Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology
Langue : anglais
Edité par Wiley-VCH Gmbh Mär 2026, 2026
- Livre relié
- Neuf
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Neuware -The book discusses how Machine Learning and Big Data is and can be used in biotechnology for a wide breath of topics. It is separated into three main parts, with the first covering DNA and ranging from synthetic biology part design (such as promoters) to predictions from genome sequences . The second part concerns proteins, with topics ranging from structure and design tools to pathway discovery / retrobiosynthesis , while the last part covers whole cells and ranges from Machine Learning approaches for gene expression to Machine Learning predictions of phenotype and bioreactor performance 432 pp. Englisch.
N° de réf. du vendeur 9783527354740
- Titre
- Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology
- Auteur
- Hal S. Alper
- Éditeur
- Wiley-VCH Gmbh Mär 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3527354743
- ISBN à 13 chiffres
- 9783527354740
- Poids de l'article
- 958 grammes
- Dimensions
- 247x174x28 mm
Enables researchers and engineers to gain insights into the capabilities of machine learning approaches to power applications in their fields
Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology discusses how machine learning and big data can be used in biotechnology for a wide breadth of topics, providing tools essential to support efforts in process control, reactor performance evaluation, and research target identification.
Topics explored in Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology include:
- Deep learning approaches for synthetic biology part design and automated approaches for GSM development from DNA sequences
- De novo protein structure and design tools, pathway discovery and retrobiosynthesis, enzyme functional classifications, and proteomics machine learning approaches
- Metabolomics big data approaches, metabolic production, strain engineering, flux design, and use of generative AI and natural language processing for cell models
- Automated function and learning in biofoundries and strain designs
- Machine learning predictions of phenotype and bioreactor performance
Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology earns a well-deserved spot on the bookshelves of reaction, process, catalytic, and environmental engineers seeking to explore the vast opportunities presented by rapidly developing technologies.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Dr. Hal Alper is the Kenneth A. Kobe Professor in Chemical Engineering and Executive Director of the Center for Biomedical Research Support at The University of Texas at Austin. He serves on the Graduate Studies Committee for the Cell and Molecular Biology Department and in the Biochemistry Department. His research focuses on applying and extending the approaches of synthetic biology, systems biology, and protein engineering.
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
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