Эта книга представляет собой всесторонний обзор высокопроизводительных методов распознавания образов и подходов к вычислительной молекулярной биологии. В ней освещаются разработки методик и подходов к распознаванию образов, относящихся к вычислительной молекулярной биологии. Авторы дают обширное покрытие этой области, охватывая фундаментальную и техническую информацию о методиках и подходах, а также обсуждая связанные с ними проблемы.
Книга состоит из 29 глав, организованных в 7 частей: Распознавание образов в последовательностях, Распознавание образов в вторичных структурах, Распознавание образов в третичных структурах, Распознавание образов в четвертичных структурах, Распознавание образов в микрочипах, Распознавание образов в филогенетических деревьях и Распознавание образов в биологических сетях.
Эта книга дает обзор развития методик и подходов к распознаванию образов в биомолекулярных данных, рассматривает распознавание образов в первичных, вторичных, третичных и четвертичных структурах, а также в микрочипах, филогенетических деревьях и биологических сетях. В ней приводятся примеры исследований для дальнейшей иллюстрации обсуждаемых концепций.
Распознавание образов в вычислительной молекулярной биологии: методики и подходы - это справочник для практиков и профессиональных исследователей в области информатики, естественных наук и математики. Эта книга также служит дополнительным материалом для чтения студентов аспирантуры и молодых исследователей, интересующихся вычислительной молекулярной биологией.
Книга посвящена обзору высокопроизводительных техник и подходов к вычислительной молекулярной биологии. Используя широкий спектр информации по связанным с этим темам, авторы предагают фундаментальные и технические данные, включая обзоры проблем.
Издание состоит из 29 глав, которые организованы в семь частей: распознавание образов в последовательностях, распознавание образов во вторичных структурах, и т.д. В книге приведены сравнительные исследования и примеры для углубленного понимания затронутых тем и концепций.
В книге всесторонне рассматриваются прогрессивные методы и подходы к машинному обучению в прикладной Молекулярной Биологии. Авторы осуществляют обзор фундаментальной и технической информации по данной тематике, а также обсуждают сопутствующие проблемы. Оригинал состоит из 29 глав, поделенных на 7 разделов: Машинное обучение в последовательностях, в строении вторичных структур ДНК, в третичных структурах белков, в четвертичных структурах вирусов, в микроматрицах, в филогенетических деревьях, в биологических сетях. Рассмотрены эволюция методов и подходов к целенаправленному обучению на биомолекулярных данных, включая первичную, вторичную, третичную и четвертичные структуры ДНК, микроматрицы, филогенез и биосети. Также книги делятся на примеры и случаи, чтобы более легко понять обсужденные концепции. Эта книга – подходящее чтение для исполнительских практикантов и исследователей компьютерных наук, естественных наук и математических дисциплин. Это чтение также важно для студентов-выпускников и молодых исследователей, интересующихся Молекулярной Биотехнологией.
Электронная Книга «Pattern Recognition in Computational Molecular Biology» написана автором Mourad Elloumi в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119078852
Описание книги от Mourad Elloumi
A comprehensive overview of high-performance pattern recognition techniques and approaches to Computational Molecular Biology This book surveys the developments of techniques and approaches on pattern recognition related to Computational Molecular Biology. Providing a broad coverage of the field, the authors cover fundamental and technical information on these techniques and approaches, as well as discussing their related problems. The text consists of twenty nine chapters, organized into seven parts: Pattern Recognition in Sequences, Pattern Recognition in Secondary Structures, Pattern Recognition in Tertiary Structures, Pattern Recognition in Quaternary Structures, Pattern Recognition in Microarrays, Pattern Recognition in Phylogenetic Trees, and Pattern Recognition in Biological Networks. Surveys the development of techniques and approaches on pattern recognition in biomolecular data Discusses pattern recognition in primary, secondary, tertiary and quaternary structures, as well as microarrays, phylogenetic trees and biological networks Includes case studies and examples to further illustrate the concepts discussed in the book Pattern Recognition in Computational Molecular Biology: Techniques and Approaches is a reference for practitioners and professional researches in Computer Science, Life Science, and Mathematics. This book also serves as a supplementary reading for graduate students and young researches interested in Computational Molecular Biology.
