Pietro Hiram Guzzi the Ph.D. degree in biomedical engi- neering from Magna Gr‘cia University, Italy, in 2008. He has been an Associate Professor of computer engineering with Magna Gr‘cia Univer- sity since 2008. He has been a Visiting Researcher with Georgia Tech University, Atlanta. He has authored two books. His research interests include semantic-based and network-based analysis of biological and clinical data. He is a member of the ACM, BITS, ISMB, and NETBIO COSI. He is an Editor of a newsletter of the ACM Special Interest Group on Bioinformatics, Computational Biology, and Biomedical Informatics (SIGBio), and the IEEE/ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS. He serves the scientific community as a reviewer for many conferenceS. He wrote two books and he edited another one.
Biological Network Analysis: Trends, Approaches, Graph Theory, and Algorithms considers three major biological networks, including Gene Regulatory Networks (GRN), Protein-Protein Interaction Networks (PPIN), and Human Brain Connectomes. The book's authors discuss various graph theoretic and data analytics approaches used to analyze these networks with respect to available tools, technologies, standards, algorithms and databases for generating, representing and analyzing graphical data. As a wide variety of algorithms have been developed to analyze and compare networks, this book is a timely resource. - Presents recent advances in biological network analysis, combining Graph Theory, Graph Analysis, and various network models- Discusses three major biological networks, including Gene Regulatory Networks (GRN), Protein-Protein Interaction Networks (PPIN) and Human Brain Connectomes- Includes a discussion of various graph theoretic and data analytics approaches
Erscheint lt. Verlag | 11.5.2020 |
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Sprache | englisch |
Themenwelt | Medizin / Pharmazie ► Pflege |
Medizin / Pharmazie ► Physiotherapie / Ergotherapie ► Orthopädie | |
Naturwissenschaften ► Biologie | |
Technik ► Medizintechnik | |
Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie | |
ISBN-10 | 0-12-819351-4 / 0128193514 |
ISBN-13 | 978-0-12-819351-8 / 9780128193518 |
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Größe: 8,6 MB
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