Computational and Statistical Approaches to Genomics
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2010
- Tapa blanda
- Nuevo
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N° de ref. del artículo zk1441938826
- Título
- Computational and Statistical Approaches to Genomics
- Autor
- Zhang, Wei (Edited by)/ Shmulevich, Ilya (Edited by)
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2010
- Estado
- Brand New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1441938826
- ISBN 13
- 9781441938824
- Edición
- 2ª Edición
- Peso del artículo
- 0,67 kilogramos
The 2nd edition of this book adds 8 new contributors to reflect a modern cutting edge approach to genomics. The expanded scope includes coverage of statistical issues on single nucleotide polymorphism analysis array, CGH analysis, SAGE analysis, gene shaving and related methods for microarray data analysis, and cross-hybridization issues on oligo arrays. The authors of the 17 original chapters have updated the contents of their chapters, including references, on such topics as the development of novel engineering, statistical and computational principles, as well as methods, models, and tools from these disciplines applied to genomics.
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De la contraportada
Computational and Statistical Approaches to Genomics, 2nd Edition, aims to help researchers deal with current genomic challenges. During the three years after the publication of the first edition of this book, the computational and statistical research in genomics have become increasingly more important and indispensable for understanding cellular behavior under a variety of environmental conditions and for tackling challenging clinical problems. In the first edition, the organizational structure was: data à analysis à synthesis à application. In the second edition, the same structure remains, but the chapters that primarily focused on applications have been deleted.
This decision was motivated by several factors. Firstly, the main focus of this book is computational and statistical approaches in genomics research. Thus, the main emphasis is on methods rather than on applications. Secondly, many of the chapters already include numerous examples of applications of the discussed methods to current problems in biology.
The range of topics have been broadened to include newly contributed chapters on topics such as alternative splicing, tissue microarray image and data analysis, single nucleotide polymorphisms, serial analysis of gene expression, and gene shaving. Additionally, a number of chapters have been updated or revised.
This book is for any researcher, in academia and industry, in biology, computer science, statistics, or engineering involved in genomic problems. It can also be used as an advanced level textbook in a course focusing on genomic signals, information processing, or genome biology.
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