Mathematical, Computational and Experimental T Cell Immunology (eBook)
X, 298 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-57204-4 (ISBN)
Mathematical, statistical, and computational methods enable multi-disciplinary approaches that catalyse discovery. Together with experimental methods, they identify key hypotheses, define measurable observables and reconcile disparate results. This volume collects a representative sample of studies in T cell immunology that illustrate the benefits of modelling-experimental collaborations and which have proven valuable or even ground-breaking. Studies include thymic selection, T cell repertoire diversity, T cell homeostasis in health and disease, T cell-mediated immune responses, T cell memory, T cell signalling and analysis of flow cytometry data sets. Contributing authors are leading scientists in the area of experimental, computational, and mathematical immunology. Each chapter includes state-of-the-art and pedagogical content, making this book accessible to readers with limited experience in T cell immunology and/or mathematical and computational modelling.
Grant Lythe and Carmen Molina-París are Professors of Applied Mathematics at the University of Leeds. They have coordinated the FP7 Initial Training Network on Quantitative T cell Immunology (2013-2017) and they currently coordinate the H2020 Innovative Training Network on Quantitative T cell Immunology and Immunotherapy (2018-2022).
Erscheint lt. Verlag | 4.1.2021 |
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Zusatzinfo | X, 298 p. 74 illus., 59 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Medizin / Pharmazie ► Studium |
Naturwissenschaften ► Biologie | |
Schlagworte | Cell Biology • Data-driven modeling • Immune • Modeling • thymic selection • Thymus |
ISBN-10 | 3-030-57204-8 / 3030572048 |
ISBN-13 | 978-3-030-57204-4 / 9783030572044 |
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Größe: 10,3 MB
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