r deepa lakshmi (34 risultati)

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Paperback. Condizione: Brand New. 168 pages. 8.66x5.91x0.38 inches. In Stock.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Datamining for Protein Sequence Analysis | R. Deepa Lakshmi (u. a.) | Taschenbuch | 168 S. | Englisch | 2017 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783330005068 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Minería de datos para el análisis de secuencias de proteínas | R. Deepa Lakshmi (u. a.) | Taschenbuch | Spanisch | 2023 | Ediciones Nuestro Conocimiento | EAN 9786206854739 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Exploration de données pour l'analyse des séquences de protéines | R. Deepa Lakshmi (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2023 | Editions Notre Savoir | EAN 9786206854746 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Data Mining per l'analisi delle sequenze proteiche | R. Deepa Lakshmi (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2023 | Edizioni Sapienza | EAN 9786206854753 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Extração de dados para análise de sequências de proteínas | R. Deepa Lakshmi (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2023 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786206854760 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condizione: Neu. Datamining für die Proteinsequenzanalyse | R. Deepa Lakshmi (u. a.) | Taschenbuch | 136 S. | Deutsch | 2023 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786206854722 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data Mining of protein sequence databases poses challenges because many protein sequences are non-relational, whereas most Data Mining algorithms assume the input data to be relational database. Further, raw protein sequence database does not provide meaningful information until it is segregated into meaningful category. In this book, 1700 VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) Protein sequence dataset have been used and Data Mining algorithms are used for prediction. In Biocomputing, Data Mining (DM) techniques are widely used for prediction of protein structure. Interpreting voluminous Biological data is complex and the need for Data Mining concepts is significant. Molecular data such as DNA/Protein sequence, level of genetic expression, biochemical pathways, biomarkers and protein structures constitute a major part of biological data. The book discusses how standard Data Mining techniques such as extraction of protein data, segregation by clustering, association and visualization on a real time protein sequence dataset are performed. The existing integrated tool BioParisodhana is compared with BioBCDM where the novel tool outperforms BioParisodhana. 168 pp. Englisch.

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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Lakshmi R. DeepaAuthors Special interests in research include Bioinformatics, Data Mining and they Published articles with high Impact Factor and Scopus indexed. This book will be a motivation to the blooming researchers in Bioinfor.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 132 pp. Spanisch.

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Data Mining of protein sequence databases poses challenges because many protein sequences are non-relational, whereas most Data Mining algorithms assume the input data to be relational database. Further, raw protein sequence database does not provide meaningful information until it is segregated into meaningful category. In this book, 1700 VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) Protein sequence dataset have been used and Data Mining algorithms are used for prediction. In Biocomputing, Data Mining (DM) techniques are widely used for prediction of protein structure. Interpreting voluminous Biological data is complex and the need for Data Mining concepts is significant. Molecular data such as DNA/Protein sequence, level of genetic expression, biochemical pathways, biomarkers and protein structures constitute a major part of biological data. The book discusses how standard Data Mining techniques such as extraction of protein data, segregation by clustering, association and visualization on a real time protein sequence dataset are performed. The existing integrated tool BioParisodhana is compared with BioBCDM where the novel tool outperforms BioParisodhana.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 168 pp. Englisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data Mining of protein sequence databases poses challenges because many protein sequences are non-relational, whereas most Data Mining algorithms assume the input data to be relational database. Further, raw protein sequence database does not provide meaningful information until it is segregated into meaningful category. In this book, 1700 VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) Protein sequence dataset have been used and Data Mining algorithms are used for prediction. In Biocomputing, Data Mining (DM) techniques are widely used for prediction of protein structure. Interpreting voluminous Biological data is complex and the need for Data Mining concepts is significant. Molecular data such as DNA/Protein sequence, level of genetic expression, biochemical pathways, biomarkers and protein structures constitute a major part of biological data. The book discusses how standard Data Mining techniques such as extraction of protein data, segregation by clustering, association and visualization on a real time protein sequence dataset are performed. The existing integrated tool BioParisodhana is compared with BioBCDM where the novel tool outperforms BioParisodhana.