Bayesian Inference for Gene Expression and Proteomics
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2006
- Tapa dura
- Usado
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The interdisciplinary nature of bioinformatics presents a research challenge in integrating concepts, methods, software and multiplatform data. Although there have been rapid developments in new technology and an inundation of statistical methods for addressing other types of high-throughput data, such as proteomic profiles that arise from mass spectrometry experiments. This book discusses the development and application of Bayesian methods in the analysis of high-throughput bioinformatics data that arise from medical, in particular, cancer research, as well as molecular and structural biology. The Bayesian approach has the advantage that evidence can be easily and flexibly incorporated into statistical methods. A basic overview of the biological and technical principles behind multi-platform high-throughput experimentation is followed by expert reviews of Bayesian methodology, tools and software for single group inference, group comparisons, classification and clustering, motif discovery and regulatory networks, and Bayesian networks and gene interactions.…
N° de ref. del artículo 00110740268
- Título
- Bayesian Inference for Gene Expression and Proteomics
- Autor
- Kim-Anh Do
- Editorial
- Cambridge University Press
- Año de publicación
- 2006
- Estado
- Good
- Encuadernación
- Hardback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 052186092X
- ISBN 13
- 9780521860925
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Acerca del autor
Peter Müller is a Professor in the Department of Biostatistics and Applied Mathematics at the University of Texas M. D. Anderson Cancer Center. His research interests and contributions are in the areas of Markov chain Monte Carlo posterior simulation, nonparametric Bayesian inference, hierarchical models, mixture models and Bayesian decisions problems.
Marina Vannucci is a Professor of Statistics at Rice University. Her research focuses on the theory and practice of Bayesian variable selection techniques and on the development of wavelet-based statistical models and their applications. Her work is often motivated by real problems that need to be addressed with suitable statistical methods.
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