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Este livro explora as adaptações genéticas das populações que vivem em ambientes de altitude elevada e as doenças que enfrentam. O investigador utiliza a extração de texto e a análise de redes para identificar as redes de genes responsáveis pelas doenças de altitude. O autor propõe um algoritmo de aprendizagem automática denominado Random Forest para prever a associação miRNA-doença utilizando cinco módulos: pré-processamento, análise de dados, extração de características, redução da dimensionalidade e previsão. A metodologia é avaliada com base na precisão, na recordação, na medida F e na…mehr

Produktbeschreibung
Este livro explora as adaptações genéticas das populações que vivem em ambientes de altitude elevada e as doenças que enfrentam. O investigador utiliza a extração de texto e a análise de redes para identificar as redes de genes responsáveis pelas doenças de altitude. O autor propõe um algoritmo de aprendizagem automática denominado Random Forest para prever a associação miRNA-doença utilizando cinco módulos: pré-processamento, análise de dados, extração de características, redução da dimensionalidade e previsão. A metodologia é avaliada com base na precisão, na recordação, na medida F e na exatidão. Esta investigação tem como objetivo melhorar a identificação de genes de doenças a partir de grandes quantidades de dados genéticos e fornecer uma ferramenta poderosa para diagnosticar, progredir e tratar doenças 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.