Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Applied Computational Genomics' focuses on an in-depth review of statistical development and application in the area of human genomics including candidate gene mapping, linkage analysis, population-based, genome-wide association, exon sequencing and whole genome sequencing analysis. The authors are extremely experienced in the area of statistical genomics and will give a detailed introduction of the evolution in the field and critical evaluations of the advantages and disadvantages of the statistical models proposed. They will also share their views on a future shift toward translational biology. The book will be of value to human geneticists, medical doctors, health educators, policy makers, and graduate students majoring in biology, biostatistics, and bioinformatics. Dr. Yin Yao Shugart is investigator in the Intramural Research Program at the National Institute of Mental Health, Bethesda, Maryland USA.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9789401780636

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Bibliografische Details

Titel: Applied Computational Genomics
Verlag: Springer Netherlands, Springer Netherlands
Erscheinungsjahr: 2015
Sprache: Englisch
ISBN-10: 9401780633
ISBN-13: 9789401780636
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 11 mm
Gewicht: 306 Gramm

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Inhaltsangabe

This book offers an in-depth review of statistical development and application in the area of human genomics including candidate gene mapping, linkage analysis, population-based, genome-wide association, exon sequencing and whole genome sequencing analysis.

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"Applied Computational Genomics" focuses on an in-depth review of statistical development and application in the area of human genomics including candidate gene mapping, linkage analysis, population-based, genome-wide association, exon sequencing and whole genome sequencing analysis. The authors are extremely experienced in the area of statistical genomics and will give a detailed introduction of the evolution in the field and critical evaluations of the advantages and disadvantages of the statistical models proposed. They will also share their views on a future shift toward translational biology.

The book will be of value to human geneticists, medical doctors, health educators, policy makers, and graduate students majoring in biology, biostatistics, and bioinformatics.

Dr. Yin Yao Shugart is investigator in the Intramural Research Program at the National Institute of Mental Health, Bethesda, Maryland, USA.

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