Clustering Challenges In Biological Networks

Clustering Challenges In Biological Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

☆☆☆☆☆
出版者:
作者:Chaovalitwongse, W. Art (EDT)
出品人:
页数:350
译者:
出版时间:2009-2
价格:$ 170.00
装帧:
isbn号码:9789812771650
丛书系列:
图书标签:
  • 生物网络
  • 聚类分析
  • 生物信息学
  • 网络科学
  • 数据挖掘
  • 复杂网络
  • 系统生物学
  • 算法
  • 机器学习
  • 图论
想要找书就要到 本本书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

This volume presents a collection of papers dealing with various aspects of clustering in biological networks and other related problems in computational biology. It consists of two parts, with the first part containing surveys of selected topics and the second part presenting original research contributions. This book will be a valuable source of material to faculty, students, and researchers in mathematical programming, data analysis and data mining, as well as people working in bioinformatics, computer science, engineering, and applied mathematics. In addition, the book can be used as a supplement to any course in data mining or computational/systems biology.

Contents: Surveys of Selected Topics: Fixed-Parameter Algorithms for Graph-Modeled Data Clustering (Hüffner et al.); Probabilistic Distance Clustering: Algorithm and Applications (C Iyigun & A Ben-Israel); Analysis of Regulatory and Interaction Networks from Clusters of Co-expressed Genes (E Yang et al.); Graph-based Approaches for Motif Discovery (E Zaslavsky); Statistical Clustering Analysis: An Introduction (H Zhang); New Methods and Applications: Diversity Graphs (P Blain et al.); Identifying Critical Nodes in Protein-Protein Interaction Networks (V Boginski & C W Commander); Faster Algorithms for Constructing a Concept (Galois) Lattice (V Choi); A Projected Clustering Algorithm and Its Biomedical Application (P Deng & W Wu); Graph Algorithms for Integrated Biological Analysis, with Applications to Type 1 Diabetes Data (J D Eblen et al.); A Novel Similarity-based Modularity Function for Graph Partitioning (Z Feng et al.); Mechanism-based Clustering of Genome-wide RNA Levels: Roles of Transcription and Transcript-Degradation Rates (S Ji et al.); The Complexity of Feature Selection for Consistent Biclustering (O E Kundakcioglu & P M Pardalos); Clustering Electroencephalogram Recordings to Study Mesial Temporal Lobe Epilepsy (C-C Liu et al.); Relating Subjective and Objective Pharmacovigilance Association Measures (R K Pearson); A Novel Clustering Approach: Global Optimum Search with Enhanced Positioning (M P Tan & C A Floudas).

这本书提供了一系列详尽且系统的研究资源,深入探讨了生物网络分析中的各种挑战和解决方案。它从基础理论出发,全面解析了复杂的数据结构与动态变化,帮助读者理解生物系统如何通过网络形式进行相互作用。书中涵盖了多样化的方法论,包括图形化建模、拓扑分析以及机器学习技术在网络识别和预测中的应用,为研究人员提供了丰富的实用指南。 内容设计精确而全面,作者不仅关注理论深度,还注重实际操作性。书中详细介绍了如何处理大规模生物数据,强调数据清洗、标准化以及算法优化的重要性。同时,它还对网络拓扑特征进行深入分析,如中心性、聚类系数和路径长度等参数,为用户提供了有效评估生物网络结构的工具和方法。 书中引用了大量最新的研究成果和数据集,内容覆盖了从基础概念到前沿技术的各个层面,使读者能够全面掌握当前领域的发展方向与研究热点。特别是对复杂系统建模和动态分析部分,提供了清晰、详实的逻辑链条,便于读者理解并应用这些知识。 书中还特别关注跨学科视角,将生物信息学与计算机科学相结合,为不同背景的研究人员提供了有价值的桥梁。通过系统化的章节安排和丰富的案例分析,这本书不仅是一本理论文献的汇集,更是实践指导的重要手册。 此外,书中强调了可视化技术在网络研究中的应用,详细介绍了常用的图表类型及其创建与展示方法。这对于希望将复杂数据转化为直观呈现的研究者来说,将是一个极具参考价值的部分。 总体而言,这本书以深度、广度和实际导向著称,适合对生物网络研究有坚实基础或尚需提升专业能力的读者。它不仅梳理了整个领域的发展脉络,还提供了一系列可操作的解决方案,使学习过程更具系统性和实效性。这本书在当前生物信息学与网络科学领域具有重要的参考地位,为未来研究奠定坚实基础。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等

© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有