This volume discusses the development and application of Bayesian statistical methods for the analysis of high-throughput bioinformatics data arising from problems in molecular and structural biology and disease-related medical research. It presents a broad overview of statistical inference, clustering, and classification problems in two main high-throughput platforms: microarray gene expression and phylogenic analysis. Illustrating concepts using real-world data, the book covers a variety of recently developed Bayesian techniques, along with applications in genome-wide studies, phylogenetics, breast cancer, expression genomics, and more.
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Dipak K. Dey is a professor and head of the Department of Statistics at the University of Connecticut.
Samiran Ghosh is an assistant professor in the Department of Mathematical Sciences at Indiana University-Purdue University.
Bani K. Mallick is a professor of statistics and director of the Bayesian Bioinformatics Laboratory at Texas A&M University.
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