Department of Biostatistics and Informatics at the Colorado School of Public Health. His interests in statistical genomics have primarily focused on the development of novel methods for integration of high-throughput data from different platforms. These motivating problems have also led to lines of methodologic research in the areas of multiple comparisons procedures, machine learning techniques and Empirical Bayes procedures. Ghosh is a recipient of several awards including Fellow of the American Statistical Association and the 2013 recipient of the Mortimer Spiegelman Award, for early career contributions of statistics in applied public health problems.

Jasmine Zhou completed her Ph.D. at the Swiss Federal Institute of Technology (ETH Zurich), and conducted her post-doc training at Harvard University. She is currently a professor of biological sciences and computer science at the University of Southern California. Dr Zhou is the PI of the NIH center for knowledge base on disease connections within the MAPGen consortium. Dr Zhou heads the laboratory of computational integrative genomics at the University of Southern California, addressing the 'Big Data' challenges brought by the enormous amount of extremely diverse genomic data in public repositories. She was a recipient of several awards including an Alfred Sloan fellowship and a NSF Career award.

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Zhou, Xianghong Jasmine,Ghosh, Debashis,Tseng, George
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107069114 ISBN 13: 9781107069114
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George Tseng; Debashis Ghosh; Xianghong Jasmine Zhou
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107069114 ISBN 13: 9781107069114
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Tseng, George; Ghosh, Debashis; Zhou, Xianghong Jasmine
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107069114 ISBN 13: 9781107069114
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Tseng, George; Ghosh, Debashis; Zhou, Xianghong Jasmine
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107069114 ISBN 13: 9781107069114
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Tseng, George; Ghosh, Debashis; Zhou, Xianghong Jasmine
Publicado por Cambridge University Press, 2015
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Tseng, George
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107069114 ISBN 13: 9781107069114
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Tseng, George
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107069114 ISBN 13: 9781107069114
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Tseng, George
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107069114 ISBN 13: 9781107069114
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Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido

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George C. Tseng
Publicado por Cambridge University Press, 2015
ISBN 10: 1107069114 ISBN 13: 9781107069114
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Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido

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Hardback. Condición: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days. 856. Nº de ref. del artículo: B9781107069114

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Tseng, George C./ Ghosh, Debashis/ Zhou, Xianghong Jasmine
Publicado por Cambridge Univ Pr, 2016
ISBN 10: 1107069114 ISBN 13: 9781107069114
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido

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Hardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 461 pages. 9.50x6.50x1.00 inches. In Stock. Nº de ref. del artículo: __1107069114

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