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 136 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La extracción de datos de bases de datos de secuencias de proteínas plantea dificultades porque muchas secuencias de proteínas no son relacionales, mientras que la mayoría de los algoritmos de extracción de datos suponen que los datos de entrada son bases de datos relacionales. Además, la base de datos de secuencias de proteínas en bruto no proporciona información significativa hasta que no se segrega en categorías significativas. En este libro, se han utilizado 1700 datos de secuencias de proteínas VEGF (factor de crecimiento endotelial vascular) y algoritmos de minería de datos para la predicción. En Bioinformática, las técnicas de Minería de Datos (MD) se utilizan ampliamente para la predicción de la estructura de las proteínas. La interpretación de datos biológicos voluminosos es compleja y la necesidad de conceptos de minería de datos es significativa. Los datos moleculares, como la secuencia de ADN/proteínas, el nivel de expresión genética, las vías bioquímicas, los biomarcadores y las estructuras proteicas, constituyen una parte importante de los datos biológicos. El libro analiza cómo se llevan a cabo técnicas estándar de Minería de Datos, como la extracción de datos de proteínas, la segregación por agrupación, la asociación y la visualización en un conjunto de datos de secuencias de proteínas en tiempo real. La herramienta integrada existente BioParisodhana se compara con BioBCDM, donde la nueva herramienta supera a BioParisodhana.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 132 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La extracción de datos de bases de datos de secuencias de proteínas plantea dificultades porque muchas secuencias de proteínas no son relacionales, mientras que la mayoría de los algoritmos de extracción de datos suponen que los datos de entrada son bases de datos relacionales. Además, la base de datos de secuencias de proteínas en bruto no proporciona información significativa hasta que no se segrega en categorías significativas. En este libro, se han utilizado 1700 datos de secuencias de proteínas VEGF (factor de crecimiento endotelial vascular) y algoritmos de minería de datos para la predicción. En Bioinformática, las técnicas de Minería de Datos (MD) se utilizan ampliamente para la predicción de la estructura de las proteínas. La interpretación de datos biológicos voluminosos es compleja y la necesidad de conceptos de minería de datos es significativa. Los datos moleculares, como la secuencia de ADN/proteínas, el nivel de expresión genética, las vías bioquímicas, los biomarcadores y las estructuras proteicas, constituyen una parte importante de los datos biológicos. El libro analiza cómo se llevan a cabo técnicas estándar de Minería de Datos, como la extracción de datos de proteínas, la segregación por agrupación, la asociación y la visualización en un conjunto de datos de secuencias de proteínas en tiempo real. La herramienta integrada existente BioParisodhana se compara con BioBCDM, donde la nueva herramienta supera a BioParisodhana.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'exploration des données des bases de données de séquences de protéines pose des problèmes car de nombreuses séquences de protéines ne sont pas relationnelles, alors que la plupart des algorithmes d'exploration des données supposent que les données d'entrée sont des bases de données relationnelles. En outre, la base de données de séquences de protéines brutes ne fournit pas d'informations significatives tant qu'elle n'est pas classée dans des catégories pertinentes. Dans ce livre, 1700 données de séquences de protéines VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) ont été utilisées et des algorithmes d'exploration de données ont été utilisés pour la prédiction. Dans le domaine de la bio-informatique, les techniques de Data Mining (DM) sont largement utilisées pour prédire la structure des protéines. L'interprétation de données biologiques volumineuses est complexe et le besoin de concepts d'exploration de données est important. Les données moléculaires telles que les séquences d'ADN/de protéines, le niveau d'expression génétique, les voies biochimiques, les biomarqueurs et les structures protéiques constituent une part importante des données biologiques. Le livre explique comment les techniques standard de Data Mining telles que l'extraction de données protéiques, la ségrégation par clustering, l'association et la visualisation sur un ensemble de données de séquences protéiques en temps réel sont réalisées. L'outil intégré existant BioParisodhana est comparé à BioBCDM où le nouvVDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 136 pp. Französisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'exploration des données des bases de données de séquences de protéines pose des problèmes car de nombreuses séquences de protéines ne sont pas relationnelles, alors que la plupart des algorithmes d'exploration des données supposent que les données d'entrée sont des bases de données relationnelles. En outre, la base de données de séquences de protéines brutes ne fournit pas d'informations significatives tant qu'elle n'est pas classée dans des catégories pertinentes. Dans ce livre, 1700 données de séquences de protéines VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) ont été utilisées et des algorithmes d'exploration de données ont été utilisés pour la prédiction. Dans le domaine de la bio-informatique, les techniques de Data Mining (DM) sont largement utilisées pour prédire la structure des protéines. L'interprétation de données biologiques volumineuses est complexe et le besoin de concepts d'exploration de données est important. Les données moléculaires telles que les séquences d'ADN/de protéines, le niveau d'expression génétique, les voies biochimiques, les biomarqueurs et les structures protéiques constituent une part importante des données biologiques. Le livre explique comment les techniques standard de Data Mining telles que l'extraction de données protéiques, la ségrégation par clustering, l'association et la visualisation sur un ensemble de données de séquences protéiques en temps réel sont réalisées. L'outil intégré existant BioParisodhana est comparé à BioBCDM où le nouv.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 136 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 132 pp. Italienisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 132 pp. Portugiesisch.

