Книга "Handbook of Statistical Systems Biology" является исчерпывающим руководством по системной биологии для практикующих специалистов и преподавателей. Она представляет собой полное и подробное изложение важных и новейших тем в этой области. В книге описываются основные идеи в области системной биологии и статистики, методы спецификации и подгонки моделей, а также оценки неизвестных параметров. Ведущие эксперты в области системной биологии и статистики сотрудничали, чтобы представить полное представление о методах вывода в системной биологии, включая классические и байесовские статистические методы для анализа сложных систем. В книге рассматриваются также сети и графическое моделирование, а также широкий спектр статистических моделей для динамических систем. Обсуждаются различные приложения для статистической системной биологии, такие как регуляция генов и передача сигналов. В книге также представлено подробное описание методов обратного проектирования. Книга содержит иллюстрации, поясняющие ключевые концепции. Это руководство является ключевым ресурсом для исследователей, практикующих системную биологию, и тех, кто требует полного обзора этой важной области.
Электронная Книга «Handbook of Statistical Systems Biology» написана автором David J. Balding в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119970613
Описание книги от David J. Balding
Systems Biology is now entering a mature phase in which the key issues are characterising uncertainty and stochastic effects in mathematical models of biological systems. The area is moving towards a full statistical analysis and probabilistic reasoning over the inferences that can be made from mathematical models. This handbook presents a comprehensive guide to the discipline for practitioners and educators, in providing a full and detailed treatment of these important and emerging subjects. Leading experts in systems biology and statistics have come together to provide insight in to the major ideas in the field, and in particular methods of specifying and fitting models, and estimating the unknown parameters. This book: Provides a comprehensive account of inference techniques in systems biology. Introduces classical and Bayesian statistical methods for complex systems. Explores networks and graphical modeling as well as a wide range of statistical models for dynamical systems. Discusses various applications for statistical systems biology, such as gene regulation and signal transduction. Features statistical data analysis on numerous technologies, including metabolic and transcriptomic technologies. Presents an in-depth presentation of reverse engineering approaches. Provides colour illustrations to explain key concepts. This handbook will be a key resource for researchers practising systems biology, and those requiring a comprehensive overview of this important field.
