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内容简介:
《面向基因组分析的数据挖掘算法研究/同济博士论丛》重点围绕基因表达聚类分析、启动子预测、核小体定位等问题,提出了基于模式树的子空间聚类方法、基于模式邻近搜索的启动子预测方法、特征选择模型(Filtcr Wrapper)以及基于结构特征定位核小体位置的模型,并通过大量实验证明了这些算法的可行性和有效性。
《面向基因组分析的数据挖掘算法研究/同济博士论丛》结构清晰,专业性强,适合生物信息学及相关专业的研究人员参考阅读。
书籍目录:
总序
论丛前言
前言
第1章 绪论
1.1 生物信息学概述
1.1.1 基因组序列分析
1.1.2 蛋白质组研究
1.1.3 系统生物学研究
1.2 数据挖掘方法在生物信息学中的应用
1.3 本书的主要工作和章节安排
第2章 基于子空间聚类的基因表达分析
2.1 研究背景
2.1.1 基因的表达
2.1.2 基因表达数据的测量
2.1.3 基因表达数据的分析
……
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故事情节:6分
人物塑造:4分
主题深度:6分
文字风格:3分
语言运用:8分
文笔流畅:5分
思想传递:4分
知识深度:8分
知识广度:7分
实用性:9分
章节划分:5分
结构布局:3分
新颖与独特:9分
情感共鸣:4分
引人入胜:9分
现实相关:8分
沉浸感:5分
事实准确性:9分
文化贡献:9分