Artificial Intelligence (AI) in Cell and Genetic Engineering
Idioma: inglés
Editorial: Humana Jun 2025, 2025
- Tapa dura
- Nuevo

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N° de ref. del artículo 9781071646892
- Título
- Artificial Intelligence (AI) in Cell and Genetic Engineering
- Autor
- Sudip Mandal
- Editorial
- Humana Jun 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1071646893
- ISBN 13
- 9781071646892
- Peso del artículo
- 1141 gramos
- Dimensiones
- 260x183x33 mm
- Serie
- Libro 310 de 382: Methods in Molecular Biology
This volume focuses on how different artificial intelligence (AI) techniques like Artificial Neural Network, Support Vector Machine, Random Forest, k-means Clustering, Rough Set Theory, and Convolutional Neural Network models are used in areas of cell and genetic engineering. The chapters this book cover a variety of topics such as molecular modelling in drug discovery, design of precision medicine, protein structure prediction, and analysis using AI. Readers can also learn about AI-based biomolecular spectroscopy, cell culture-system, AI-based drug discovery, and next generation sequencing. The book also discusses the application of AI in analysis of genetic diseases such as finding genetic insights of oral and maxillofacial cancer, early screening and diagnosis of autism, and classification of breast cancer microarray data. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology series format, chapters include introductions to their respective topics, lists of the necessary materials and reagents, step-by-step, readily reproducible laboratory protocols, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.
Cutting-edge and thorough, Artificial Intelligence (AI) in Cell and Genetic Engineering is a valuable resource for readers in various research communities who want to learn more about the real-life application of artificial intelligence and machine learning in systems biology, biotechnology, bioinformatics, and health-informatics especially in the field of cell and genetic engineering.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
This volume focuses on how different artificial intelligence (AI) techniques like Artificial Neural Network, Support Vector Machine, Random Forest, k-means Clustering, Rough Set Theory, and Convolutional Neural Network models are used in areas of cell and genetic engineering. The chapters this book cover a variety of topics such as molecular modelling in drug discovery, design of precision medicine, protein structure prediction, and analysis using AI. Readers can also learn about AI-based biomolecular spectroscopy, cell culture-system, AI-based drug discovery, and next generation sequencing. The book also discusses the application of AI in analysis of genetic diseases such as finding genetic insights of oral and maxillofacial cancer, early screening and diagnosis of autism, and classification of breast cancer microarray data. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology series format, chapters include introductions to their respective topics, lists of the necessary materials and reagents, step-by-step, readily reproducible laboratory protocols, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.
Cutting-edge and thorough, Artificial Intelligence (AI) in Cell and Genetic Engineering is a valuable resource for readers in various research communities who want to learn more about the real-life application of artificial intelligence and machine learning in systems biology, biotechnology, bioinformatics, and health-informatics especially in the field of cell and genetic engineering.
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