Hiểu biết của chúng ta về sinh học đã trải qua một cuộc cách mạng trong 20 năm qua, nhờ vào khả năng thu thập, lưu trữ, thẩm vấn và phân tích khối lượng dữ liệu omics ngày càng tăng. Sinh học Tính toán, một phương pháp tiếp cận tích hợp sử dụng máy tính hiệu suất cao, phần mềm và thuật toán tiên tiến, mô hình toán học và phân tích thống kê đã cho phép chúng ta khám phá sự phức tạp tưởng chừng như không thể xuyên thủng của các hệ thống sinh học. Cuốn sách này tổng hợp nhiều phát triển tiên tiến mới nhất trong lĩnh vực Sinh học Tính toán. Mỗi chương đều dựa trên chuyên môn của các nhà nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực này để làm nổi bật tính hữu dụng của các công nghệ cụ thể. Nội dung sách rất ấn tượng - từ sinh học tích hợp trong các bệnh lý ở người thông qua các nhánh khác nhau của biểu sinh học, chuyển hóa học và protein học, đến giải trình tự sinh học và học sâu. Các phương pháp tiếp cận sinh học tính toán để phân tích hình ảnh các khối cầu đa bào, lựa chọn đặc trưng bằng entropy và khai thác mẫu cấu trúc chụp cắt lớp điện tử lạnh tế bào đều được đề cập. Ngoài ra, vai trò then chốt của thống kê trong việc phân tích dữ liệu omics đa tập chiều cao và giải trình tự RNA cũng được thảo luận trong các chương chuyên biệt. Cuốn sách này sẽ có sức hấp dẫn rộng rãi đối với bất kỳ ai quan tâm đến sinh học tính toán tiên tiến.

Abstract:

Our understanding of biology has undergone a revolution in the past 20 years, driven by our ability to capture, store, interrogate and analyze the ever-increasing volumes of ‘omics’ data. Computational Biology, an integrated approach employing high performance computers, state-of-the art software and algorithms, mathematical modeling and statistical analyses have enabled us to unravel the seemingly impenetrable complexity of biological systems. This book draws together many of the latest cutting-edge developments in the field of Computational Biology. Each chapter draws on the expertise of leading researchers in the field to highlight the utility of specific technologies. The breadth of the text is impressive - from integrative biology in human diseases through the various branches of epigenomics, metabolomics and proteomics to biological sequencing and deep learning. Computational biology approaches for image-based analysis of multicellular spheroids, feature selection using entropy and cellular cryo-electron tomography structural pattern mining are covered. In addition, the key role of statistics in the analysis of high-dimensional multiset omics data and RNA sequencing are discussed in dedicated chapters. This book would have broad appeal to anyone with an interest in cutting edge computational biology.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Husi, Holger
Thông tin nhan đề:	Computational Biology
Nhà xuất bản:	Exon Publications
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ sinh học
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/81833
Mô tả vật lý:	194p.
Năm xuất bản:	2019