Buch, Englisch, 152 Seiten, Format (B × H): 163 mm x 241 mm, Gewicht: 400 g
Buch, Englisch, 152 Seiten, Format (B × H): 163 mm x 241 mm, Gewicht: 400 g
Reihe: Lecture Notes in Electrical Engineering
ISBN: 978-1-4020-8974-9
Verlag: Springer
contains the data mining algorithms and their applications in genomics, with frontier case studies based on the recent and current works at the University of Hong Kong and the Oxford University Computing Laboratory, University of Oxford. It provides a systematic introduction to the use of data mining algorithms as an investigative tool for applications in genomics. offers state of the art of tremendous advances in data mining algorithms and applications in genomics and also serves as an excellent reference work for researchers and graduate students working on data mining algorithms and applications in genomics.
Zielgruppe
Research
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Data Mining
- Naturwissenschaften Biowissenschaften Botanik Pflanzenreproduktion, Verbreitung, Genetik
- Naturwissenschaften Biowissenschaften Tierkunde / Zoologie Tiergenetik, Reproduktion
- Naturwissenschaften Biowissenschaften Biowissenschaften Genetik und Genomik (nichtmedizinisch)
- Naturwissenschaften Biowissenschaften Molekularbiologie
- Technische Wissenschaften Elektronik | Nachrichtentechnik Elektronik Mikroprozessoren
- Naturwissenschaften Biowissenschaften Angewandte Biologie Bioinformatik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Bioinformatik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Datenkompression, Dokumentaustauschformate
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Vorklinische Medizin: Grundlagenfächer Humangenetik
Weitere Infos & Material
Data Mining Algorithms.- Advances in Genomic Experiment Techniques.- Case Study I: Hierarchical Clustering and Graph Algorithms for Tag-SNP Selection.- Case Study II: Constrained Unidimensional Scaling for Linkage Disequilibrium Maps.- Case Study III: Hybrid PCA-NN Algorithms for Continuous Microarray Time Series.- Discussions and Future Data Mining Projects.
