L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunità dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. È possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e così via, attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica, sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi dei dati relativi all'espressione genica includono il clustering, la classificazione, il data mining delle regole di associazione, ecc. Il clustering è un'importante tecnica di data mining per l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Tuttavia, il clustering presenta alcuni svantaggi. Per superare i problemi associati al clustering, è stato introdotto il biclustering.
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Paperback. Etat : new. Paperback. L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunita dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. E possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e cosi via, attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica, sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi dei dati relativi all'espressione genica includono il clustering, la classificazione, il data mining delle regole di associazione, ecc. Il clustering e un'importante tecnica di data mining per l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Tuttavia, il clustering presenta alcuni svantaggi. Per superare i problemi associati al clustering, e stato introdotto il biclustering. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786209322334
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunità dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. È possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e così via, attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica, sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi dei dati relativi all'espressione genica includono il clustering, la classificazione, il data mining delle regole di associazione, ecc. Il clustering è un'importante tecnica di data mining per l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Tuttavia, il clustering presenta alcuni svantaggi. Per superare i problemi associati al clustering, è stato introdotto il biclustering.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Italienisch. N° de réf. du vendeur 9786209322334
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Taschenbuch. Etat : Neu. Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray | Con approccio euristico | Balamurugan Rengeswaran (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2025 | Edizioni Sapienza | EAN 9786209322334 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 134318572
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