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Statistical Modeling and Machine Learning for Molecular Biology

Alan Moses
Livre relié | Anglais | Chapman & Hall/CRC Computational Biology
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Description

Molecular biologists are performing increasingly large and complicated experiments, but often have little background in data analysis. The book is devoted to teaching the statistical and computational techniques molecular biologists need to analyze their data. It explains the big-picture concepts in data analysis using a wide variety of real-world molecular biological examples such as eQTLs, ortholog identification, motif finding, inference of population structure, protein fold prediction and many more. The book takes a pragmatic approach, focusing on techniques that are based on elegant mathematics yet are the simplest to explain to scientists with little background in computers and statistics.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
280
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9781138407213
Date de parution :
27-07-17
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
156 mm x 233 mm
Poids :
452 g

Les avis