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- ÉditeurSpringer Nature Switzerland AG
- Date d'édition2021
- ISBN 10 3030733505
- ISBN 13 9783030733506
- ReliureRelié
- Langueanglais
- Nombre de pages346
- ÉditeurDatta Somnath, Guha Subharup
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Statistical Analysis of Microbiome Data.
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Cham, Springer International Publishing., 2021
ISBN 10 : 3030733505
ISBN 13 : 9783030733506
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1st ed. 2021. XIV, 346 p. Hardcover. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Frontiers in Probability and the Statistical Sciences. Sprache: Englisch. N° de réf. du vendeur 12980DB
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Statistical Analysis of Microbiome Data (Frontiers in Probability and the Statistical Sciences)
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Statistical Analysis of Microbiome Data
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Statistical Analysis of Microbiome Data
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Statistical Analysis of Microbiome Data (Frontiers in Probability and the Statistical Sciences)
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Statistical Analysis of Microbiome Data
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Statistical Analysis of Microbiome Data
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Statistical Analysis of Microbiome Data
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Microbiome research has focused on microorganisms that live within the human body and their effects on health. During the last few years, the quantification of microbiome composition in different environments has been facilitated by the advent of high throughput sequencing technologies. The statistical challenges include computational difficulties due to the high volume of data; normalization and quantification of metabolic abundances, relative taxa and bacterial genes; high-dimensionality; multivariate analysis; the inherently compositional nature of the data; and the proper utilization of complementary phylogenetic information. This has resulted in an explosion of statistical approaches aimed at tackling the unique opportunities and challenges presented by microbiome data.This book provides a comprehensive overview of the state of the art in statistical and informatics technologies for microbiome research. In addition to reviewing demonstrably successful cutting-edge methods, particular emphasis is placed on examples in R that rely on available statistical packages for microbiome data. With its wide-ranging approach, the book benefits not only trained statisticians in academia and industry involved in microbiome research, but also other scientists working in microbiomics and in related fields. 364 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030733506
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