9786206854722 - Datamining für die Proteinsequenzanalyse de Lakshmi, R. Deepa; Venkateswaran, C. Jothi (5 resultados)

Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware -Data Mining von Proteinsequenzdatenbanken stellt eine Herausforderung dar, da viele Proteinsequenzen nicht relational sind, während die meisten Data-Mining-Algorithmen davon ausgehen, dass die Eingabedaten eine relationale Datenbank sind. Darüber hinaus liefern rohe Proteinsequenzdatenbanken keine aussagekräftigen Informationen, solange sie nicht in sinnvolle Kategorien unterteilt werden. In diesem Buch wurden 1700 VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) Proteinsequenzdaten verwendet und Data-Mining-Algorithmen für die Vorhersage eingesetzt. Im Biocomputing werden Data-Mining-Techniken (DM) häufig für die Vorhersage von Proteinstrukturen verwendet. Die Interpretation umfangreicher biologischer Daten ist komplex und der Bedarf an Data-Mining-Konzepten ist groß. Molekulare Daten wie DNA-/Proteinsequenzen, das Niveau der genetischen Expression, biochemische Pfade, Biomarker und Proteinstrukturen machen einen großen Teil der biologischen Daten aus. In diesem Buch wird erörtert, wie Standard-Data-Mining-Techniken wie die Extraktion von Proteindaten, Segregation durch Clustering, Assoziation und Visualisierung auf einem Echtzeit-Proteinsequenzdatensatz durchgeführt werden. Das bestehende integrierte Tool BioParisodhana wird mit BioBCDM verglichen, wobei das neue Tool BioParisodhana übertrifft.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 136 pp. Deutsch.

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Lakshmi R. DeepaDie Autoren haben ein besonderes Interesse an der Forschung in den Bereichen Bioinformatik und Data Mining und veroeffentlichen Artikel mit hohem Impact Factor und Scopus-Index. Dieses Buch wird eine Motivation fuer die.

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data Mining von Proteinsequenzdatenbanken stellt eine Herausforderung dar, da viele Proteinsequenzen nicht relational sind, während die meisten Data-Mining-Algorithmen davon ausgehen, dass die Eingabedaten eine relationale Datenbank sind. Darüber hinaus liefern rohe Proteinsequenzdatenbanken keine aussagekräftigen Informationen, solange sie nicht in sinnvolle Kategorien unterteilt werden. In diesem Buch wurden 1700 VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) Proteinsequenzdaten verwendet und Data-Mining-Algorithmen für die Vorhersage eingesetzt. Im Biocomputing werden Data-Mining-Techniken (DM) häufig für die Vorhersage von Proteinstrukturen verwendet. Die Interpretation umfangreicher biologischer Daten ist komplex und der Bedarf an Data-Mining-Konzepten ist groß. Molekulare Daten wie DNA-/Proteinsequenzen, das Niveau der genetischen Expression, biochemische Pfade, Biomarker und Proteinstrukturen machen einen großen Teil der biologischen Daten aus. In diesem Buch wird erörtert, wie Standard-Data-Mining-Techniken wie die Extraktion von Proteindaten, Segregation durch Clustering, Assoziation und Visualisierung auf einem Echtzeit-Proteinsequenzdatensatz durchgeführt werden. Das bestehende integrierte Tool BioParisodhana wird mit BioBCDM verglichen, wobei das neue Tool BioParisodhana übertrifft.

Taschenbuch. Condición: Neu. Datamining für die Proteinsequenzanalyse | R. Deepa Lakshmi (u. a.) | Taschenbuch | 136 S. | Deutsch | 2023 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786206854722 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.