Quantitative Biosciences Companion in Python (eBook)

Dynamics across Cells, Organisms, and Populations
eBook Download: PDF
2024
272 Seiten
Princeton University Press (Verlag)
978-0-691-25961-1 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Quantitative Biosciences Companion in Python -  Nolan English,  Alexander B. Lee,  Joshua S. Weitz,  Ali Zamani
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A hands-on lab guide in the Python programming language that enables students in the life sciences to reason quantitatively about living systems across scalesThis lab guide accompanies the textbook Quantitative Biosciences, providing students with the skills they need to translate biological principles and mathematical concepts into computational models of living systems. This hands-on guide uses a case study approach organized around central questions in the life sciences, introducing landmark advances in the field while teaching students-whether from the life sciences, physics, computational sciences, engineering, or mathematics-how to reason quantitatively in the face of uncertainty.Draws on real-world case studies in molecular and cellular biosciences, organismal behavior and physiology, and populations and ecological communitiesEncourages good coding practices, clear and understandable modeling, and accessible presentation of resultsHelps students to develop a diverse repertoire of simulation approaches, enabling them to model at the appropriate scaleBuilds practical expertise in a range of methods, including sampling from probability distributions, stochastic branching processes, continuous time modeling, Markov chains, bifurcation analysis, partial differential equations, and agent-based simulationsBridges the gap between the classroom and research discovery, helping students to think independently, troubleshoot and resolve problems, and embark on research of their ownStand-alone computational lab guides for Quantitative Biosciences also available in R and MATLAB
Erscheint lt. Verlag 9.1.2024
Zusatzinfo 126 b/w illus.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Mathematik / Informatik Informatik Theorie / Studium
Naturwissenschaften Biologie
Technik Umwelttechnik / Biotechnologie
Schlagworte Array • Boid • Cells • Code • Color= • Current • Data • Direction • Distribution • Dove • DYN • Dynamical • Dynamics • Equations • Equilibrium • Event • Exponential • fraction • Function • Game • gamma • growth • Hawk • initial • integrate • lab • Laboratory • lambda • Len • Link • Matrix • mean • Models • mRNA • Note • = np • NP • Np array • Np random • Numbers • Odeint • parameters • = pars • PARS • payoff • Plot • = plt • PLT • Points • Population • Predator • Prey • Probability • Protein • Random • Range • rates • result • Run • simulate • Simulation • space • stochastic • Systems • Trajectories • Transition • Uniform • Values • Variables • ZEROS
ISBN-10 0-691-25961-5 / 0691259615
ISBN-13 978-0-691-25961-1 / 9780691259611
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