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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning in Bioinformatics | An Approach to Protein Sequence Analysis | Wajahat Qazi (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783639253726 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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MACHINE LEARNING IN BIOINFORMATICS OF PROTEIN SEQUENCES: ALGORITHMS, DATABASES AND RESOURCES FOR MODERN PROTEIN BIOINFORMATICS
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
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Machine Learning In Bioinformatics Of Protein Sequences: Algorithms, Databases And Resources For Modern Protein Bioinformatics
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
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Machine Learning in Bioinformatics of Protein Sequences: Algorithms, Databases and Resources for Modern Protein Bioinformatics
Verlag: World Scientific Pub Co Inc, 2022
ISBN 10: 9811258570 ISBN 13: 9789811258572
Sprache: Englisch
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 350 pages. 9.00x6.00x1.00 inches. In Stock.
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Machine Learning in Bioinformatics of Protein Sequences: Algorithms, Databases and Resources for Modern Protein Bioinformatics
Verlag: World Scientific Publishing Company Jan 2023, 2023
ISBN 10: 9811258570 ISBN 13: 9789811258572
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware - Machine Learning in Bioinformatics of Protein Sequences guides readers around the rapidly advancing world of cutting-edge machine learning applications in the protein bioinformatics field. Edited by bioinformatics expert, Dr Lukasz Kurgan, and with contributions by a dozen of accomplished researchers, this book provides a holistic view of the structural bioinformatics by covering a broad spectrum of algorithms, databases and software resources for the efficient and accurate prediction and characterization of functional and structural aspects of proteins. It spotlights key advances which include deep neural networks, natural language processing-based sequence embedding and covers a wide range of predictions which comprise of tertiary structure, secondary structure, residue contacts, intrinsic disorder, protein, peptide and nucleic acids-binding sites, hotspots, post-translational modification sites, and protein function. This volume is loaded with practical information that identifies and describes leading predictive tools, useful databases, webservers, and modern software platforms for the development of novel predictive tools.
