Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology (Hardcover)

Sprache: Englisch

Verlag: Wiley-VCH Verlag GmbH, Berlin, 2026

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Hardcover. 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 sequencesDe novo protein structure and design tools, pathway discovery and retrobiosynthesis, enzyme functional classifications, and proteomics machine learning approachesMetabolomics big data approaches, metabolic production, strain engineering, flux design, and use of generative AI and natural language processing for cell modelsAutomated function and learning in biofoundries and strain designsMachine 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783527354740

Titel
Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology (Hardcover)
Autor
Hal S. Alper
Verlag
Wiley-VCH Verlag GmbH, Berlin
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
new
Einband
Hardcover
Sprache
Englisch
ISBN-10
3527354743
ISBN-13
9783527354740

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