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Synopsis
L'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.
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray: Con approccio euristico (Italian Edition)
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray
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Edizioni Sapienza Nov 2025, 2025
ISBN 10: 6209322336
ISBN 13: 9786209322334
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray (Paperback)
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Paperback. Condition: new. Paperback. L'estrazione di informazioni significative dai dati relativi all'espressione genica rappresenta una grande sfida per la comunita dei ricercatori nel campo dell'informatica e per i biologi. E possibile determinare i modelli comportamentali dei geni, come la natura della loro interazione, la somiglianza del loro comportamento e cosi 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 e 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, e stato introdotto il biclustering. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9786209322334
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray
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Edizioni Sapienza Nov 2025, 2025
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'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.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Italienisch. Seller Inventory # 9786209322334
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Biclustering dei dati di espressione genica dei microarray : Con approccio euristico
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - L'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. Seller Inventory # 9786209322334