Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Bayesian Networks in R with Applications in Systems Biology is unique as it introduces the reader to the essential concepts in Bayesian network modeling and inference in conjunction with examples in the open-source statistical environment R. The level of sophistication is also gradually increased across the chapters with exercises and solutions for enhanced understanding for hands-on experimentation of the theory and concepts. The application focuses on systems biology with emphasis on modeling pathways and signaling mechanisms from high-throughput molecular data. Bayesian networks have proven to be especially useful abstractions in this regard. Their usefulness is especially exemplified by their ability to discover new associations in addition to validating known ones across the molecules of interest. It is also expected that the prevalence of publicly available high-throughput biological data sets may encourage the audience to explore investigating novel paradigms using theapproaches presented in the book.

N� de ref. del art�culo 9781461464457

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Bayesian Networks in R : with Applications in Systems Biology
Editor: Springer New York, Springer US
Fecha de publicaci�n: 2013
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1461464455
ISBN 13: 9781461464457
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 10 de largo
Peso: 271 gramos

Acerca de

Sinopsis

Bayesian Networks in R with Applications in Systems Biology is unique as it introduces the reader to the essential concepts in Bayesian network modeling and inference in conjunction with examples in the open-source statistical environment R. The level of sophistication is also gradually increased across the chapters with exercises and solutions for enhanced understanding for hands-on experimentation of the theory and concepts. The application focuses on systems biology with emphasis on modeling pathways and signaling mechanisms from high-throughput molecular data. Bayesian networks have proven to be especially useful abstractions in this regard. Their usefulness is especially exemplified by their ability to discover new associations in addition to validating known ones across the molecules of interest. It is also expected that the prevalence of publicly available high-throughput biological data sets may encourage the audience to explore investigating novel paradigms using theapproaches presented in the book.

Acerca del autor

Radhakrishnan Nagarajan, Ph.D.

Dr. Nagarajan is an Associate Professor in the Division of Biomedical Informatics, Department of Biostatistics at the College of Public Health, University of Kentucky, Lexington, USA. His areas of research falls under evidence-based science that demands knowledge discovery from high-dimensional molecular and observational healthcare data sets using a combination of statistical algorithms, machine learning and network science approaches.

Contact: Division of Biomedical Informatics/Department of Biostatistics, College of Public Health, University of Kentucky, 725 Rose Street, MDS 230F, Lexington, KY 40536-0082.

Marco Scutari, Ph.D.

Dr. Scutari studied Statistics and Computer Science at the University of Padova, Italy. He earned his Ph.D. in Statistics in Padova under the guidance of Prof. A. Brogini, studying graphical model learning. He is now Research Associate at the Genetics Institute, University College London (UCL). His research focuses on the theoretical properties of Bayesian networks and their applications to biological data, and he is the author and maintainer of the bnlearn R package.

Contact: Genetics Institute, University College London Darwin Building, Room 212 London, WC1E 6BT United Kingdom.

Sophie L�bre, Ph.D.

Dr. L�bre is a Lecturer in the Department of Computer Science at the University of Strasbourg, France.
She originally earned her Ph.D. in Applied Mathematics at the University of Evry-val-d'Essone (France) under the guidance of Prof. B. Prum. Her research focuses on graphical modeling and dynamic Bayesian network inference, devoted to recovering genetic interaction networks from post genomic data. She is the author and maintainer of the G1DBN and the ARTIVA R packages for dynamic Bayesian network inference.

Contact: LSIIT, Equipe BFO, P�le API, Bd S�bastien Brant - BP 10413, F -67412 Illkirch CEDEX, France.

Contact: Division of Biomedical Informatics/Department of Biostatistics, College of Public Health, University of Kentucky, 725 Rose Street, MDS 230F, Lexington, KY 40536-0082.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

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