Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields: Using MRFalign (SpringerBriefs in Computer Science)
Xu, Jinbo
ISBN 10: 331914913X ISBN 13: 9783319149134
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Sinopsis:
This work covers sequence-based protein homology detection, a fundamental and challenging bioinformatics problem with a variety of real-world applications. The text first surveys a few popular homology detection methods, such as Position-Specific Scoring Matrix (PSSM) and Hidden Markov Model (HMM) based methods, and then describes a novel Markov Random Fields (MRF) based method developed by the authors. MRF-based methods are much more sensitive than HMM- and PSSM-based methods for remote homolog detection and fold recognition, as MRFs can model long-range residue-residue interaction. The text also describes the installation, usage and result interpretation of programs implementing the MRF-based method.
De la contraportada: This work covers sequence-based protein homology detection, a fundamental and challenging bioinformatics problem with a variety of real-world applications. The text first surveys a few popular homology detection methods, such as Position-Specific Scoring Matrix (PSSM) and Hidden Markov Model (HMM) based methods, and then describes a novel Markov Random Fields (MRF) based method developed by the authors. MRF-based methods are much more sensitive than HMM- and PSSM-based methods for remote homolog detection and fold recognition, as MRFs can model long-range residue-residue interaction. The text also describes the installation, usage and result interpretation of programs implementing the MRF-based method.
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Título: Protein Homology Detection Through Alignment...
Editorial: Springer
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Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields
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Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields | Using MRFalign
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Taschenbuch. Condición: Neu. Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields | Using MRFalign | Jinbo Xu (u. a.) | Taschenbuch | viii | Englisch | 2015 | Springer | EAN 9783319149134 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. Nº de ref. del artículo: 104915993
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Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields: Using MRFalign (SpringerBriefs in Computer Science)
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Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields : Using MRFalign
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This work covers sequence-based protein homology detection, a fundamental and challenging bioinformatics problem with a variety of real-world applications. The text first surveys a few popular homology detection methods, such as Position-Specific Scoring Matrix (PSSM) and Hidden Markov Model (HMM) based methods, and then describes a novel Markov Random Fields (MRF) based method developed by the authors. MRF-based methods are much more sensitive than HMM- and PSSM-based methods for remote homolog detection and fold recognition, as MRFs can model long-range residue-residue interaction. The text also describes the installation, usage and result interpretation of programs implementing the MRF-based method. Nº de ref. del artículo: 9783319149134
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Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This work covers sequence-based protein homology detection, a fundamental and challenging bioinformatics problem with a variety of real-world applications. The text first surveys a few popular homology detection methods, such as Position-Specific Scoring Matrix (PSSM) and Hidden Markov Model (HMM) based methods, and then describes a novel Markov Random Fields (MRF) based method developed by the authors. MRF-based methods are much more sensitive than HMM- and PSSM-based methods for remote homolog detection and fold recognition, as MRFs can model long-range residue-residue interaction. The text also describes the installation, usage and result interpretation of programs implementing the MRF-based method.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 60 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319149134
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This work covers sequence-based protein homology detection, a fundamental and challenging bioinformatics problem with a variety of real-world applications. The text first surveys a few popular homology detection methods, such as Position-Specific Scoring Matrix (PSSM) and Hidden Markov Model (HMM) based methods, and then describes a novel Markov Random Fields (MRF) based method developed by the authors. MRF-based methods are much more sensitive than HMM- and PSSM-based methods for remote homolog detection and fold recognition, as MRFs can model long-range residue-residue interaction. The text also describes the installation, usage and result interpretation of programs implementing the MRF-based method. 60 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319149134
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Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields (SpringerBriefs in Computer Science)
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Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields
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Springer International Publishing AG, 2014
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Condición: New. Series: SpringerBriefs in Computer Science. Num Pages: 59 pages, 12 black & white illustrations, 1 colour illustrations, 17 black & white tables, biography. BIC Classification: PBT; PSA; PSD; UYAM. Category: (G) General (US: Trade). Dimension: 235 x 155 x 3. Weight in Grams: 135. . 2014. Paperback. . . . . Nº de ref. del artículo: V9783319149134
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Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields: Using Mrfalign
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