Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Bayesian Inference for Gene Expression and Proteomics

Name: Bayesian Inference for Gene Expression and Proteomics
Brand: Cambridge University Press
SKU: 01338554
Price: 69.01 EUR
Availability: InStock
Author: Kim Anh Do
ISBN: 9781107636989

Kim Anh Do

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 01338554

Издателство Cambridge University Press, април 2012

The interdisciplinary nature of bioinformatics presents a research challenge in integrating concepts... Цялото описание

Код Либристо: 01338554

167 b

69.01 €

134.97 лв

Външен склад Изпращаме след 9-15 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Widerstand Und Antrieb Von Schiffen othe

С меки корици

37.79 € 73.91 лв

Cote Occidentale d'Afrique: Cote d'Or: Geographie, Commerce, Moeurs Peuchgaric-N

С меки корици

14.60 € 28.55 лв

William Gass Maniez

С меки корици

15.32 € 29.96 лв

LUDWIG FEUERBACH Y EL FIN FILO ENGELS

Книга

5.90 € 11.53 лв

Integracion de los extranjeros. Un análisis transversal desde andalucía. Sanchez Lorenzo

binding.

65.49 € 128.09 лв

Los persas Esquilo de Eleusis

С меки корици

20.65 € 40.39 лв

LENGUA CASTELLANA Y LITERATURA 4ºPRIMARIA. COMUNIDAD ZOOM 2023 ESTRELLA LOPEZ AGUILAR

С меки корици

49.85 € 97.51 лв

Emauxtive Boni

С меки корици

22.15 € 43.33 лв

The interdisciplinary nature of bioinformatics presents a research challenge in integrating concepts, methods, software and multiplatform data. Although there have been rapid developments in new technology and an inundation of statistical methods for addressing other types of high-throughput data, such as proteomic profiles that arise from mass spectrometry experiments. This book discusses the development and application of Bayesian methods in the analysis of high-throughput bioinformatics data that arise from medical, in particular, cancer research, as well as molecular and structural biology. The Bayesian approach has the advantage that evidence can be easily and flexibly incorporated into statistical methods. A basic overview of the biological and technical principles behind multi-platform high-throughput experimentation is followed by expert reviews of Bayesian methodology, tools and software for single group inference, group comparisons, classification and clustering, motif discovery and regulatory networks, and Bayesian networks and gene interactions.