Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology

Sprache: Englisch

Verlag: Wiley-VCH Gmbh Mär 2026, 2026

3527354743 / 9783527354740

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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

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