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Fundamentals of Data Mining in Genomics and Proteomics / (Registro nro. 279912)

Detalles MARC
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 05133nam a22003855i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 279912
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control MX-SnUAN
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20160429154002.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 150903s2007 xxu| o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9780387475097
-- 9780387475097
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/9780387475097
Fuente del número o código doi
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema vtls000331533
039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO]
Nivel de reglas en descripción bibliográfica 201509030755
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201404121857
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201404091625
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación VLOAD
Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia 201401311418
Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación staff
-- 201401301211
-- staff
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen MX-SnUAN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor MX-SnUAN
Normas de descripción rda
050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QH324.2-324.25
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Dubitzky, Werner.
Término indicativo de función/relación editor.
9 (RLIN) 304502
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Fundamentals of Data Mining in Genomics and Proteomics /
Mención de responsabilidad, etc. edited by Werner Dubitzky, Martin Granzow, Daniel Berrar.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Boston, MA :
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer US,
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2007.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión xxii, 281 páginas,
Otras características físicas recurso en línea.
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio computadora
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso en línea
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
Fuente rda
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general Springer eBooks
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato to Genomic and Proteomic Data Analysis -- Design Principles for Microarray Investigations -- Pre-Processing DNA Microarray Data -- Pre-Processing Mass Spectrometry Data -- Visualization in Genomics and Proteomics -- Clustering — Class Discovery in the Post-Genomic Era -- Feature Selection and Dimensionality Reduction in Genomics and Proteomics -- Resampling Strategies for Model Assessment and Selection -- Classification of Genomic and Proteomic Data Using Support Vector Machines -- Networks in Cell Biology -- Identifying Important Explanatory Variables for Time-Varying Outcomes -- Text Mining in Genomics and Proteomics.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. More than ever before, research and development in genomics and proteomics depends on the analysis and interpretation of large amounts of data generated by high-throughput techniques. With the advance of computational systems biology, this situation will become even more manifest as scientists will generate truly large-scale data sets by simulating of biological systems and conducting synthetic experiments. To optimally exploit such data, life scientists need to understand the fundamental concepts and properties of the fast-growing arsenal of analytical techniques and methods from statistics and data mining. Typically, the relevant literature and products present these techniques in a form which is either very simplistic or highly mathematical, favoring formal rigor over conceptual clarity and practical relevance. Fundamentals of Data Mining in Genomics and Proteomics addresses these shortcomings by adopting an approach which focuses on fundamental concepts and practical applications. The book presents key analytical techniques used to analyze genomic and proteomic data by detailing their underlying principles, merits and limitations. An important goal of this text is to provide a highly intuitive and conceptual (as opposed to intricate mathematical) account of the discussed methodologies. This treatment will enable readers with interest in analysis of genomic and proteomic data to quickly learn and appreciate the essential properties of relevant data mining methodologies without recourse to advanced mathematics. To complement the conceptual discussions, the book draws upon the lessons learned from applying the presented techniques to concrete analysis problems in genomics and proteomics. The caveats and pitfalls of the discussed methods are highlighted by addressing questions such as: What can go wrong? Under which circumstances can a particular method be applied and when should it not be used? What alternative methods exist? Extensive references to related material and resources are provided to assist readers in identifying and exploring additional information. The structure of this text mirrors the typical stages involved in deploying a data mining solution, spanning from data pre-processing to knowledge discovery to result post-processing. It is hoped that this will equip researchers and practitioners with a useful and practical framework to tackle their own data mining problems in genomics and proteomics. In contrast to some texts on machine learning and biological data analysis, a deliberate effort has been made to incorporate important statistical notions. By doing so the book is following demands for a more statistical data mining approach to analyzing high-throughput data. Finally, by highlighting limitations and open issues Fundamentals of Data Mining in Genomics and Proteomics is intended to instigate critical thinking and avenues for new research in the field.
590 ## - NOTA LOCAL (RLIN)
Nota local Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto.
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Granzow, Martin.
Término indicativo de función/relación editor.
9 (RLIN) 304503
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Berrar, Daniel.
Término indicativo de función/relación editor.
9 (RLIN) 304504
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Servicio en línea)
9 (RLIN) 299170
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9780387475080
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-47509-7">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-47509-7</a>
Nota pública Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Tipo de ítem Koha Recurso en línea

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