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Este libro explora las adaptaciones genéticas de las poblaciones que viven en entornos de gran altitud y las enfermedades a las que se enfrentan. El investigador utiliza la minería de textos y el análisis de redes para identificar las redes de genes responsables de las enfermedades de altitud. El autor propone un algoritmo de aprendizaje automático denominado Random Forest para predecir la asociación miARN-enfermedad utilizando cinco módulos: preprocesamiento, análisis de datos, extracción de características, reducción de dimensionalidad y predicción. La metodología se evalúa mediante…mehr

Produktbeschreibung
Este libro explora las adaptaciones genéticas de las poblaciones que viven en entornos de gran altitud y las enfermedades a las que se enfrentan. El investigador utiliza la minería de textos y el análisis de redes para identificar las redes de genes responsables de las enfermedades de altitud. El autor propone un algoritmo de aprendizaje automático denominado Random Forest para predecir la asociación miARN-enfermedad utilizando cinco módulos: preprocesamiento, análisis de datos, extracción de características, reducción de dimensionalidad y predicción. La metodología se evalúa mediante precisión, recuperación, medida F y exactitud. El objetivo de esta investigación es mejorar la identificación de genes de enfermedades a partir de grandes cantidades de datos genéticos y proporcionar una potente herramienta para el diagnóstico, la evolución y el tratamiento de enfermedades humanas.
Autorenporträt
Mithra C é Professora Assistente no Departamento de Ciência e Engenharia Informática do Vel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala, o Instituto de I&D de Ciência e Tecnologia. Concluiu o doutoramento (CSE) na Universidade de Annamalai e o mestrado (CSE - Big Data) na Universidade de Anna (campus CEG). As suas áreas de interesse incluem Data Mining, Data Analytics.