Methods of Microarray Data Analysis III
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Sep 2003, 2003
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -As microarray technology has matured, data analysis methods have advanced as well. Methods Of Microarray Data Analysis III is the third book in this pioneering series dedicated to the existing new field of microarrays. While initial techniques focused on classification exercises (volume I of this series), and later on pattern extraction (volume II of this series), this volume focuses on data quality issues. Problems such as background noise determination, analysis of variance, and errors in data handling are highlighted.Three tutorial papers are presented to assist with a basic understanding of underlying principles in microarray data analysis, and twelve new papers are highlighted analyzing the same CAMDA'02 datasets: the Project Normal data set or the Affymetrix Latin Square data set. A comparative study of these analytical methodologies brings to light problems, solutions and new ideas. This book is an excellent reference for academic and industrial researchers who want to keep abreast of the state of art of microarray data analysis.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 268 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781402075827
- Titolo
- Methods of Microarray Data Analysis III
- Autore
- Kimberly F. Johnson
- Editore
- Springer, Springer Sep 2003
- Anno di pubblicazione
- 2003
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1402075820
- ISBN 13
- 9781402075827
- Peso dell'articolo
- 571 grammi
- Dimensioni
- 241x160x20 mm
As microarray technology has matured, data analysis methods have advanced as well. Methods Of Microarray Data Analysis III is the third book in this pioneering series dedicated to the existing new field of microarrays. While initial techniques focused on classification exercises (volume I of this series), and later on pattern extraction (volume II of this series), this volume focuses on data quality issues. Problems such as background noise determination, analysis of variance, and errors in data handling are highlighted.
Three tutorial papers are presented to assist with a basic understanding of underlying principles in microarray data analysis, and twelve new papers are highlighted analyzing the same CAMDA'02 datasets: the Project Normal data set or the Affymetrix Latin Square data set. A comparative study of these analytical methodologies brings to light problems, solutions and new ideas. This book is an excellent reference for academic and industrial researchers who want to keep abreast of the state of art of microarray data analysis.
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