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Lakshmi R. DeepaDie Autoren haben ein besonderes Interesse an der Forschung in den Bereichen Bioinformatik und Data Mining und veroeffentlichen Artikel mit hohem Impact Factor und Scopus-Index. Dieses Buch wird eine Motivation fuer die.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A extração de dados de bases de dados de sequências de proteínas coloca desafios porque muitas sequências de proteínas não são relacionais, enquanto a maioria dos algoritmos de extração de dados assume que os dados de entrada são bases de dados relacionais. Além disso, a base de dados de sequências de proteínas em bruto não fornece informações significativas enquanto não for dividida em categorias significativas. Neste livro, foram utilizados 1700 conjuntos de dados de sequências de proteínas VEGF (Vascular Endothelial Growth Fator) e algoritmos de exploração de dados para a previsão. Em Biocomputação, as técnicas de Data Mining (DM) são amplamente utilizadas para a previsão da estrutura das proteínas. A interpretação de dados biológicos volumosos é complexa e a necessidade de conceitos de extração de dados é significativa. Os dados moleculares, como a sequência de ADN/proteínas, o nível de expressão genética, as vias bioquímicas, os biomarcadores e as estruturas proteicas constituem uma parte importante dos dados biológicos. O livro aborda a forma como são executadas as técnicas padrão de exploração de dados, como a extração de dados de proteínas, a segregação por agrupamento, a associação e a visualização num conjunto de dados de sequências de proteínas em tempo real. A ferramenta integrada existente BioParisodhana é comparada com o BioBCDM, onde a nova ferramenta supera o BioParisodhana.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 132 pp. Portugiesisch.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Data Mining von Proteinsequenzdatenbanken stellt eine Herausforderung dar, da viele Proteinsequenzen nicht relational sind, während die meisten Data-Mining-Algorithmen davon ausgehen, dass die Eingabedaten eine relationale Datenbank sind. Darüber hinaus liefern rohe Proteinsequenzdatenbanken keine aussagekräftigen Informationen, solange sie nicht in sinnvolle Kategorien unterteilt werden. In diesem Buch wurden 1700 VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor) Proteinsequenzdaten verwendet und Data-Mining-Algorithmen für die Vorhersage eingesetzt. Im Biocomputing werden Data-Mining-Techniken (DM) häufig für die Vorhersage von Proteinstrukturen verwendet. Die Interpretation umfangreicher biologischer Daten ist komplex und der Bedarf an Data-Mining-Konzepten ist groß. Molekulare Daten wie DNA-/Proteinsequenzen, das Niveau der genetischen Expression, biochemische Pfade, Biomarker und Proteinstrukturen machen einen großen Teil der biologischen Daten aus. In diesem Buch wird erörtert, wie Standard-Data-Mining-Techniken wie die Extraktion von Proteindaten, Segregation durch Clustering, Assoziation und Visualisierung auf einem Echtzeit-Proteinsequenzdatensatz durchgeführt werden. Das bestehende integrierte Tool BioParisodhana wird mit BioBCDM verglichen, wobei das neue Tool BioParisodhana übertrifft.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 136 pp. Deutsch.