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Statistical Methods for Microarray Data Analysis (Yakovlev, Andrei Y. (Hrsg.) / Klebanov, Lev (Hrsg.) / Gaile, Daniel (Hrsg.))
Statistical Methods for Microarray Data Analysis
Untertitel Methods and Protocols
Autor Yakovlev, Andrei Y. (Hrsg.) / Klebanov, Lev (Hrsg.) / Gaile, Daniel (Hrsg.)
Verlag Springer EN
Co-Verlag Humana (Imprint/Brand)
Sprache Englisch
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2016
Seiten 212 S.
Artikelnummer 23924317
Verlagsartikelnummer 86865836
ISBN 978-1-4939-5079-9
Reihe Methods in Molecular Biology
Sonstiges Professional/practitioner
CHF 159.00
Lieferbar in ca. 20-45 Arbeitstagen
Zusammenfassung
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.

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.

"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)