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Über das Werk

Pattern Recognition in Bioinformatics (ISBN: 9783642160004) ist ein einflussreiches Werk, das die Schnittstelle zwischen Mustererkennung und Biologie systematisch durchdringt. Es beleuchtet, wie Algorithmen Muster in biologischen Sequenzen, Strukturen und Expressionsdaten erkennen und interpretieren, und bietet damit eine fundierte Grundlage für die Analyse komplexer biologischer Signale. Das Buch veranschaulicht historische Meilensteine der Bioinformatik und zeigt, wie theoretische Konzepte in praktikable Werkzeuge überführt werden, die heute Forschung und Praxis prägen.

Zusammenfassung

In Pattern Recognition in Bioinformatics wird das breite Spektrum der Mustererkennung auf zentrale Herausforderungen der Biologie angewendet. Von der Sequenzanalyse über Genom- und Proteomdaten bis hin zu Netzwerken und funktionellen Vorhersagen werden Methoden der Mustererkennung vorgestellt, bewertet und auf konkrete biologische Fragestellungen übertragen. Leserinnen und Leser gewinnen Einblicke in algorithmische Strategien, Lernmethoden und statistische Modelle, die es ermöglichen, Muster in großen, verrauschten Datensätzen zu identifizieren, zu validieren und zu interpretieren. Das Werk vereint theorie- und praxisorientierte Kapitel, illustriert durch Fallstudien, und zeigt, wie robuste Mustererkennung zur Entschlüsselung biologischer Funktionen, zur Biomarker-Entdeckung und zur personalisierten Medizin beitragen kann.

Über die Autoren

Dieses Werk ist das Ergebnis einer Kooperation namhafter Expertinnen und Experten der Bioinformatik. Die wichtigste Autorin bzw. der wichtigste Autor in diesem Kontext ist Elena Marchiori, die mit Blick auf algorithmische Mustererkennung und deren Anwendung in biologischen Fragestellungen eine zentrale Rolle einnimmt. Weitere Beiträge stammen von Tjeerd M.H. Dijkstra, Evgeni Tsivtsivadze und Tom Heskes, deren gemeinsames Fachwissen das Buch zu einem vielseitigen Nachschlagewerk macht.

Kurz gefasst

Pattern Recognition in Bioinformatics bietet eine kompakte, dennoch umfassende Einführung in die Anwendung von Mustererkennung auf biologische Fragestellungen. Es verbindet theoretische Grundlagen mit praxisnahen Beispielen und Fallstudien, zeigt Wege zur Analyse großer biologischer Datensätze auf und liefert damit wertvolle Impulse für Forschung, Entwicklung und Anwendung in der Biotechnologie und Medizin.

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Tjeerd M. H. Dijkstra:

Pattern Recognition in Bioinformatics - Taschenbuch

2020, ISBN: 9783642160004

[ED: Taschenbuch], [PU: Springer Berlin Heidelberg], Neuware - The eld of bioinformatics has two main objectives: the creation and main- nance of biological databases and the analysis of… Mehr…

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Dijkstra, Tjeerd M. H.:

Pattern Recognition in Bioinformatics / 5th IAPR International Conference, PRIB 2010, Nijmegen, The Netherlands, September 22-24, 2010, Proceedings / Tjeerd M. H. Dijkstra (u. a.) / Taschenbuch / 2010 - Taschenbuch

2010, ISBN: 9783642160004

gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer Gabler], 472, [GW: 709g], [ED: Taschenbuch], 2010, DE, The ?eld of bioinformatics has two main objectives: the creation and main- … Mehr…

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Dijkstra, Tjeerd M. H.:
Pattern Recognition in Bioinformatics | 5th IAPR International Conference, PRIB 2010, Nijmegen, The Netherlands, September 22-24, 2010, Proceedings | Tjeerd M. H. Dijkstra (u. a.) | Taschenbuch | 2010 - Taschenbuch

2010

ISBN: 9783642160004

gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer], 472, [GW: 709g], [ED: Taschenbuch], DE, Classification of Biological Sequences.- Sequence-Based Prediction of Protein Secretion … Mehr…

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2010, ISBN: 9783642160004

gewerbliches Angebot, [SC: 0.00], Neuware, [PU: Springer], 472, [GW: 709g], [ED: Taschenbuch], DE, Classification of Biological Sequences.- Sequence-Based Prediction of Protein Secretion … Mehr…

