Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Statistical Analysis of Proteomic Data: Methods and Tools

Edited by
  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Methods in Molecular Biology 2426
  • Izdošanas datums: 29-Oct-2022
  • Izdevniecība: Springer-Verlag New York Inc.
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781071619674
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - EPUB+DRM
  • Cena: 142,16 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Statistical Analysis of Proteomic Data: Methods and ToolsPalielināt
  • Formāts: EPUB+DRM
  • Sērija : Methods in Molecular Biology 2426
  • Izdošanas datums: 29-Oct-2022
  • Izdevniecība: Springer-Verlag New York Inc.
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781071619674
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book explores the most important processing steps of proteomics data analysis and presents practical guidelines, as well as software tools, that are both user-friendly and state-of-the-art in chemo- and biostatistics. Beginning with methods to control the false discovery rate (FDR), the volume continues with chapters devoted to software suites for constructing quantitation data tables, missing value related issues, differential analysis software, and more. Written for the highly successful Methods in Molecular Biology series, chapters include the kind of detail and implementation advice that leads to successful results. 

Authoritative and practical, Statistical Analysis of Proteomic Data: Methods and Tools serves as an ideal guide for proteomics researchers looking to extract the best of their data with state-of-the art tools while also deepening their understanding of data analysis.
Unveiling the Links between Peptide Identification and Differential
Analysis FDR Controls by Means of a Practical Introduction to Knockoff
Filters.- A Pipeline for Peptide Detection Using Multiple Decoys.- Enhanced
Proteomic Data Analysis with MetaMorpheus.- Validation of MS/MS
Identifications and Label-Free Quantification Using Proline.- Integrating
Identification and Quantification Uncertainty for Differential Protein
Abundance Analysis with Triqler.- Left-Censored Missing Value Imputation
Approach for MS-Based Proteomics Data with Gsimp.- Towards a More Accurate
Differential Analysis of Multiple Imputed Proteomics Data with mi4limma.-
Uncertainty Aware Protein-Level Quantification and Differential Expression
Analysis of Proteomics Data with seaMass.- Statistical Analysis of
Quantitative Peptidomics and Peptide-Level Proteomics Data with Prostar.-
msmsEDA and msmsTests: Label-Free Differential Expression by Spectral
Counts.- Exploring Protein Interactome Data with IPinquiry: Statistical
Analysis and Data Visualization by Spectral Counts.- Statistical Analysis of
Post-Translational Modifications Quantified by Label-Free Proteomics Across
Multiple Biological Conditions with R: Illustration from SARS-CoV-2 Infected
Cells.- Fast, Free, and Flexible Peptide and Protein Quantification with
FlashLFQ.- Robust Prediction and Protein Selection with Adaptive PENSE.-
Multivariate Analysis with the R Package mixOmics.- Integrating Multiple
Quantitative Proteomic Analyses Using MetaMSD.- Application of WGCNA and
PloGO2 in the Analysis of Complex Proteomic Data.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97810716196746e.html
Keywords: