Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology
Sprache: Englisch
Verlag: Wiley-VCH Gmbh Mär 2026, 2026
- Hardcover
- Neu

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Neuware -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. 432 pp. Englisch.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783527354740
- Titel
- Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology
- Autor
- Hal S. Alper
- Verlag
- Wiley-VCH Gmbh Mär 2026
- Veröffentlichungsjahr
- 2026
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3527354743
- ISBN-13
- 9783527354740
- Artikelgewicht
- 958 Gramm
- Abmessungen
- 247x174x28 mm
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.
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