Datamining für die Proteinsequenzanalyse

Idioma: alemán

Editorial: Verlag Unser Wissen, 2023

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data Mining von Proteinsequenzdatenbanken stellt eine Herausforderung dar, da viele Proteinsequenzen nicht relational sind, während die meisten Data-Mining-Algorithmen davon ausgehen, dass die Eingabedaten eine relationale Datenbank sind. Darüber hinaus liefern rohe Proteinsequenzdatenbanken keine aussagekräftigen Informationen, solange sie nicht in sinnvolle Kategorien unterteilt werden. In diesem Buch wurden 1700 VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) Proteinsequenzdaten verwendet und Data-Mining-Algorithmen für die Vorhersage eingesetzt. Im Biocomputing werden Data-Mining-Techniken (DM) häufig für die Vorhersage von Proteinstrukturen verwendet. Die Interpretation umfangreicher biologischer Daten ist komplex und der Bedarf an Data-Mining-Konzepten ist groß. Molekulare Daten wie DNA-/Proteinsequenzen, das Niveau der genetischen Expression, biochemische Pfade, Biomarker und Proteinstrukturen machen einen großen Teil der biologischen Daten aus. In diesem Buch wird erörtert, wie Standard-Data-Mining-Techniken wie die Extraktion von Proteindaten, Segregation durch Clustering, Assoziation und Visualisierung auf einem Echtzeit-Proteinsequenzdatensatz durchgeführt werden. Das bestehende integrierte Tool BioParisodhana wird mit BioBCDM verglichen, wobei das neue Tool BioParisodhana übertrifft.…

N° de ref. del artículo 9786206854722

Título
Datamining für die Proteinsequenzanalyse
Autor
R. Deepa Lakshmi
Editorial
Verlag Unser Wissen
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
alemán
ISBN 10
6206854728
ISBN 13
9786206854722
Peso del artículo
221 gramos
Dimensiones
220x150x9 mm

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