Computational and Statistical Epigenomics
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2016
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces the reader to modern computational and statistical tools for translational epigenomics research. Over the last decade, epigenomics has emerged as a key area of molecular biology, epidemiology and genome medicine. Epigenomics not only offers us a deeper understanding of fundamental cellular biology, but also provides us with the basis for an improved understanding and management of complex diseases. From novel biomarkers for risk prediction, early detection, diagnosis and prognosis of common diseases, to novel therapeutic strategies, epigenomics is set to play a key role in the personalized medicine of the future. In this book we introduce the reader to some of the most important computational and statistical methods for analyzing epigenomic data, with a special focus on DNA methylation. Topics include normalization, correction for cellular heterogeneity, batch effects, clustering, supervised analysis and integrative methods for systems epigenomics. This book will be of interest to students and researchers in bioinformatics, biostatistics, biologists and clinicians alike.Dr. Andrew E. Teschendorff is Head of the Computational Systems Genomics Lab at the CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology, Shanghai, China, as well as an Honorary Research Fellow at the UCL Cancer Institute, University College London, UK.…
Codice articolo 9789402403435
- Titolo
- Computational and Statistical Epigenomics
- Autore
- Andrew E. Teschendorff
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9402403434
- ISBN 13
- 9789402403435
- Peso dell'articolo
- 388 grammi
- Dimensioni
- 235x155x12 mm
- Serie
- Libro 7 di 16: Translational Bioinformatics
This book introduces the reader to modern computational and statistical tools for translational epigenomics research. Over the last decade, epigenomics has emerged as a key area of molecular biology, epidemiology and genome medicine. Epigenomics not only offers us a deeper understanding of fundamental cellular biology, but also provides us with the basis for an improved understanding and management of complex diseases. From novel biomarkers for risk prediction, early detection, diagnosis and prognosis of common diseases, to novel therapeutic strategies, epigenomics is set to play a key role in the personalized medicine of the future. In this book we introduce the reader to some of the most important computational and statistical methods for analyzing epigenomic data, with a special focus on DNA methylation. Topics include normalization, correction for cellular heterogeneity, batch effects, clustering, supervised analysis and integrative methods for systems epigenomics. This book will be of interest to students and researchers in bioinformatics, biostatistics, biologists and clinicians alike.
Dr. Andrew E. Teschendorff is Head of the Computational Systems Genomics Lab at the CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology, Shanghai, China, as well as an Honorary Research Fellow at the UCL Cancer Institute, University College London, UK.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book introduces the reader to modern computational and statistical tools for translational epigenomics research. Over the last decade, epigenomics has emerged as a key area of molecular biology, epidemiology and genome medicine. Epigenomics not only offers us a deeper understanding of fundamental cellular biology, but also provides us with the basis for an improved understanding and management of complex diseases. From novel biomarkers for risk prediction, early detection, diagnosis and prognosis of common diseases, to novel therapeutic strategies, epigenomics is set to play a key role in the personalized medicine of the future. In this book we introduce the reader to some of the most important computational and statistical methods for analyzing epigenomic data, with a special focus on DNA methylation. Topics include normalization, correction for cellular heterogeneity, batch effects, clustering, supervised analysis and integrative methods for systems epigenomics. This book will be of interest to students and researchers in bioinformatics, biostatistics, biologists and clinicians alike.
Dr. Andrew E. Teschendorff is Head of the Computational Systems Genomics Lab at the CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology, Shanghai, China, as well as an Honorary Research Fellow at the UCL Cancer Institute, University College London, UK.
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