Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology
Idioma: inglés
Editorial: Wiley-VCH Gmbh Mär 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo

Librería: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, AlemaniaRheinberg-Buch Andreas Meier eK
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Neuware -The book discusses how Machine Learning and Big Data is and can be used in biotechnology for a wide breath of topics. It is separated into three main parts, with the first covering DNA and ranging from synthetic biology part design (such as promoters) to predictions from genome sequences . The second part concerns proteins, with topics ranging from structure and design tools to pathway discovery / retrobiosynthesis , while the last part covers whole cells and ranges from Machine Learning approaches for gene expression to Machine Learning predictions of phenotype and bioreactor performance 432 pp. Englisch.
N° de ref. del artículo 9783527354740
- Título
- Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology
- Autor
- Hal S. Alper
- Editorial
- Wiley-VCH Gmbh Mär 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3527354743
- ISBN 13
- 9783527354740
- Peso del artículo
- 958 gramos
- Dimensiones
- 247x174x28 mm
Enables researchers and engineers to gain insights into the capabilities of machine learning approaches to power applications in their fields
Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology discusses how machine learning and big data can be used in biotechnology for a wide breadth of topics, providing tools essential to support efforts in process control, reactor performance evaluation, and research target identification.
Topics explored in Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology include:
- Deep learning approaches for synthetic biology part design and automated approaches for GSM development from DNA sequences
- De novo protein structure and design tools, pathway discovery and retrobiosynthesis, enzyme functional classifications, and proteomics machine learning approaches
- Metabolomics big data approaches, metabolic production, strain engineering, flux design, and use of generative AI and natural language processing for cell models
- Automated function and learning in biofoundries and strain designs
- Machine learning predictions of phenotype and bioreactor performance
Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology earns a well-deserved spot on the bookshelves of reaction, process, catalytic, and environmental engineers seeking to explore the vast opportunities presented by rapidly developing technologies.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Dr. Hal S. Alper is the Cockrell Family Regents Chair in Engineering #1 at The University of Texas at Austin in the McKetta Department of Chemical Engineering. His research focuses on applying and extending the approaches of metabolic engineering, synthetic biology, systems biology, and protein engineering.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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