Computational Biology and Machine Learning for Metabolic Engineering and Synthetic Biology
Lingua: inglese
Editore: Springer US, Springer US Okt 2022, 2022
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- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This volume provides protocols for computational, statistical, and machine learning methods that are mainly applied to the study of metabolic engineering, synthetic biology, and disease applications. These techniques support the latest progress in cross-disciplinary research that integrates the different scales of biological complexity. The topics covered in this book are geared toward researchers with a background in engineering, computational analytical, and modeling experience and cover a broad range of topics in computational and machine learning approaches. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology series format, chapters include introductions to their respective topics, lists of the necessary materials and reagents, step-by-step, readily reproducible laboratory protocols, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.Comprehensive and practical, Computational Biology and Machine Learning for Metabolic Engineering and Synthetic Biology is a valuable resource for any researcher or scientist who wants to learn more about the latest computational methods and how they are applied toward the understanding and prediction of complex biology.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 468 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781071626160
- Titolo
- Computational Biology and Machine Learning for Metabolic Engineering and Synthetic Biology
- Autore
- Kumar Selvarajoo
- Editore
- Springer US, Springer US Okt 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1071626167
- ISBN 13
- 9781071626160
- Peso dell'articolo
- 1070 grammi
- Dimensioni
- 260x183x31 mm
- Serie
- Libro 177 di 382: Methods in Molecular Biology
This volume provides protocols for computational, statistical, and machine learning methods that are mainly applied to the study of metabolic engineering, synthetic biology, and disease applications. These techniques support the latest progress in cross-disciplinary research that integrates the different scales of biological complexity. The topics covered in this book are geared toward researchers with a background in engineering, computational analytical, and modeling experience and cover a broad range of topics in computational and machine learning approaches. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology series format, chapters include introductions to their respective topics, lists of the necessary materials and reagents, step-by-step, readily reproducible laboratory protocols, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.
Comprehensive and practical, Computational Biology and Machine Learning for Metabolic Engineering and Synthetic Biology is a valuable resource for any researcher or scientist who wants to learn more about the latest computational methods and how they are applied toward the understanding and prediction of complex biology.
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