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Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction

Name: Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction
Brand: Springer Fachmedien Wiesbaden
SKU: 10929535
Price: 53.79 EUR
Availability: InStock
Author: Roman Feldbauer
ISBN: 9783658143183

Roman Feldbauer

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 10929535

Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden, Juni 2016

This thesis presents a scalable, generic methodology for microbial phenotype prediction based on sup... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 10929535

132 b

53.79 € inkl. MwSt.

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This thesis presents a scalable, generic methodology for microbial phenotype prediction based on supervised machine learning, several models for biological and ecological traits of high relevance, and the deployment in metagenomic datasets. The results suggest that the presented prediction tool can be used to automatically annotate phenotypes in near-complete microbial genome sequences, as generated in large numbers in current metagenomic studies. Unraveling relationships between a living organism's genetic information and its observable traits is a central biological problem. Phenotype prediction facilitated by machine learning techniques will be a major step forward to creating biological knowledge from big data.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction

Autor Roman Feldbauer

Sprache

Englisch

Einband Buch - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2016

Anzahl der Seiten 110

EAN 9783658143183

ISBN 9783658143183

Libristo-Code 10929535

Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden

Gewicht 1707

Abmessungen 148 x 210 x 8

Kategorie

Medizin > Vorklinische Medizin, Grundlagenwissenschaften > Anatomie

Medizin > Vorklinische Medizin, Grundlagenwissenschaften > Physiologie

Mathematik und Naturwissenschaften > Naturwissenschaften, allgemein > Mathematik für Wissenschaftler

Mathematik und Naturwissenschaften > Biologie, Biowissenschaften > Biowissenschaften, allgemein

Mathematik und Naturwissenschaften > Biologie, Biowissenschaften > Molekularbiologie

Mathematik und Naturwissenschaften > Biologie, Biowissenschaften > Mikrobiologie (nicht-medizinisch)

EDV und Informationstechnologie > Informationstechnik (IT), allgemeine Themen

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