Elsemellawy hossam (45 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Bio-informatique immunologique | Prédiction des épitopes du CMH de classe II | Hossam Elsemellawy (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2026 | Editions Notre Savoir | EAN 9786209783555 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. …

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Bioinformatyka immunologiczna | Przewidywanie epitopów MHC klasy II | Hossam Elsemellawy (u. a.) | Taschenbuch | Polnisch | 2026 | Wydawnictwo Nasza Wiedza | EAN 9786209798986 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. Bioinformática Imunológica | Previsão de epítopos do MHC de Classe II | Hossam Elsemellawy (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2026 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786209701719 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. Bioinformatica immunologica | Previsione degli epitopi dell'MHC di classe II | Hossam Elsemellawy (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2026 | Edizioni Sapienza | EAN 9786209704208 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware - Die erfolgreiche Vorhersage von Epitopen der Moleküle des Haupthistokompatibilitätskomplexes (MHC) ist ein wesentlicher Schritt bei der Entwicklung genetischer Impfstoffe. Die erfolgreiche Vorhersage von MHC-Klasse-II-Epitopen ist schwieriger als die von MHC-Klasse-I-Epitopen, da die Klasse-II-Moleküle an beiden Enden eine offene Bindungsrinne aufweisen; diese Struktur führt zu einer variablen Länge der MHC-II-Epitope und erschwert die Identifizierung des kernbildenden 9-Mers. In diesem Buch stellen wir einen neuartigen Klassifikationsalgorithmus zur Vorhersage von MHC-Klasse-II-Epitopen vor, der auf der Multiple-Instance-Learning-Technik basiert. Das Separated Constructive Clustering Ensemble (SCCE) ist unsere neue Version des Constructive Clustering Ensemble (CCE). SCCE integriert genetische Algorithmen, K-Medoid-Clustering, Ensemble-Lernen und Support-Vektor-Maschinen in einem koordinierten Ansatz zur Vorhersage der MHC-II-Epitope. SCCE wurde anhand von vier Benchmark-Datensätzen getestet und erzielte eine durchschnittliche Genauigkeit von 85 %. Die Ergebnisse von SCCE übertreffen die meisten aktuellen Regressionsmethoden auf dem Stand der Technik. SCCE erzielte diese Ergebnisse unter Verwendung von Binder- und Non-Binder-Flags, ohne dass Regressionsdaten erforderlich waren.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. Immunologische Bioinformatik | Vorhersage von MHC-Klasse-II-Epitopen | Hossam Elsemellawy (u. a.) | Taschenbuch | 120 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786209778438 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Successful Prediction for Major Histocompatibility Complex (MHC) molecule epitopes is an essential step in designing Genetic Vaccines. Successful prediction of MHC class II epitopes is more difficult than MHC class I epitopes due to open binding groove at both ends in class II molecules, this structure leads to variable length for MHC II epitopes and complicating the task for detecting the core binding 9-mer. In this Book we presented a novel classification algorithm for predicting MHC Class II epitopes using Multiple Instance Learning technique. Separated Constructive Clustering Ensemble (SCCE) is our new version for Constructive Clustering Ensemble (CCE). SCCE integrated Genetic Algorithm, K medoid clustering, Ensemble learning and Support vector machine in an orchestration to predict the MHC II epitopes. SCCE is tested by four benchmark data sets and achieved average accuracy 85%. SCCE results exceed most of the current state of art regression methods. SCCE achieved these results using only binder and non-binder flags, without need for regression data. 104 pp. Englisch.…

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Elsemellawy HossamHossam Elsemellawy is Researcher in the Arab Academy for Science, Technology and Maritime Transport, Egypt. Amr Badr is a Prof. of Computer Science, Cairo University, Egypt. Mostafa Abdelazim is a Prof. of Computer . …

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Successful Prediction for Major Histocompatibility Complex (MHC) molecule epitopes is an essential step in designing Genetic Vaccines. Successful prediction of MHC class II epitopes is more difficult than MHC class I epitopes due to open binding groove at both ends in class II molecules, this structure leads to variable length for MHC II epitopes and complicating the task for detecting the core binding 9-mer. In this Book we presented a novel classification algorithm for predicting MHC Class II epitopes using Multiple Instance Learning technique. Separated Constructive Clustering Ensemble (SCCE) is our new version for Constructive Clustering Ensemble (CCE). SCCE integrated Genetic Algorithm, K medoid clustering, Ensemble learning and Support vector machine in an orchestration to predict the MHC II epitopes. SCCE is tested by four benchmark data sets and achieved average accuracy 85%. SCCE results exceed most of the current state of art regression methods. SCCE achieved these results using only binder and non-binder flags, without need for regression data.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 104 pp. Englisch.…