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2010, ISBN: 364216000X

2010 Kartoniert / Broschiert Bildbearbeitung, Bildverarbeitung, Grafik (EDV) / Bildverarbeitung, Bioinformatik, Informatik / Bioinformatik, Data Mining (EDV), Datenverarbeitung / Anwend… Mehr…

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Pattern Recognition in Bioinformatics: 5th IAPR International Conference, PRIB 2010, Nijmegen, The Netherlands, September 22-24, 2010, Proceedings Tje
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Über das Werk

Pattern Recognition in Bioinformatics (ISBN: 9783642160004) ist ein einflussreiches Werk, das die Schnittstelle zwischen Mustererkennung und Biologie systematisch durchdringt. Es beleuchtet, wie Algorithmen Muster in biologischen Sequenzen, Strukturen und Expressionsdaten erkennen und interpretieren, und bietet damit eine fundierte Grundlage für die Analyse komplexer biologischer Signale. Das Buch veranschaulicht historische Meilensteine der Bioinformatik und zeigt, wie theoretische Konzepte in praktikable Werkzeuge überführt werden, die heute Forschung und Praxis prägen.

Zusammenfassung

In Pattern Recognition in Bioinformatics wird das breite Spektrum der Mustererkennung auf zentrale Herausforderungen der Biologie angewendet. Von der Sequenzanalyse über Genom- und Proteomdaten bis hin zu Netzwerken und funktionellen Vorhersagen werden Methoden der Mustererkennung vorgestellt, bewertet und auf konkrete biologische Fragestellungen übertragen. Leserinnen und Leser gewinnen Einblicke in algorithmische Strategien, Lernmethoden und statistische Modelle, die es ermöglichen, Muster in großen, verrauschten Datensätzen zu identifizieren, zu validieren und zu interpretieren. Das Werk vereint theorie- und praxisorientierte Kapitel, illustriert durch Fallstudien, und zeigt, wie robuste Mustererkennung zur Entschlüsselung biologischer Funktionen, zur Biomarker-Entdeckung und zur personalisierten Medizin beitragen kann.

Über die Autoren

Dieses Werk ist das Ergebnis einer Kooperation namhafter Expertinnen und Experten der Bioinformatik. Die wichtigste Autorin bzw. der wichtigste Autor in diesem Kontext ist Elena Marchiori, die mit Blick auf algorithmische Mustererkennung und deren Anwendung in biologischen Fragestellungen eine zentrale Rolle einnimmt. Weitere Beiträge stammen von Tjeerd M.H. Dijkstra, Evgeni Tsivtsivadze und Tom Heskes, deren gemeinsames Fachwissen das Buch zu einem vielseitigen Nachschlagewerk macht.

Kurz gefasst

Pattern Recognition in Bioinformatics bietet eine kompakte, dennoch umfassende Einführung in die Anwendung von Mustererkennung auf biologische Fragestellungen. Es verbindet theoretische Grundlagen mit praxisnahen Beispielen und Fallstudien, zeigt Wege zur Analyse großer biologischer Datensätze auf und liefert damit wertvolle Impulse für Forschung, Entwicklung und Anwendung in der Biotechnologie und Medizin.

Detailangaben zum Buch - Pattern Recognition in Bioinformatics: 5th IAPR International Conference, PRIB 2010, Nijmegen, The Netherlands, September 22-24, 2010, Proceedings Tje


EAN (ISBN-13): 9783642160004
ISBN (ISBN-10): 364216000X
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg Core >1
456 Seiten
Gewicht: 0,698 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2008-05-04T17:57:34+02:00 (Berlin)
Buch zuletzt gefunden am 2026-04-16T20:22:58+02:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783642160004

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-16000-X, 978-3-642-16000-4
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: heske, dijkstra, march, dijk, marchi, don lawrence, tom
Titel des Buches: bioinformatics, pattern recognition, pri, nijmegen, the pattern


Daten vom Verlag:

Autor/in: Tjeerd M.H. Dijkstra; Evgeni Tsivtsivadze; Elena Marchiori; Tom Heskes
Titel: Lecture Notes in Bioinformatics; Lecture Notes in Computer Science; Pattern Recognition in Bioinformatics - 5th IAPR International Conference, PRIB 2010, Nijmegen, The Netherlands, September 22-24, 2010, Proceedings
Verlag: Springer; Springer Berlin
442 Seiten
Erscheinungsjahr: 2010-09-20
Berlin; Heidelberg; DE
Sprache: Englisch
53,49 € (DE)
54,99 € (AT)
59,00 CHF (CH)
Available
XII, 442 p. 153 illus.

