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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning and Systems Biology in Genomics and Health | Shailza Singh | Taschenbuch | vii | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9789811659959 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Machine Learning and Systems Biology in Genomics and Health
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses the application of machine learning in genomics. Machine Learning offers ample opportunities for Big Data to be assimilated and comprehended effectively using different frameworks. Stratification, diagnosis, classification and survival predictions encompass the different health care regimes representing unique challenges for data pre-processing, model training, refinement of the systems with clinical implications. The book discusses different models for in-depth analysis of different conditions. Machine Learning techniques have revolutionized genomic analysis. Different chapters of the book describe the role of Artificial Intelligence in clinical and genomic diagnostics. It discusses how systems biology is exploited in identifying the genetic markers for drug discovery and disease identification. Myriad number of diseases whether be infectious, metabolic, cancer can be dealt in effectively which combines the different omics data for precision medicine. Major breakthroughs in the field would help reflect more new innovations which are at their pinnacle stage.This book is useful for researchers in the fields of genomics, genetics, computational biology and bioinformatics.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses the application of machine learning in genomics. Machine Learning offers ample opportunities for Big Data to be assimilated and comprehended effectively using different frameworks. Stratification, diagnosis, classification and survival predictions encompass the different health care regimes representing unique challenges for data pre-processing, model training, refinement of the systems with clinical implications. The book discusses different models for in-depth analysis of different conditions. Machine Learning techniques have revolutionized genomic analysis. Different chapters of the book describe the role of Artificial Intelligence in clinical and genomic diagnostics. It discusses how systems biology is exploited in identifying the genetic markers for drug discovery and disease identification. Myriad number of diseases whether be infectious, metabolic, cancer can be dealt in effectively which combines the different omics data for precision medicine. Major breakthroughs in the field would help reflect more new innovations which are at their pinnacle stage.This book is useful for researchers in the fields of genomics, genetics, computational biology and bioinformatics.
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Abhishek Sengupta is Assistant Professor at the Centre of Computational Biology and Bioinformatics, Amity Institute of Biotechnology, Amity University, Noida, Uttar Pradesh, India. He received his MSc from Nottingham Trent University, UK.
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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman And Hall/CRC Dez 2024, 2024
ISBN 10: 1032755512 ISBN 13: 9781032755519
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health is an innovative and wide-ranging book that discovers the synergetic combination of disciplines: systems biology and machine learning, with an application in the field of reproductive health. This book assembles the expertise of leading scientists and clinicians to present a compilation of cutting-edge techniques and case studies utilizing computational methods to elucidate intricate biological systems, elucidate reproductive pathways, and address critical issues in the fields of fertility, pregnancy, and reproductive disorders. Bringing science and data science together, this groundbreaking book provides scientists, clinicians, and students with a step-by-step guide to uncovering the complexities of reproductive health through cutting-edge computational tools. 198 pp. Englisch.
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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health
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