Microarray Image and Data Analysis: Theory and Practice
Sprache: Englisch
Verlag: CRC Press, 2019
- Softcover
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- Titel
- Microarray Image and Data Analysis: Theory and Practice
- Autor
- Luis Rueda
- Verlag
- CRC Press
- Erscheinungsjahr
- 2019
- Zustand
- Brand New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1138374806
- ISBN-13
- 9781138374805
- Serie
- Buch 10 von 11: Digital Imaging and Computer Vision
Microarray Image and Data Analysis: Theory and Practice is a compilation of the latest and greatest microarray image and data analysis methods from the multidisciplinary international research community. Delivering a detailed discussion of the biological aspects and applications of microarrays, the book:
- Describes the key stages of image processing, gridding, segmentation, compression, quantification, and normalization
- Features cutting-edge approaches to clustering, biclustering, and the reconstruction of regulatory networks
- Covers different types of microarrays such as DNA, protein, tissue, and low- and high-density oligonucleotide arrays
- Examines the current state of various microarray technologies, including their availability and affordability
- Explains how data generated by microarray experiments are analyzed to obtain meaningful biological conclusions
An essential reference for academia and industry, Microarray Image and Data Analysis: Theory and Practice provides readers with valuable tools and techniques that extend to a wide range of biological studies and microarray platforms.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Luis Rueda is professor for the School of Computer Science, University of Windsor, Ontario, Canada. Before joining the University of Windsor, he earned a Ph.D from Carleton University, Ottawa, Ontario, Canada and spent two years at the University of Concepción, Chile. A member of IEEE, the Association for Computing Machinery, and the International Society for Computational Biology, he holds three patents on data encryption, secrecy, and stealth; has published over 100 journal and conference papers; and has participated in numerous editorial and technical committees. His research is primarily focused on machine learning and pattern recognition in transcriptomics, interactomics, and genomics.
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