Machine Learning Methods for Multi-Omics Data Integration
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006
Condición: Nuevo
EUR 248,86
Cantidad disponible: 1 disponible
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The advancement of biomedical engineering has enabled the generation of multi-omics data by developing high-throughput technologies, such as next-generation sequencing, mass spectrometry, and microarrays. Large-scale data sets for multiple omics platforms, including genomics, transcriptomics, proteomics, and metabolomics, have become more accessible and cost-effective over time. Integrating multi-omics data has become increasingly important in many research fields, such as bioinformatics, genomics, and systems biology. This integration allows researchers to understand complex interactions between biological molecules and pathways. It enables us to comprehensively understand complex biological systems, leading to new insights into disease mechanisms, drug discovery, and personalized medicine. Still, integrating various heterogeneous data types into a single learning model also comes with challenges. In this regard, learning algorithms have been vital in analyzing and integratingthese large-scale heterogeneous data sets into one learning model. This book overviews the latest multi-omics technologies, machine learning techniques for data integration, and multi-omics databases for validation. It covers different types of learning for supervised and unsupervised learning techniques, including standard classifiers, deep learning, tensor factorization, ensemble learning, and clustering, among others. The book categorizes different levels of integrations, ranging from early, middle, or late-stage among multi-view models. The underlying models target different objectives, such as knowledge discovery, pattern recognition, disease-related biomarkers, and validation tools for multi-omics data.Finally, the book emphasizes practical applications and case studies, making it an essential resource for researchers and practitioners looking to apply machine learning to their multi-omics data sets. The book covers data preprocessing, feature selection, and model evaluation, providing readers with a practical guide to implementing machine learning techniques on various multi-omics data sets.…
N° de ref. del artículo 9783031365010
- Título
- Machine Learning Methods for Multi-Omics Data Integration
- Autor
- Luis Rueda
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031365011
- ISBN 13
- 9783031365010
- Peso del artículo
- 436 gramos
- Dimensiones
- 241x160x16 mm
The advancement of biomedical engineering has enabled the generation of multi-omics data by developing high-throughput technologies, such as next-generation sequencing, mass spectrometry, and microarrays. Large-scale data sets for multiple omics platforms, including genomics, transcriptomics, proteomics, and metabolomics, have become more accessible and cost-effective over time. Integrating multi-omics data has become increasingly important in many research fields, such as bioinformatics, genomics, and systems biology. This integration allows researchers to understand complex interactions between biological molecules and pathways. It enables us to comprehensively understand complex biological systems, leading to new insights into disease mechanisms, drug discovery, and personalized medicine. Still, integrating various heterogeneous data types into a single learning model also comes with challenges. In this regard, learning algorithms have been vital in analyzing and integrating these large-scale heterogeneous data sets into one learning model.
This book overviews the latest multi-omics technologies, machine learning techniques for data integration, and multi-omics databases for validation. It covers different types of learning for supervised and unsupervised learning techniques, including standard classifiers, deep learning, tensor factorization, ensemble learning, and clustering, among others. The book categorizes different levels of integrations, ranging from early, middle, or late-stage among multi-view models. The underlying models target different objectives, such as knowledge discovery, pattern recognition, disease-related biomarkers, and validation tools for multi-omics data.
Finally, the book emphasizes practical applications and case studies, making it an essential resource for researchers and practitioners looking to apply machine learning to their multi-omics data sets. The book covers data preprocessing, feature selection, and model evaluation, providing readers with a practical guide to implementing machine learning techniques on various multi-omics data sets.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Abedalrhman Alkhateeb earned his Bachelor's degree in Computer Science from the University of Jordan, Amman, Jordan, in 2004, and his MSc and Ph.D. in Computer Science from the University of Windsor, Canada, in 2011 and 2018, respectively. He is currently an Assistant Professor at Princess Sumaya University for Technology in Amman, Jordan. Previously, he served as an Assistant Professor and Mitacs Accelerate Postdoctoral Fellow at the University of Windsor, Canada. His research interests include machine learning, deep learning, bioinformatics, and health informatics.
Abedalrhman Alkhateeb has authored and co-authored more than 50 papers in prestigious journals and conferences. He also organized a workshop titled “MODI: Machine Learning Models for Multi-omics Data Integration” for three consecutive years from 2019 to 2021 in conjunction with ACM Conference on Bioinformatics, Computational Biology, and Health Informatics (ACM BCB). His recent research focuses on the health outcomes of various types of cancers. He has gained industrial experience as a bioinformatician and data analyst in several organizations, including ITOS Oncology Inc. and BlackBerry Limited in Canada, and UAE University in the United Arab Emirates. Luis Rueda received his Bachelor’s degree in computer science from the National University of San Juan, Argentina, in 1993, and his Master’s and Ph.D. degrees in computer science from Carleton University, Canada, in 1998 and 2002, respectively. He is currently a Full Professor in the School of Computer Science at the University of Windsor. His current research interests are mainly focused on devising shallow and deep machine learning and representation learning algorithms at the fundamental level and applications in bioinformatics and cybersecurity to problems in biomedical imaging, transcriptomics, integrative genome-wide data analysis, identification of cancer biomarkers, user authentication, spam review detection and social engineering. Luis Rueda holds four patents on machine learning and cybersecurity and has more than 200 publications and presentations in prestigious journals and conferences in machine learning, computational biology, and cybersecurity. He currently serves as Associate Editor of IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, and Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics. He is also a member of the program committees of several conferences in the field. He is also a Senior Member of the IEEE, and a Member of t
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Alemania
Vendedor de IberLibro desde 14 de agosto de 2006
Tarifas de envío de Alemania a Estados Unidos de America
| Artículo | De 7 a 10 días hábiles | De 5 a 7 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 35,00 | EUR 45,00 |
Métodos de pago
- Cheque
- Giro bancario
- PayPal
Descripción de la tienda
Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.
Especialidad
Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & StudiumInformación empresarial del vendedor
AHA-BUCH GmbH
Garlebsen 48
Einbeck, Alemania 37574
Condiciones de venta
IImprint
Información del vendedor
AHA-BUCH GmbH
representado por el director gerente Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Alemania
Teléfono: 055639996039
Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Resolución alternativa de conflictos:
La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
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.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
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.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Condiciones de envío
Enviamos su pedido después de recibirlos
para artículos disponibles las últimas 24 horas,
para artículos con suministro nocturno a más tardar 48 horas.
En caso de que necesitemos pedir un artículo a nuestro proveedor, nuestro tiempo de envío depende de la fecha de recepción de los artículos, pero los artículos se enviarán el mismo día.
Nuestro objetivo es enviar los artículos pedidos de la manera más rápida, pero también más eficiente y segura a nuestros clientes.