2nd Ed. XVII, 780 p. Hardcover. 2nd Ed. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband besto�en, daher M�ngelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Stamped. Methods in Molecular Biology, Volume 1910. Sprache: Englisch.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo

Evolutionary Genomics. Statistical and Computational Methods.

Editor

New York, Springer.

Fecha de publicaci�n

2019

Idioma

Ingl�s

ISBN 10

149399073X

ISBN 13

9781493990733

Encuadernaci�n

Encuadernaci�n de tapa dura

Edici�n

2� Edici�n

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Biologie

Acerca de

Sinopsis

This open access book addresses the challenge of analyzing and understanding the evolutionary dynamics of complex biological systems at the genomic level, and elaborates on some promising strategies that would bring us closer to uncovering of the vital relationships between genotype and phenotype. After a few educational primers, the book continues with sections on sequence homology and alignment, phylogenetic methods to study genome evolution, methodologies for evaluating selective pressures on genomic sequences as well as genomic evolution in light of protein domain architecture and transposable elements, population genomics and other omics, and discussions of current bottlenecks in handling and analyzing genomic data. Written for the highly successful Methods in Molecular Biology series, chapters include the kind of detail and expert implementation advice that lead to the best results.
Authoritative and comprehensive, Evolutionary Genomics: Statistical and Computational Methods, Second Edition aims to serve both novices in biology with strong statistics and computational skills, and molecular biologists with a good grasp of standard mathematical concepts, in moving this important field of study forward.

De la contraportada

Authoritative and comprehensive, Evolutionary Genomics: Statistical and Computational Methods, Second Edition aims to serve both novices in biology with strong statistics and computational skills, and molecular biologists with a good grasp of standard mathematical concepts, in moving this important field of study forward.

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