Книга "Bioinformatics and Biomarker Discovery. Omic Data Analysis for Personalized Medicine" предназначена для знакомства биологов, клиницистов и исследователей в области вычислительной биологии с основными принципами, методами и инструментами анализа данных для поддержки обнаружения биомаркеров и разработки диагностических и прогностических систем. Основное внимание уделено тому, как основные статистические и методы анализа данных могут поддерживать обнаружение и оценку биомаркеров, с акцентом на приложениях на основе различных типов "омических" данных. Книга также обсуждает факторы, требования и методы для скрининга, диагностических и прогностических приложений для заболеваний. Читатели получают необходимые знания для оценки требований, вычислительных подходов и результатов в исследованиях биомаркеров заболеваний. В книгу включены комментарии экспертов, содержащие подробные обсуждения методологий и приложений на основе конкретных типов "омических" данных, а также их интеграции. Книга охватывает основной спектр источников данных, используемых в настоящее время для обнаружения биомаркеров, и ставит акцент на концепциях, принципах проектирования и методологиях, которые могут быть расширены или адаптированы к более конкретным приложениям. Книга также предлагает принципы и методы для оценки биоинформатических/биостатистических ограничений, преимуществ и вызовов в исследованиях обнаружения биомаркеров. В книге обсуждаются подходы и приложения системной биологии, а также включены комментарии экспертов, чтобы более детально обсудить актуальность техник, обобщить биологические/клинические последствия и предоставить альтернативные толкования.
Электронная Книга «Bioinformatics and Biomarker Discovery. Omic Data Analysis for Personalized Medicine» написана автором Francisco Azuaje в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470686430
Описание книги от Francisco Azuaje
This book is designed to introduce biologists, clinicians and computational researchers to fundamental data analysis principles, techniques and tools for supporting the discovery of biomarkers and the implementation of diagnostic/prognostic systems. The focus of the book is on how fundamental statistical and data mining approaches can support biomarker discovery and evaluation, emphasising applications based on different types of «omic» data. The book also discusses design factors, requirements and techniques for disease screening, diagnostic and prognostic applications. Readers are provided with the knowledge needed to assess the requirements, computational approaches and outputs in disease biomarker research. Commentaries from guest experts are also included, containing detailed discussions of methodologies and applications based on specific types of «omic» data, as well as their integration. Covers the main range of data sources currently used for biomarker discovery Covers the main range of data sources currently used for biomarker discovery Puts emphasis on concepts, design principles and methodologies that can be extended or tailored to more specific applications Offers principles and methods for assessing the bioinformatic/biostatistic limitations, strengths and challenges in biomarker discovery studies Discusses systems biology approaches and applications Includes expert chapter commentaries to further discuss relevance of techniques, summarize biological/clinical implications and provide alternative interpretations