BC; Hardcover, Softcover / Biologie; Biowissenschaften, allgemein; Verstehen; DNA signature; algorithm complexity; biclustering; bioinformatics; biomedical informatics; classification; clustering; computational geometry; convex optimization; data mining; databases; dynamic programming; evolutionary algorithms; gene expression; gene network; Life Sciences; Health Sciences; Data Mining and Knowledge Discovery; Computational and Systems Biology; Health Informatics; Automated Pattern Recognition; Medizin, allgemein; Data Mining; Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme; DV-gestützte Biologie/Bioinformatik; Computeranwendungen in Industrie und Technologie; Mustererkennung; EA

Classification of Biological Sequences.- Sequence-Based Prediction of Protein Secretion Success in Aspergillus niger.- Machine Learning Study of DNA Binding by Transcription Factors from the LacI Family.- Joint Loop End Modeling Improves Covariance Model Based Non-coding RNA Gene Search.- Structured Output Prediction of Anti-cancer Drug Activity.- SLiMSearch: A Webserver for Finding Novel Occurrences of Short Linear Motifs in Proteins, Incorporating Sequence Context.- Towards 3D Modeling of Interacting TM Helix Pairs Based on Classification of Helix Pair Sequence.- Optimization Algorithms for Identification and Genotyping of Copy Number Polymorphisms in Human Populations.- Preservation of Statistically Significant Patterns in Multiresolution 0-1 Data.- Novel Machine Learning Methods for MHC Class I Binding Prediction.- Unsupervised Learning Methods for Biological Sequences.- SIMCOMP: A Hybrid Soft Clustering of Metagenome Reads.- The Complexity and Application of Syntactic Pattern Recognition Using Finite Inductive Strings.- An Algorithm to Find All Identical Motifs in Multiple Biological Sequences.- Discovery of Non-induced Patterns from Sequences.- Exploring Homology Using the Concept of Three-State Entropy Vector.- A Maximum-Likelihood Formulation and EM Algorithm for the Protein Multiple Alignment Problem.- Polynomial Supertree Methods Revisited.- Enhancing Graph Database Indexing by Suffix Tree Structure.- Learning Methods for Gene Expression and Mass Spectrometry Data.- Semi-Supervised Graph Embedding Scheme with Active Learning (SSGEAL): Classifying High Dimensional Biomedical Data.- Iterated Local Search for Biclustering of Microarray Data.- Biologically-aware Latent Dirichlet Allocation (BaLDA) for the Classification of Expression Microarray.- Measuring the Quality of Shifting and Scaling Patterns in Biclusters.- Frequent Episode Mining to Support Pattern Analysis in Developmental Biology.- Time Series Gene Expression Data Classification via L 1-norm Temporal SVM.- Bioimaging.- Sub-grid and Spot Detection in DNA Microarray Images Using Optimal Multi-level Thresholding.- Quantification of Cytoskeletal Protein Localization from High-Content Images.- Pattern Recognition for High Throughput Zebrafish Imaging Using Genetic Algorithm Optimization.- Consensus of Ambiguity: Theory and Application of Active Learning for Biomedical Image Analysis.- Semi-supervised Learning of Sparse Linear Models in Mass Spectral Imaging.- Molecular Structure Prediction.- A Matrix Algorithm for RNA Secondary Structure Prediction.- Exploiting Long-Range Dependencies in Protein ?-Sheet Secondary Structure Prediction.- Alpha Helix Prediction Based on Evolutionary Computation.- An On/Off Lattice Approach to Protein Structure Prediction from Contact Maps.- Protein Protein Interaction and Network Inference.- Biological Protein-Protein Interaction Prediction Using Binding Free Energies and Linear Dimensionality Reduction.- Employing Publically Available Biological ExpertKnowledge from Protein-Protein Interaction Information.- SFFS-MR: A Floating Search Strategy for GRNs Inference.- Revisiting the Voronoi Description of Protein-Protein Interfaces: Algorithms.- MC4: A Tempering Algorithm for Large-Sample Network Inference.- Flow-Based Bayesian Estimation of Nonlinear Differential Equations for Modeling Biological Networks.
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