Network Inference in Molecular Biology
Lingua: inglese
Editore: Springer New York Mai 2012, 2012
Serie: Libro 20 di 209 - SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Inferring gene regulatory networks is a difficult problem to solve due to the relative scarcity of data compared to the potential size of the networks. While researchers have developed techniques to find some of the underlying network structure, there is still no one-size-fits-all algorithm for every data set. Network Inference in Molecular Biology examines the current techniques used by researchers, and provides key insights into which algorithms best fit a collection of data. Through a series of in-depth examples, the book also outlines how to mix-and-match algorithms, in order to create one tailored to a specific data situation.Network Inference in Molecular Biology is intended for advanced-level students and researchers as a reference guide. Practitioners and professionals working in a related field will also find this book valuable. 112 pp. Englisch.
Codice articolo 9781461431121
- Titolo
- Network Inference in Molecular Biology
- Autore
- Dennis Shasha
- Editore
- Springer New York Mai 2012
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1461431123
- ISBN 13
- 9781461431121
- Peso dell'articolo
- 184 grammi
- Dimensioni
- 235x155x7 mm
- Serie
- Libro 20 di 209: SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering
Inferring gene regulatory networks is a difficult problem to solve due to the relative scarcity of data compared to the potential size of the networks. While researchers have developed techniques to find some of the underlying network structure, there is still no one-size-fits-all algorithm for every data set.
Network Inference in Molecular Biology examines the current techniques used by researchers, and provides key insights into which algorithms best fit a collection of data. Through a series of in-depth examples, the book also outlines how to mix-and-match algorithms, in order to create one tailored to a specific data situation.
Network Inference in Molecular Biology is intended for advanced-level students and researchers as a reference guide. Practitioners and professionals working in a related field will also find this book valuable.
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