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  Petri nets and GRN Models In Computational Methodologies in Gene Regulatory Networks.

Koch, I. (2009). Petri nets and GRN Models In Computational Methodologies in Gene Regulatory Networks. In S. Das, D. Caragea, S. Welch, & W. H. Hsu (Eds.), Handbook of Research on Computational Methodologies in Gene Regulatory Networks (pp. 604-637). New York: Medical Information Science Reference.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0010-7CD9-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0010-7CDA-8
Genre: Buchkapitel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Koch, Ina1, Autor
Affiliations:
1Max Planck Society, ou_persistent13              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Description: Recent advances in gene sequencing technology are now shedding light on the complex interplay between genes that elicit phenotypic behavior characteristic of any given organism. In order to mediate internal and external signals, the daunting task of classifying an organism`s genes into complex signaling pathways needs to be completed. The Handbook of Research on Computational Methodologies in Gene Regulatory Networks focuses on methods widely used in modeling gene networks including structure discovery, learning, and optimization. This innovative Handbook of Research presents a complete overview of computational intelligence approaches for learning and optimization and how they can be used in gene regulatory networks.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2009-11-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 447330
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Handbook of Research on Computational Methodologies in Gene Regulatory Networks
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Das, Sanjoy, Herausgeber
Caragea, Doina, Herausgeber
Welch, Stephen, Herausgeber
Hsu, William H., Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: New York : Medical Information Science Reference
Seiten: 719 Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 604 - 637 Identifikator: ISBN: 978-1-60566-685-3