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Advances in Statistical Bioinformatics (eBook)

Models and Integrative Inference for High-Throughput Data
eBook Download: EPUB
2013 | 1. Auflage
Cambridge University Press (Verlag)
978-1-107-24154-1 (ISBN)
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Providing genome-informed personalized treatment is a goal of modern medicine. Identifying new translational targets in nucleic acid characterizations is an important step toward that goal. The information tsunami produced by such genome-scale investigations is stimulating parallel developments in statistical methodology and inference, analytical frameworks, and computational tools. Within the context of genomic medicine and with a strong focus on cancer research, this book describes the integration of high-throughput bioinformatics data from multiple platforms to inform our understanding of the functional consequences of genomic alterations. This includes rigorous and scalable methods for simultaneously handling diverse data types such as gene expression array, miRNA, copy number, methylation, and next-generation sequencing data. This material is written for statisticians who are interested in modeling and analyzing high-throughput data. Chapters by experts in the field offer a thorough introduction to the biological and technical principles behind multiplatform high-throughput experimentation.
Providing genome-informed personalized treatment is a goal of modern medicine. Identifying new translational targets in nucleic acid characterizations is an important step toward that goal. The information tsunami produced by such genome-scale investigations is stimulating parallel developments in statistical methodology and inference, analytical frameworks, and computational tools. Within the context of genomic medicine and with a strong focus on cancer research, this book describes the integration of high-throughput bioinformatics data from multiple platforms to inform our understanding of the functional consequences of genomic alterations. This includes rigorous and scalable methods for simultaneously handling diverse data types such as gene expression array, miRNA, copy number, methylation, and next-generation sequencing data. This material is written for statisticians who are interested in modeling and analyzing high-throughput data. Chapters by experts in the field offer a thorough introduction to the biological and technical principles behind multiplatform high-throughput experimentation.
Erscheint lt. Verlag 10.6.2013
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Weitere Themen Bioinformatik
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Studium Querschnittsbereiche Epidemiologie / Med. Biometrie
Naturwissenschaften Biologie Genetik / Molekularbiologie
ISBN-10 1-107-24154-5 / 1107241545
ISBN-13 978-1-107-24154-1 / 9781107241541
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