Machine Learning for Protein Subcellular Localization Prediction (eBook)
209 Seiten
De Gruyter (Verlag)
978-1-5015-0150-0 (ISBN)
For bioinformaticians, computational biologists, and wet-lab biologists, the authors provide the latest machine learning approaches for protein subcellular localization prediction with a systemic scheme for improving predictors performance.
Shibiao Wan, Man-Wai Mak, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong.
Comprehensively covers protein subcellular localization from single-label prediction to multi-label prediction, and includes prediction strategies for virus, plant, and eukaryote species. Three machine learning tools are introduced to improve classification refinement, feature extraction, and dimensionality reduction.
| Erscheint lt. Verlag | 19.5.2015 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Technik ► Nachrichtentechnik | |
| ISBN-10 | 1-5015-0150-X / 150150150X |
| ISBN-13 | 978-1-5015-0150-0 / 9781501501500 |
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