Statistical bioinformatics von mathur sunil (21 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Statistical Bioinformatics with R, Second Edition offers a balanced treatment of statistical theory within the context of bioinformatics applications. The book goes beyond gene expression and sequence analysis to include a careful integration of statistical theory in bioinformatics. The inclus…ion of R codes, along with the development of advanced methodologies such as Bayesian and Markov models, equips students with a solid foundation for conducting bioinformatics research. Sections incorporate the latest advancements in bioinformatics and statistical methodologies, including new chapters on cutting-edge topics such as high-throughput sequencing data analysis, AI/machine learning applications in bioinformatics, and advanced statistical methods.From new and updated practical examples and case studies that illustrate real-world applications of statistical techniques to bioinformatic problems to enhanced end-of-chapter exercises, detailed code annotations, and an improved companion website with supplementary materials, including datasets and R scripts, this book is a valuable resource for both self-study and formal coursework, fostering a deeper understanding of statistical bioinformatics and equipping readers with the skills needed to tackle complex biological data analysis challenges. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Statistical Bioinformatics with R, Second Edition offers a balanced treatment of statistical theory within the context of bioinformatics applications. The book goes beyond gene expression and sequence analysis to include a careful integration of statistical theory in bioinformatics. The inclus…ion of R codes, along with the development of advanced methodologies such as Bayesian and Markov models, equips students with a solid foundation for conducting bioinformatics research. Sections incorporate the latest advancements in bioinformatics and statistical methodologies, including new chapters on cutting-edge topics such as high-throughput sequencing data analysis, AI/machine learning applications in bioinformatics, and advanced statistical methods.From new and updated practical examples and case studies that illustrate real-world applications of statistical techniques to bioinformatic problems to enhanced end-of-chapter exercises, detailed code annotations, and an improved companion website with supplementary materials, including datasets and R scripts, this book is a valuable resource for both self-study and formal coursework, fostering a deeper understanding of statistical bioinformatics and equipping readers with the skills needed to tackle complex biological data analysis challenges. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Statistical Bioinformatics provides a balanced treatment of statistical theory in the context of bioinformatics applications. Designed for a one or two semester senior undergraduate or graduate bioinformatics course, the text takes a broad v…iew of the subject - not just gene expression and sequence analysis, but a careful balance of statistical theory in the context of bioinformatics applications. The inclusion of R & SAS code as well as the development of advanced methodology such as Bayesian and Markov models provides students with the important foundation needed to conduct bioinformatics. 336 pp. Englisch.
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Statistical Bioinformatics provides a balanced treatment of statistical theory in the context of bioinformatics applications. Designed for a one or two semester senior undergraduate or graduate bioinformatics course, the text takes a broad view o…f the subject - not just gene expression and sequence analysis, but a careful balance of statistical theory in the context of bioinformatics applications. The inclusion of R & SAS code as well as the development of advanced methodology such as Bayesian and Markov models provides students with the important foundation needed to conduct bioinformatics.
