Name: Introduction to Computational Genomics Paperback: A Case Studies Approach (en Inglés)
SKU: 3230307
Price: 86.41 USD
Availability: InStock
Author: Cristianini, Nello ; Hahn, Matthew W.
ISBN: 9780521671910

portada Introduction to Computational Genomics Paperback: A Case Studies Approach (en Inglés)

Introduction to Computational Genomics Paperback: A Case Studies Approach (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Nello Cristianini

Matthew W. Hahn

Editorial

Cambridge University Press

Año

2006

Idioma

Inglés

N° páginas

202

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

24.4x18.5x2 cm

Peso

0.41 kg.

ISBN

9780521671910

ISBN13

9780521671910

N° edición

Categorías

Investigación científica

Introduction to Computational Genomics Paperback: A Case Studies Approach (en Inglés)

Nello Cristianini (Autor) · Matthew W. Hahn (Autor) · Cambridge University Press · Tapa Blanda

Libro Nuevo Importado

Envío: 17 a 24 días háb.

$ 157.11$ 86.41

-45%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo

Quedan más de 100 unidades

$ 86.41

Llega entre el 08 Oct y el 22 Oct a Quito, Pichincha. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Introduction to Computational Genomics Paperback: A Case Studies Approach (en Inglés)"

Where did SARS come from? Have we inherited genes from Neanderthals? How do plants use their internal clock? The genomic revolution in biology enables us to answer such questions. But the revolution would have been impossible without the support of powerful computational and statistical methods that enable us to exploit genomic data. Many universities are introducing courses to train the next generation of bioinformaticians: biologists fluent in mathematics and computer science, and data analysts familiar with biology. This readable and entertaining book, based on successful taught courses, provides a roadmap to navigate entry to this field. It guides the reader through key achievements of bioinformatics, using a hands-on approach. Statistical sequence analysis, sequence alignment, hidden Markov models, gene and motif finding and more, are introduced in a rigorous yet accessible way. A companion website provides the reader with Matlab-related software tools for reproducing the steps demonstrated in the book.