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OverviewL'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunità dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. È possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e così via, attraverso l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Per identificare i vari modelli dai dati relativi all'espressione genica, sono essenziali le tecniche di data mining. Le principali tecniche di data mining che possono essere applicate all'analisi dei dati relativi all'espressione genica includono il clustering, la classificazione, il data mining delle regole di associazione, ecc. Il clustering è un'importante tecnica di data mining per l'analisi dei dati relativi all'espressione genica. Tuttavia, il clustering presenta alcuni svantaggi. Per superare i problemi associati al clustering, è stato introdotto il biclustering. Full Product DetailsAuthor: Balamurugan Rengeswaran , N Annadasampalayam Mathaiyan , Premalatha KandasamyPublisher: Edizioni Sapienza Imprint: Edizioni Sapienza Dimensions: Width: 15.20cm , Height: 0.30cm , Length: 22.90cm Weight: 0.082kg ISBN: 9786209322334ISBN 10: 6209322336 Pages: 52 Publication Date: 30 November 2025 Audience: General/trade , General Format: Paperback Publisher's Status: Active Availability: Available To Order We have confirmation that this item is in stock with the supplier. It will be ordered in for you and dispatched immediately. Language: Italian Table of ContentsReviewsAuthor InformationTab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |
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