Paperback. Condizione: new. Paperback. La prediction reussie des epitopes des molecules du complexe majeur d'histocompatibilite (CMH) constitue une etape essentielle dans la conception de vaccins genetiques. La prediction des epitopes du CMH de classe II s'avere plus difficile que celle des epitopes du CMH de classe I en raison de la rainure de liaison ouverte aux deux extremites des molecules de classe II; cette structure entraine une longueur variable pour les epitopes du CMH de classe II et complique la detection du 9-mere de liaison central. Dans cet ouvrage, nous presentons un nouvel algorithme de classification permettant de predire les epitopes du CMH de classe II a l'aide de la technique d'apprentissage par instances multiples. Le Separated Constructive Clustering Ensemble (SCCE) est notre nouvelle version du Constructive Clustering Ensemble (CCE). Le SCCE integre un algorithme genetique, le clustering K-medoides, l'apprentissage par ensembles et une machine a vecteurs de support dans une orchestration visant a predire les epitopes du CMH de classe II. Le SCCE a ete teste sur quatre ensembles de donnees de reference et a atteint une precision moyenne de 85 %. Les resultats du SCCE surpassent la plupart des methodes de regression de pointe actuelles. Le SCCE a obtenu ces resultats en utilisant uniquement des indicateurs de liaison et de non-liaison, sans avoir besoin de donnees de regression. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 116 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La predicción acertada de los epítopos de las moléculas del Complejo Mayor de Histocompatibilidad (MHC) es un paso esencial en el diseño de vacunas genéticas. La predicción acertada de los epítopos del MHC de clase II resulta más difícil que la de los de clase I debido a la ranura de unión abierta en ambos extremos de las moléculas de clase II; esta estructura da lugar a una longitud variable de los epítopos del MHC de clase II y complica la tarea de detectar el 9-mer de unión central. En este libro presentamos un novedoso algoritmo de clasificación para predecir epítopos del MHC de clase II utilizando la técnica de aprendizaje de instancias múltiples. El Conjunto de Agrupación Constructiva Separada (SCCE) es nuestra nueva versión del Conjunto de Agrupación Constructiva (CCE). El SCCE integra el algoritmo genético, la agrupación K-medoides, el aprendizaje por conjuntos y la máquina de vectores de soporte en una orquestación para predecir los epítopos del MHC de clase II. El SCCE se ha probado con cuatro conjuntos de datos de referencia y ha alcanzado una precisión media del 85 %. Los resultados del SCCE superan a la mayoría de los métodos de regresión de vanguardia actuales. El SCCE logró estos resultados utilizando únicamente indicadores de unión y no unión, sin necesidad de datos de regresión.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -La prédiction réussie des épitopes des molécules du complexe majeur d'histocompatibilité (CMH) constitue une étape essentielle dans la conception de vaccins génétiques. La prédiction des épitopes du CMH de classe II s'avère plus difficile que celle des épitopes du CMH de classe I en raison de la rainure de liaison ouverte aux deux extrémités des molécules de classe II ; cette structure entraîne une longueur variable pour les épitopes du CMH de classe II et complique la détection du 9-mère de liaison central. Dans cet ouvrage, nous présentons un nouvel algorithme de classification permettant de prédire les épitopes du CMH de classe II à l'aide de la technique d'apprentissage par instances multiples. Le Separated Constructive Clustering Ensemble (SCCE) est notre nouvelle version du Constructive Clustering Ensemble (CCE). Le SCCE intègre un algorithme génétique, le clustering K-médoïdes, l'apprentissage par ensembles et une machine à vecteurs de support dans une orchestration visant à prédire les épitopes du CMH de classe II. Le SCCE a été testé sur quatre ensembles de données de référence et a atteint une précision moyenne de 85 %. Les résultats du SCCE surpassent la plupart des méthodes de régression de pointe actuelles. Le SCCE a obtenu ces résultats en utilisant uniquement des indicateurs de liaison et de non-liaison, sans avoir besoin de données de régression. 116 pp. Französisch.…

