This thesis presents a scalable, generic methodology for microbial phenotype prediction based on supervised machine learning, several models for biological and ecological traits of high relevance, and the deployment in metagenomic datasets. The results suggest that the presented prediction tool can be used to automatically annotate phenotypes in near-complete microbial genome sequences, as generated in large numbers in current metagenomic studies. Unraveling relationships between a living organism's genetic information and its observable traits is a central biological problem. Phenotype prediction facilitated by machine learning techniques will be a major step forward to creating biological knowledge from big data.
Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
Da: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Condizione: new. Questo è un articolo print on demand. Codice articolo ddd657261e7a605a2dc221594b50c35a
Quantità: Più di 20 disponibili
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
PF. Condizione: New. This item is printed on demand. Brand new book, sourced directly from publisher. Dispatch time is 6-7 days from our warehouse. Book will be sent in robust, secure packaging to ensure it reaches you securely. Codice articolo 6666-IUK-9783658143183
Quantità: 20 disponibili
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Condizione: New. Codice articolo 26396792-n
Quantità: Più di 20 disponibili
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This thesis presents a scalable, generic methodology for microbial phenotype prediction based on supervised machine learning, several models for biological and ecological traits of high relevance, and the deployment in metagenomic datasets. The results suggest that the presented prediction tool can be used to automatically annotate phenotypes in near-complete microbial genome sequences, as generated in large numbers in current metagenomic studies. Unraveling relationships between a living organism's genetic information and its observable traits is a central biological problem. Phenotype prediction facilitated by machine learning techniques will be a major step forward to creating biological knowledge from big data. 124 pp. Englisch. Codice articolo 9783658143183
Quantità: 2 disponibili
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Condizione: New. Codice articolo 26396792-n
Quantità: Più di 20 disponibili
Da: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.
Condizione: New. pp. 124. Codice articolo 26378544400
Quantità: 4 disponibili
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Paperback. Condizione: Brand New. 110 pages. 8.00x5.75x0.25 inches. In Stock. Codice articolo x-3658143185
Quantità: 2 disponibili
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Condizione: New. Print on Demand pp. 124. Codice articolo 384278223
Quantità: 4 disponibili
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Condizione: New. PRINT ON DEMAND pp. 124. Codice articolo 18378544410
Quantità: 4 disponibili
Da: moluna, Greven, Germania
Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. XYZ|Publication in the field of Bioinformatic ScienceMicrobial Genotypes and Phenotypes.- Basics of Machine Learning.- Phenotype Prediction Packages.- A Model for Intracellular Lifestyle.This thesis presents a scalable, generic methodology. Codice articolo 121079146
Quantità: Più di 20 disponibili