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Bioconductor Case Studies - Robert Gentleman/ Florian Hahne/ Wolfgang Huber/ Seth Falcon
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Robert Gentleman/ Florian Hahne/ Wolfgang Huber/ Seth Falcon:

Bioconductor Case Studies - Taschenbuch

2008, ISBN: 9780387772394

*Bioconductor Case Studies* - Auflage 2008 / Taschenbuch für 117.49 € / Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Medizin Medien > Bücher nein Buch (kartoniert) Hardcover;Naturwissenschaften… Mehr…

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Florian Hahne, Wolfgang Huber, Robert Gentleman, Seth Falcon:

Bioconductor Case Studies - gebunden oder broschiert

2008, ISBN: 9780387772394

Springer-Verlag, 2008. Hardcover. Very Good. No markings. There is some very minor shelf and handling wear., Springer-Verlag, 2008, 3

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Hahne, Florian,Huber, Wolfgang,Gentleman, Robert,Falcon, Seth:
Bioconductor Case Studies (Use R!) - Taschenbuch

2008

ISBN: 9780387772394

Springer, 2008. First Edition. Trade Paperback. Used - Like New. A near fine copy, text clean and unmarked., Springer, 2008, 5

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Florian Hahne; Wolfgang Huber; Robert Gentleman; Seth Falcon:
Bioconductor Case Studies - Taschenbuch

2008, ISBN: 9780387772394

Buch, Softcover, 2008 ed. [PU: Springer-Verlag New York Inc.], Springer-Verlag New York Inc., 2008

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Wolfgang Huber Robert Gentleman Florian Hahne:
Bioconductor Case Studies - gebrauchtes Buch

ISBN: 9780387772394

Springer , pp. 300 . Papeback. Used., Springer, 0

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Bioconductor Case Studies
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9780387772394


Bioconductor software has become a standard tool for the analysis and comprehension of data from high-throughput genomics experiments. Its application spans a broad field of technologies used in contemporary molecular biology. In this volume, the authors present a collection of cases to apply Bioconductor tools in the analysis of microarray gene expression data. Topics covered include: (1) import and preprocessing of data from various sources; (2) statistical modeling of differential gene expression; (3) biological metadata; (4) application of graphs and graph rendering; (5) machine learning for clustering and classification problems; (6) gene set enrichment analysis.Each chapter of this book describes an analysis of real data using hands-on example driven approaches. Short exercises help in the learning process and invite more advanced considerations of key topics. The book is a dynamic document. All the code shown can be executed on a local computer, and readers are able to reproduce every computation, figure, and table.

Detailangaben zum Buch - Bioconductor Case Studies


EAN (ISBN-13): 9780387772394
ISBN (ISBN-10): 0387772391
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2008
Herausgeber: Springer New York
283 Seiten
Gewicht: 0,511 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2007-06-15T11:27:27+02:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2024-04-17T08:04:44+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9780387772394

ISBN - alternative Schreibweisen:
0-387-77239-1, 978-0-387-77239-4
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: huber, wolfgang hahn, robert hahn, gentleman, hahne, falcon, florian, seth, roberts, falco, wolf robert, robert springer
Titel des Buches: last studies, just case

Daten vom Verlag:

Autor/in: Florian Hahne
Titel: Use R! Bioconductor Case Studies
Verlag: Springer; Springer US
284 Seiten
Erscheinungsjahr: 2008-08-15
New York; NY; US
Gedruckt / Hergestellt in Vereinigte Staaten.
Gewicht: 0,513 kg
Sprache: Englisch
120,99 € (DE)

BC; Life Sciences, general; Hardcover, Softcover / Biologie; Biowissenschaften, allgemein; Verstehen; Annotation; Bioinformatics; Clustering; Computational biology; Computer; Machine learning; Microarray; Networks; biology; calculus; classification; genome; modeling; Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences; Computational Biology/Bioinformatics; Bioinformatics; Mathematical and Computational Biology; Life Sciences; Biostatistics; Computational and Systems Biology; Bioinformatics; Mathematical and Computational Biology; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; DV-gestützte Biologie/Bioinformatik; EA

The ALL Dataset.- R and Bioconductor Introduction.- Processing Affymetrix Expression Data.- Two Color Arrays.- Fold Changes, Log Ratios, Background Correction, Shrinkage Estimation, and Variance Stabilization.- Easy Differential Expression.- Differential Expression.- Annotation and Metadata.- Supervised Machine Learning.- Unsupervised Machine Learning.- Using Graphs for Interactome Data.- Graph Layout.- Gene Set Enrichment Analysis.- Hypergeometric Testing Used for Gene Set Enrichment Analysis.- Solutions to Exercises.
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