Bayesian Modeling in Bioinformatics
Lingua: inglese
Editore: Chapman and Hall/CRC, 2019
- Brossura
- Nuovo
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This volume discusses the development and application of Bayesian statistical methods for the analysis of high-throughput bioinformatics data arising from problems in molecular and structural biology and disease-related medical research. It presents a broad overview of statistical inference, clustering, and classification problems in two main high-throughput platforms: microarray gene expression and phylogenic analysis. Illustrating concepts using real-world data, the book covers a variety of recently developed Bayesian techniques, along with applications in genome-wide studies, phylogenetics, breast cancer, expression genomics, and more. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 705.
Codice articolo IB-11560519
- Titolo
- Bayesian Modeling in Bioinformatics
- Editore
- Chapman and Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Softcover/Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0367383659
- ISBN 13
- 9780367383657
- Peso dell'articolo
- 705 grammi
- Serie
- Libro 20 di 155: Chapman & Hall/CRC Biostatistics
Bayesian Modeling in Bioinformatics discusses the development and application of Bayesian statistical methods for the analysis of high-throughput bioinformatics data arising from problems in molecular and structural biology and disease-related medical research, such as cancer. It presents a broad overview of statistical inference, clustering, and classification problems in two main high-throughput platforms: microarray gene expression and phylogenic analysis.
The book explores Bayesian techniques and models for detecting differentially expressed genes, classifying differential gene expression, and identifying biomarkers. It develops novel Bayesian nonparametric approaches for bioinformatics problems, measurement error and survival models for cDNA microarrays, a Bayesian hidden Markov modeling approach for CGH array data, Bayesian approaches for phylogenic analysis, sparsity priors for protein-protein interaction predictions, and Bayesian networks for gene expression data. The text also describes applications of mode-oriented stochastic search algorithms, in vitro to in vivo factor profiling, proportional hazards regression using Bayesian kernel machines, and QTL mapping.
Focusing on design, statistical inference, and data analysis from a Bayesian perspective, this volume explores statistical challenges in bioinformatics data analysis and modeling and offers solutions to these problems. It encourages readers to draw on the evolving technologies and promote statistical development in this area of bioinformatics.
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Informazioni sull’autore
Dipak K. Dey is a professor and head of the Department of Statistics at the University of Connecticut.
Samiran Ghosh is an assistant professor in the Department of Mathematical Sciences at Indiana University-Purdue University.
Bani K. Mallick is a professor of statistics and director of the Bayesian Bioinformatics Laboratory at Texas A&M University.
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