Книга "Анализ данных микрочипов" является первой, которая фокусируется на применении математических сетей для анализа данных микрочипов. Этот метод выходит за рамки традиционных методов кластеризации, которые обычно используются. Книга включает в себя следующие темы: * Понимание и предварительная обработка данных микрочипов * Кластеризация данных микрочипов * Восстановление цикла клетки дрожжей с помощью частичных корреляций более высокого порядка * Алгоритм верификации двухслойной структуры * Вероятностные булевы сети как модели регуляции генов * Оценка транскрипционных регуляторных сетей с помощью байесовских сетей * Анализ эффектов терапевтических соединений * Статистические методы для вывода генетических сетей и регуляторных модулей * Идентификация генетических сетей по структурным уравнениям * Предсказание функциональных модулей с использованием данных микрочипов и взаимодействия белков * Интеграция результатов из майнинга литературы и экспериментов с микрочипами для вывода генных сетей. Книга адресована как ученым, использующим эту технику, так и тем, кто разрабатывает новые методы анализа.
Analysis of Microarry Data focuses on networks in analyzing microARRAY data, uniting the traditional approaches with powerful simulAtion-based models. This resourceful guide unravels methods, presents a cohesive review, and outlines challenGes and soluTions.
Электронная Книга «Analysis of Microarray Data» написана автором Matthias Dehmer в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9783527622825
Описание книги от Matthias Dehmer
This book is the first to focus on the application of mathematical networks for analyzing microarray data. This method goes well beyond the standard clustering methods traditionally used. From the contents: * Understanding and Preprocessing Microarray Data * Clustering of Microarray Data * Reconstruction of the Yeast Cell Cycle by Partial Correlations of Higher Order * Bilayer Verification Algorithm * Probabilistic Boolean Networks as Models for Gene Regulation * Estimating Transcriptional Regulatory Networks by a Bayesian Network * Analysis of Therapeutic Compound Effects * Statistical Methods for Inference of Genetic Networks and Regulatory Modules * Identification of Genetic Networks by Structural Equations * Predicting Functional Modules Using Microarray and Protein Interaction Data * Integrating Results from Literature Mining and Microarray Experiments to Infer Gene Networks The book is for both, scientists using the technique as well as those developing new analysis techniques.
