Algebraic Statistics for Computational Biology

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9780521857000: Algebraic Statistics for Computational Biology

The quantitative analysis of biological sequence data is based on methods from statistics coupled with efficient algorithms from computer science. Algebra provides a framework for unifying many of the seemingly disparate techniques used by computational biologists. This book, first published in 2005, offers an introduction to this mathematical framework and describes tools from computational algebra for designing new algorithms for exact, accurate results. These algorithms can be applied to biological problems such as aligning genomes, finding genes and constructing phylogenies. The first part of this book consists of four chapters on the themes of Statistics, Computation, Algebra and Biology, offering speedy, self-contained introductions to the emerging field of algebraic statistics and its applications to genomics. In the second part, the four themes are combined and developed to tackle real problems in computational genomics. As the first book in the exciting and dynamic area, it will be welcomed as a text for self-study or for advanced undergraduate and beginning graduate courses.

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Recensione:

'As the first book in this exciting and dynamic area, it will be welcomed as a text for self-study or for advanced undergraduate and beginning graduate courses.' L'enseignement mathematique

'… substantial, enthusiastically presented, and confidently written …' Publication of the International Statistical Institute

'This book is of great interest to research workers, teachers and students in applied statistics, biology, medicine and genetics.' Zentralblatt MATH

Descrizione del libro:

This book, first published in 2005, explains how computational algebra provides tools for designing new algorithms for exact, accurate results in the quantitative analysis of biological sequence data. These are applied to biological problems such as aligning genomes, finding genes and constructing phylogenies.

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1.

Editor-L. Pachter; Editor-B. Sturmfels
Editore: Cambridge University Press (2005)
ISBN 10: 0521857007 ISBN 13: 9780521857000
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Pachter, L.
Editore: Cambridge University Press (2005)
ISBN 10: 0521857007 ISBN 13: 9780521857000
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Pachter, Lior (Editor)/ Sturmfels, Bernd (Editor)
Editore: Cambridge Univ Pr (2005)
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Pachter, L.
Editore: Cambridge University Press (2016)
ISBN 10: 0521857007 ISBN 13: 9780521857000
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Descrizione libro Cambridge University Press, 2016. Paperback. Condizione libro: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. Codice libro della libreria ria9780521857000_lsuk

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EDITED BY L. PACHTER , B. STURMFELS
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Pachter, L.
Editore: Cambridge University Press (2005)
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Pachter, Lior (EDT)/ Sturmfels, Bernd (EDT)
Editore: Cambridge University Press 2005-08-22 (2005)
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Pachter, L. [Editor]; Sturmfels, B. [Editor];
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ISBN 10: 0521857007 ISBN 13: 9780521857000
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Descrizione libro CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, United Kingdom, 2013. Hardback. Condizione libro: New. New.. 256 x 173 mm. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****. The quantitative analysis of biological sequence data is based on methods from statistics coupled with efficient algorithms from computer science. Algebra provides a framework for unifying many of the seemingly disparate techniques used by computational biologists. This book, first published in 2005, offers an introduction to this mathematical framework and describes tools from computational algebra for designing new algorithms for exact, accurate results. These algorithms can be applied to biological problems such as aligning genomes, finding genes and constructing phylogenies. The first part of this book consists of four chapters on the themes of Statistics, Computation, Algebra and Biology, offering speedy, self-contained introductions to the emerging field of algebraic statistics and its applications to genomics. In the second part, the four themes are combined and developed to tackle real problems in computational genomics. As the first book in the exciting and dynamic area, it will be welcomed as a text for self-study or for advanced undergraduate and beginning graduate courses. Codice libro della libreria APC9780521857000

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