Principles of Statistical Genomics
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2014
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Statistical genomics is a rapidly developing field, with more and more people involved in this area. However, a lack of synthetic reference books and textbooks in statistical genomics has become a major hurdle on the development of the field. Although many books have been published recently in bioinformatics, most of them emphasize DNA sequence analysis under a deterministic approach. Principles of Statistical Genomics synthesizes the state-of-the-art statistical methodologies (stochastic approaches) applied to genome study. It facilitates understanding of the statistical models and methods behind the major bioinformatics software packages, which will help researchers choose the optimal algorithm to analyze their data and better interpret the results of their analyses. Understanding existing statistical models and algorithms assists researchers to develop improved statistical methods to extract maximum information from their data. Resourceful and easy to use,Principles of Statistical Genomics is a comprehensive reference for researchers and graduate students studying statistical genomics. …
Codice articolo 9781489994042
- Titolo
- Principles of Statistical Genomics
- Autore
- Shizhong Xu
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1489994041
- ISBN 13
- 9781489994042
- Peso dell'articolo
- 668 grammi
- Dimensioni
- 235x155x24 mm
Statistical genomics is a rapidly developing field, with more and more people involved in this area. However, a lack of synthetic reference books and textbooks in statistical genomics has become a major hurdle on the development of the field. Although many books have been published recently in bioinformatics, most of them emphasize DNA sequence analysis under a deterministic approach.
Principles of Statistical Genomics synthesizes the state-of-the-art statistical methodologies (stochastic approaches) applied to genome study. It facilitates understanding of the statistical models and methods behind the major bioinformatics software packages, which will help researchers choose the optimal algorithm to analyze their data and better interpret the results of their analyses. Understanding existing statistical models and algorithms assists researchers to develop improved statistical methods to extract maximum information from their data.
Resourceful and easy to use,Principles of Statistical Genomics is a comprehensive reference for researchers and graduate students studying statistical genomics.
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Informazioni sull’autore
University of California, Department of Botany and Plant Sciences, Riverside, CA, USA
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Einbeck, Germania
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