Paperback. Condizione: new. Paperback. A previsao bem-sucedida dos epitopos das moleculas do Complexo Principal de Histocompatibilidade (MHC) e um passo essencial na concecao de vacinas geneticas. A previsao bem-sucedida dos epitopos do MHC de classe II e mais dificil do que a dos epitopos do MHC de classe I, devido a ranhura de ligacao aberta em ambas as extremidades das moleculas de classe II; esta estrutura leva a um comprimento variavel dos epitopos do MHC II e complica a tarefa de detetar o 9-mer de ligacao central. Neste livro, apresentamos um novo algoritmo de classificacao para a previsao de epitopos do MHC de classe II utilizando a tecnica de Aprendizagem de Instancias Multiplas. O Conjunto de Agrupamento Construtivo Separado (SCCE) e a nossa nova versao do Conjunto de Agrupamento Construtivo (CCE). O SCCE integrou o Algoritmo Genetico, o agrupamento K-medoides, a aprendizagem em conjunto e a maquina de vetores de suporte numa orquestracao para prever os epitopos do MHC II. O SCCE foi testado em quatro conjuntos de dados de referencia e alcancou uma precisao media de 85%. Os resultados do SCCE superam a maioria dos metodos de regressao de ponta atuais. O SCCE alcancou estes resultados utilizando apenas indicadores de ligacao e nao ligacao, sem necessidade de dados de regressao. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La predicción acertada de los epítopos de las moléculas del Complejo Mayor de Histocompatibilidad (MHC) es un paso esencial en el diseño de vacunas genéticas. La predicción acertada de los epítopos del MHC de clase II resulta más difícil que la de los de clase I debido a la ranura de unión abierta en ambos extremos de las moléculas de clase II; esta estructura da lugar a una longitud variable de los epítopos del MHC de clase II y complica la tarea de detectar el 9-mer de unión central. En este libro presentamos un novedoso algoritmo de clasificación para predecir epítopos del MHC de clase II utilizando la técnica de aprendizaje de instancias múltiples. El Conjunto de Agrupación Constructiva Separada (SCCE) es nuestra nueva versión del Conjunto de Agrupación Constructiva (CCE). El SCCE integra el algoritmo genético, la agrupación K-medoides, el aprendizaje por conjuntos y la máquina de vectores de soporte en una orquestación para predecir los epítopos del MHC de clase II. El SCCE se ha probado con cuatro conjuntos de datos de referencia y ha alcanzado una precisión media del 85 %. Los resultados del SCCE superan a la mayoría de los métodos de regresión de vanguardia actuales. El SCCE logró estos resultados utilizando únicamente indicadores de unión y no unión, sin necesidad de datos de regresión.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 116 pp. Spanisch.…

Paperback. Condizione: new. Paperback. Die erfolgreiche Vorhersage von Epitopen der Molekuele des Haupthistokompatibilitaetskomplexes (MHC) ist ein wesentlicher Schritt bei der Entwicklung genetischer Impfstoffe. Die erfolgreiche Vorhersage von MHC-Klasse-II-Epitopen ist schwieriger als die von MHC-Klasse-I-Epitopen, da die Klasse-II-Molekuele an beiden Enden eine offene Bindungsrinne aufweisen; diese Struktur fuehrt zu einer variablen Laenge der MHC-II-Epitope und erschwert die Identifizierung des kernbildenden 9-Mers. In diesem Buch stellen wir einen neuartigen Klassifikationsalgorithmus zur Vorhersage von MHC-Klasse-II-Epitopen vor, der auf der Multiple-Instance-Learning-Technik basiert. Das Separated Constructive Clustering Ensemble (SCCE) ist unsere neue Version des Constructive Clustering Ensemble (CCE). SCCE integriert genetische Algorithmen, K-Medoid-Clustering, Ensemble-Lernen und Support-Vektor-Maschinen in einem koordinierten Ansatz zur Vorhersage der MHC-II-Epitope. SCCE wurde anhand von vier Benchmark-Datensaetzen getestet und erzielte eine durchschnittliche Genauigkeit von 85 %. Die Ergebnisse von SCCE uebertreffen die meisten aktuellen Regressionsmethoden auf dem Stand der Technik. SCCE erzielte diese Ergebnisse unter Verwendung von Binder- und Non-Binder-Flags, ohne dass Regressionsdaten erforderlich waren. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…

Paperback. Condizione: new. Paperback. Una previsione accurata degli epitopi delle molecole del Complesso Maggiore di Istocompatibilita (MHC) rappresenta un passo fondamentale nella progettazione dei vaccini genetici. Prevedere con successo gli epitopi MHC di classe II e piu difficile rispetto a quelli di classe I a causa della scanalatura di legame aperta su entrambe le estremita delle molecole di classe II; questa struttura comporta una lunghezza variabile degli epitopi MHC di classe II e complica il compito di individuare il 9-mero di legame centrale. In questo libro abbiamo presentato un nuovo algoritmo di classificazione per la previsione degli epitopi MHC di classe II utilizzando la tecnica del Multiple Instance Learning. Il Separated Constructive Clustering Ensemble (SCCE) e la nostra nuova versione del Constructive Clustering Ensemble (CCE). SCCE integra l'algoritmo genetico, il clustering K-medoid, l'apprendimento ensemble e la macchina a vettori di supporto in un'orchestrazione per prevedere gli epitopi MHC II. L'SCCE e stato testato su quattro set di dati di riferimento e ha raggiunto un'accuratezza media dell'85%. I risultati dell'SCCE superano la maggior parte dei metodi di regressione all'avanguardia attualmente disponibili. L'SCCE ha ottenuto questi risultati utilizzando solo i flag di legame e di non legame, senza bisogno di dati di regressione. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…