Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Wiley-VCH Verlag GmbH, Berlin, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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Hardcover. 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 sequencesDe novo protein structure and design tools, pathway discovery and retrobiosynthesis, enzyme functional classifications, and proteomics machine learning approachesMetabolomics big data approaches, metabolic production, strain engineering, flux design, and use of generative AI and natural language processing for cell modelsAutomated function and learning in biofoundries and strain designsMachine 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9783527354740
- Título
- Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology (Hardcover)
- Autor
- Hal S. Alper
- Editorial
- Wiley-VCH Verlag GmbH, Berlin
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3527354743
- ISBN 13
- 9783527354740
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.
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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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