9781461431121 - network inference in molecular biology: a hands-on framework (springerbriefs in electrical and computer engineering) de lingeman, jesse m. m.; shasha, dennis (17 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2012
Serie: SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering, Libro 20 de 209. Libro 20 de 209 - SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
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Editorial: Springer 2012-05 2012
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Editorial: Springer-Verlag New York Inc 2012
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer US, Springer New York 2012
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Inferring gene regulatory networks is a difficult problem to solve due to the relative scarcity of data compared to the potential size of the networks. While researchers have developed techniques to find some of the underlying network structure, th…ere is still no one-size-fits-all algorithm for every data set. Network Inference in Molecular Biology examines the current techniques used by researchers, and provides key insights into which algorithms best fit a collection of data. Through a series of in-depth examples, the book also outlines how to mix-and-match algorithms, in order to create one tailored to a specific data situation.Network Inference in Molecular Biology is intended for advanced-level students and researchers as a reference guide. Practitioners and professionals working in a related field will also find this book valuable.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Network Inference in Molecular Biology | A Hands-on Framework | Jesse M. Lingeman (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering | ix | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9781461431121 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Hei…delberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Inferring gene regulatory networks is a difficult problem to solve due to the relative scarcity of data compared to the potential size of the networks. While researchers have developed techniques to find some of the underlying network structure, th…ere is still no one-size-fits-all algorithm for every data set. Network Inference in Molecular Biology examines the current techniques used by researchers, and provides key insights into which algorithms best fit a collection of data. Through a series of in-depth examples, the book also outlines how to mix-and-match algorithms, in order to create one tailored to a specific data situation. Network Inference in Molecular Biology is intended for advanced-level students and researchers as a reference guide. Practitioners and professionals working in a related field will also find this book valuable.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Inferring gene regulatory networks is a difficult problem to solve due to the relative scarcity of data compared to the potential size of the networks. While researchers have developed techniques to find some of the underlying netwo…rk structure, there is still no one-size-fits-all algorithm for every data set. Network Inference in Molecular Biology examines the current techniques used by researchers, and provides key insights into which algorithms best fit a collection of data. Through a series of in-depth examples, the book also outlines how to mix-and-match algorithms, in order to create one tailored to a specific data situation.Network Inference in Molecular Biology is intended for advanced-level students and researchers as a reference guide. Practitioners and professionals working in a related field will also find this book valuable. 112 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Inferring gene regulatory networks is a difficult problem to solve due to the relative scarcity of data compared to the potential size of the networks. While researchers have developed techniques to find some of the underlying network s…tructure, there is still no one-size-fits-all algorithm for every data set.Network Inference in Molecular Biology examines the current techniques used by researchers, and provides key insights into which algorithms best fit a collection of data. Through a series of in-depth examples, the book also outlines how to mix-and-match algorithms, in order to create one tailored to a specific data situation.Network Inference in Molecular Biology is intended for advanced-level students and researchers as a reference guide. Practitioners and professionals working in a related field will also find this book valuable.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 112 pp. Englisch.
