Protein Function Prediction : Methods and Protocols
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2026
- 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 fully updated volume explores a wide array of new and state-of-the-art tools and resources for protein function prediction. Beginning with in-depth overviews of essential underlying computational techniques, such as machine learning, multi-task learning, protein language models, and deep learning, the book continues by covering specific tools for protein function prediction, ranging from gene ontology-term predictions to the predictions of binding sites, protein localization and solubility, signal peptides, intrinsic disorder, and intrinsically disordered binding regions, as well as presenting databases that address protein moonlighting and protein binding. Written for the highly successful Methods in Molecular Biology series, chapters include introductions to their respective topics, step-by-step instructions on how to use software and web resources, use cases, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls. Authoritative and up-to-date, Protein Function Prediction: Methods and Protocols, Second Edition helps readers to understand and appreciate this vibrant and growing research area and guides in the quest to identify and use the best computational methods and resources for their projects. …
Codice articolo 9781071646649
- Titolo
- Protein Function Prediction : Methods and Protocols
- Autore
- Lukasz Kurgan
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1071646648
- ISBN 13
- 9781071646649
- Edizione
- seconda edizione
- Peso dell'articolo
- 706 grammi
- Dimensioni
- 254x178x21 mm
- Serie
- Libro 314 di 382: Methods in Molecular Biology
This fully updated volume explores a wide array of new and state-of-the-art tools and resources for protein function prediction. Beginning with in-depth overviews of essential underlying computational techniques, such as machine learning, multi-task learning, protein language models, and deep learning, the book continues by covering specific tools for protein function prediction, ranging from gene ontology-term predictions to the predictions of binding sites, protein localization and solubility, signal peptides, intrinsic disorder, and intrinsically disordered binding regions, as well as presenting databases that address protein moonlighting and protein binding. Written for the highly successful Methods in Molecular Biology series, chapters include introductions to their respective topics, step-by-step instructions on how to use software and web resources, use cases, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.
Authoritative and up-to-date, Protein Function Prediction: Methods and Protocols, Second Edition helps readers to understand and appreciate this vibrant and growing research area and guides in the quest to identify and use the best computational methods and resources for their projects.
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Dalla quarta di copertina
This fully updated volume explores a wide array of new and state-of-the-art tools and resources for protein function prediction. Beginning with in-depth overviews of essential underlying computational techniques, such as machine learning, multi-task learning, protein language models, and deep learning, the book continues by covering specific tools for protein function prediction, ranging from gene ontology-term predictions to the predictions of binding sites, protein localization and solubility, signal peptides, intrinsic disorder, and intrinsically disordered binding regions, as well as presenting databases that address protein moonlighting and protein binding. Written for the highly successful Methods in Molecular Biology series, chapters include introductions to their respective topics, step-by-step instructions on how to use software and web resources, use cases, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.
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