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Produktbild: Probabilistic Graphical Models for Genetics, Genomics, and Postgenomics

Probabilistic Graphical Models for Genetics, Genomics, and Postgenomics

208,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

28.04.2011

Abbildungen

99 b/w and 10 colour illustrations

Herausgeber

Raphaël Mourad + weitere

Verlag

Oxford Academic

Seitenzahl

482

Maße (L/B/H)

25,2/19,4/3 cm

Gewicht

1162 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-19-870902-2

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Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

28.04.2011

Abbildungen

99 b/w and 10 colour illustrations

Herausgeber

Verlag

Oxford Academic

Seitenzahl

482

Maße (L/B/H)

25,2/19,4/3 cm

Gewicht

1162 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-19-870902-2

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Probabilistic Graphical Models for Genetics, Genomics, and Postgenomics

    • I INTRODUCTION

    • 1: Christine Sinoquet: Probabilistic Graphical Models for Next Generation Genomics and Genetics

    • 2: Christine Sinoquet: Essentials for Probabilistic Graphical Models

    • II GENE EXPRESSION

    • 3: Harri Kiiveri: Graphical Models and Multivariate Analysis of Microarray Data

    • 4: Sandra L. Rodriguez-Zas and Bruce R. Southey: Comparison of Mixture Bayesian and Mixture Regression Approaches to infer Gene Networks

    • 5: Marine Jeanmougin, Camille Charbonnier, MickaÃ'l Guedj and Julien Chiquet: Network Inference in Breast Cancer with Gaussian Graphical Models and Extensions

    • III CAUSALITY DISCOVERY

    • 6: Kyle Chipman and Ambuj Singh: Enhanced Learning for Gene Networks

    • 7: Jee Young Moon, Elias Chaibub Neto, Xinwei Deng and Brian S. Yandell: Causal Phenotype Network Inference

    • 8: Guilherme J. M. Rosa and Bruno D. Valente: Structural Equation Models for Causal Phenotype Networks

    • IV GENETIC ASSOCIATION STUDIES

    • 9: Christine Sinoquet and RaphaÃ'l Mourad: Probabilistic Graphical Models for Association Genetics

    • 10: Haley J. Abel and Alun Thomas: Decomposable Graphical Models to Model Genetical Data

    • 11: Xia Jiang, Shyam Visweswaran and Richard E. Neapolitan: Bayesian Networks for Association Genetics

    • 12: Min Chen, Judy Cho and Hongyu Zhao: Graphical Modeling of Biological Pathways

    • 13: PÃ(c)ter Antal, András Millinghoffer, Gábor Hullám, Gergely Hajós, PÃ(c)ter Sárközy, András GÃ(c)zsi, Csaba Szalai and András Falus: Multilevel Analysis of Associations

    • V EPIGENETICS

    • 14: Meromit Singer and Lior Pachter: Bayesian Networks for DNA Methylation

    • 15: E. AndrÃ(c)s Houseman: Latent Variable Models for DNA Methylation

    • VI DETECTION OF COPY NUMBER VARIATIONS

    • 16: Xiaolin Yin and Jing Li: Detection of Copy Number Variations

    • VII PREDICTION OF OUTCOMES FROM HIGH-DIMENSIONAL GENOMIC DATA

    • 17: Shyam Visweswaran: Prediction of Clinical Outcomes from Genome-wide Data