Cantitate/Preț
Produs

Statistical Methods for Microarray Data Analysis: Methods and Protocols: Methods in Molecular Biology, cartea 972

Editat de Andrei Y. Yakovlev, Lev Klebanov, Daniel Gaile
en Limba Engleză Paperback – 23 aug 2016

În cadrul volumului Statistical Methods for Microarray Data Analysis, abordăm provocările statistice ridicate de tehnologia microrețelelor de ADN și ARN, instrumente fundamentale în cercetarea biomedicală contemporană. Apreciem rigoarea cu care editorii Andrei Y. Yakovlev, Lev Klebanov și Daniel Gaile tratează microrețeaua nu doar ca pe un instrument biologic, ci ca pe o observație de înaltă dimensionalitate, unde numărul variabilelor măsurate depășește adesea semnificativ numărul de probe disponibile. Structura volumului, fidelă seriei Methods in Molecular Biology™, facilitează tranziția de la bazele tehnologice la protocoale matematice complexe, oferind sfaturi de implementare esențiale pentru obținerea unor rezultate reproductibile în laborator. Remarcăm progresia logică a capitolelor, care debutează cu necesitatea normalizării datelor de expresie genică și avansează spre subiecte critice precum testarea ipotezelor multiple și detectarea „outlier”-ilor genomici în seturi de date de mare capacitate. Acolo unde DNA Microarrays and Related Genomics Techniques de David B. Allison oferă o perspectivă asupra exploziei metodologiilor de design și analiză, acest volum aprofundează algoritmi specifici precum modelele de amestec normal pentru clustering și construcția semnăturilor genice prognostice multivariate folosind date de supraviețuire cenzurate. De asemenea, spre deosebire de abordările introductive, lucrarea de față analizează impactul zgomotului experimental și al impreciziei adnotărilor asupra calității datelor, oferind cercetătorilor un cadru clinic pentru validarea rezultatelor statistice.

Citește tot Restrânge

Din seria Methods in Molecular Biology

Preț: 86324 lei

Preț vechi: 90867 lei
-5%

Puncte Express: 1295

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 09-23 iunie


Specificații

ISBN-13: 9781493950799
ISBN-10: 1493950797
Pagini: 212
Ilustrații: XI, 212 p.
Dimensiuni: 178 x 254 mm
Greutate: 0.4 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 2013
Editura: Springer
Colecția Humana
Seria Methods in Molecular Biology

Locul publicării:New York, NY, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare cercetătorilor și statisticienilor care lucrează cu date genomice complexe. Cititorul câștigă acces la protocoale matematice riguroase pentru gestionarea dimensionalității înalte a microrețelelor, de la normalizare la analiza de rețea. Este o resursă indispensabilă pentru a evita erorile de interpretare cauzate de zgomotul experimental, oferind soluții concrete pentru validarea semnăturilor genice în studiile clinice.


Descriere scurtă

Microarrays for simultaneous measurement of redundancy  of RNA species are used in fundamental biology as well as in medical research. Statistically,a microarray may be considered as an observation of very high dimensionality equal to the number of expression levels measured on it. In Statistical Methods for Microarray Data Analysis: Methods and Protocols, expert researchers in the field detail many methods and techniques used to study microarrays, guiding the reader from microarray technology to statistical problems of specific multivariate data analysis. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology™ series format, the chapters include the kind of detailed description and implementation advice that is crucial for getting optimal results in the laboratory.
 
Thorough and intuitive, Statistical Methods for Microarray Data Analysis: Methods and Protocols aids scientists in continuing to study  microarrays and the most current statistical methods.

Cuprins

What Statisticians Should Know About Microarray Gene Expression Technology.- Where Statistics and Molecular Microarray Experiments Biology Meet.- Multiple Hypothesis Testing: A Methodological Overview.- Gene Selection with the d-sequence Method.- Using of Normalizations for Gene Expression Analysis.- Constructing Multivariate Prognostic Gene Signatures with Censored Survival Data.- Clustering of Gene-Expression Data via Normal Mixture Models.- Network-based Analysis of Multivariate Gene Expression Data.- Genomic Outlier Detection in High-throughput Data Analysis.- Impact of Experimental Noise and Annotation Imprecision on Data Quality in Microarray Experiment.- Aggregation Effect in Microarray Data Analysis.- Test for Normality of the Gene Expression Data.

Recenzii

“This book covers a broad range of topics, from the normalization of expression levels to the evaluation of experimental noise or the identification of putative networks through either multivariate analysis approach or clustering. … It is therefore appropriate for research students and post-docs as well as lecturers looking for handson examples.” (Irina Ioana Mohorianu, zbMATH 1312.92006, 2015)

Caracteristici

Aids scientists in continuing to study microarrays and the most current statistical methods Provides step-by-step detail essential for reproducible results Contains key notes and implementation advice from the experts Includes supplementary material: sn.pub/extras