9781138116115 - meta-analysis and combining information in genetics and genomics (chapman & hall/crc computational biology series) de guerra, rudy; goldstein, darlene r. (15 resultados)
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 47 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
Serie: Libro 47 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2017
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Serie: Libro 47 de 50 - Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series
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Editorial: Routledge 2017-06-14, 2017
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Editorial: Chapman And Hall/CRC, 2017
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Novel Techniques for Analyzing and Combining Data from Modern Biological StudiesBroadens the Traditional Definition of Meta-AnalysisWith the diversity of data and meta-data now available, there is increased interest in analyzing multiple… studies beyond statistical approaches of formal meta-analysis. Covering an extensive range of quantitative information combination methods, Meta-analysis and Combining Information in Genetics and Genomics looks at how to analyze multiple studies from a broad perspective.After presenting the basic ideas and tools of meta-analysis, the book addresses the combination of similar data types: genotype data from genome-wide linkage scans and data derived from microarray gene expression experiments. The expert contributors show how some data combination problems can arise even within the same basic framework and offer solutions to these problems. They also discuss the combined analysis of different data types, giving readers an opportunity to see data combination approaches in action across a wide variety of genome-scale investigations.As heterogeneous data sets become more common, biological understanding will be significantly aided by jointly analyzing such data using fundamentally sound statistical methodology. This book provides many novel techniques for analyzing data from modern biological studies that involve multiple data sets, either of the same type or multiple data sources.
