Synopsis
This book presents recent methods for Systems Genetics (SG) data analysis, applying them to a suite of simulated SG benchmark datasets. Each of the chapter authors received the same datasets to evaluate the performance of their method to better understand which algorithms are most useful for obtaining reliable models from SG datasets. The knowledge gained from this benchmarking study will ultimately allow these algorithms to be used with confidence for SG studies e.g. of complex human diseases or food crop improvement. The book is primarily intended for researchers with a background in the life sciences, not for computer scientists or statisticians.
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Gene network inference. Verification of methods for systems genetics data.
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Berlin, Springer., 2013
ISBN 10 : 3642451608
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Gene Network Inference: Verification of Methods for Systems Genetics Data
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Gene Network Inference
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents recent methods for Systems Genetics (SG) data analysis, applying them to a suite of simulated SG benchmark datasets. Each of the chapter authors received the same datasets to evaluate the performance of their method to better understand which algorithms are most useful for obtaining reliable models from SG datasets. The knowledge gained from this benchmarking study will ultimately allow these algorithms to be used with confidence for SG studies e.g. of complex human diseases or food crop improvement. The book is primarily intended for researchers with a background in the life sciences, not for computer scientists or statisticians. 144 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642451607
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents recent methods for Systems Genetics (SG) data analysis, applying them to a suite of simulated SG benchmark datasets. Each of the chapter authors received the same datasets to evaluate the performance of their method to better understand which algorithms are most useful for obtaining reliable models from SG datasets. The knowledge gained from this benchmarking study will ultimately allow these algorithms to be used with confidence for SG studies e.g. of complex human diseases or food crop improvement. The book is primarily intended for researchers with a background in the life sciences, not for computer scientists or statisticians. N° de réf. du vendeur 9783642451607
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