Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Numerous fascinating breakthroughs in biotechnology have generated large volumes and diverse types of high throughput data that demand the development of efficient and appropriate tools in computational statistics integrated with biological knowledge and computational algorithms. This volume collects contributed chapters from leading researchers to survey the many active research topics and promote the visibility of this research area. This volume is intended to provide an introductory and reference book for students and researchers who are interested in the recent developments of computational statistics in computational biology.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783642268274

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Bibliografische Details

Titel: Handbook of Statistical Bioinformatics
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr: 2013
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3642268277
ISBN-13: 9783642268274
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 35 mm
Gewicht: 955 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Numerous fascinating breakthroughs in biotechnology have generated large volumes and diverse types of high throughput data that demand the development of efficient and appropriate tools in computational statistics integrated with biological knowledge and computational algorithms. This volume collects contributed chapters from leading researchers to survey the many active research topics and promote the visibility of this research area. This volume is intended to provide an introductory and reference book for students and researchers who are interested in the recent developments of computational statistics in computational biology.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Henry Horng-Shing Lu is a Professor at the National Chiao Tung University's Institute of Statistics in Taiwan. He is also the Chairman of the University's Interdisciplinary Sciences Degree Program in the College of Science. His research interests are in the field of interdisciplinary studies related to statistics, medical images and bioinformatics.

Bernhard Sch�lkopf is a member of the Max Planck Society and Director of the Max Planck Institute for Biological Cybernetics. He is also an Honorary Professor of Machine Learning at the Technical University Berlin. His scientific interests are in the field of inference from empirical data; in particular, in machine learning methods for extracting statistical and causal regularities.

Hongyu Zhao is a Professor of Biostatistics, Statistics, and Genetics at Yale University, where he also serves as the Director of the Center for Statistical Genomics and Protoemics. His research interests include statistical genomics, computational biology, statistical proteomics, risk prediction, high dimensional data analysis, and network modeling and inference.

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