TakeBooks.com TakeBooks.com TakeBooks.com
TakeBooks.com
TakeBooks.com
  Знания и навыки> Учебная и научная литература> Медицина / здравоохранение>

Нейробиология

TakeBooks.com
TakeBooks.com
 Каталог
:: Java книги
:: Авто
:: Астрология
:: Аудио книги
:: Биографии и Мемуары
:: В мире животных
:: Гуманитарные и общественные науки
:: Детские книги
:: Для взрослых
:: Для детей
:: Дом, дача
:: Журналы
:: Зарубежная литература
:: Знания и навыки
   :Бизнес-книги
   :Компьютерная литература
   :Научно-популярная литература
   :Словари, справочники
   :Учебная и научная литература
     :Безопасность жизнедеятельности
     :Военное дело
     :Гуманитарные и общественные науки
     :Естественные науки
     :Задачники
     :Зарубежная образовательная литература
     :Медицина / здравоохранение
       :Акушерство и гинекология
       :Анестезиология
       :Асептика и антисептика
       :Венерология
       :Вирусология
       :Гастроэнтерология
       :Генетика
       :Геронтология
       :Дерматология
       :Иммунология и аллергология
       :Кардиология
       :Клиническая медицина
       :Медицина
       :Микробиология
       :Наркология
       :Неврология
       :Нейробиология
       :Общая патология
       :Онкология
       :Ортопедия и травматология
       :Оториноларингология
       :Офтальмология
       :Паразитология
       :Педиатрия и неонатология
       :Прикладные отрасли медицины
       :Психиатрия
       :Реаниматология
       :Стоматология
       :Токсикология
       :Урология и нефрология
       :Фармакология
       :Фармация
       :Фтизиатрия и пульмонология
       :Хирургия
       :Эндокринология
     :Монографии
     :Научные труды
     :Практикумы
     :Прочая образовательная литература
     :Сельское и лесное хозяйство
     :Технические науки
     :Учебники и пособия для вузов
     :Учебники и пособия для ссузов
     :Учебно-методические пособия (методички)
:: Издательские решения
:: Искусство
:: История
:: Компьютеры
:: Кулинария
:: Культура
:: Легкое чтение
:: Медицина и человек
:: Менеджмент
:: Наука и образование
:: Оружие
:: Программирование
:: Психология
:: Психология, мотивация
:: Публицистика и периодические издания
:: Разное
:: Религия
:: Родителям
:: Серьезное чтение
:: Спорт
:: Спорт, здоровье, красота
:: Справочники
:: Техника и конструкции
:: Учебная и научная литература
:: Фен-Шуй
:: Философия
:: Хобби, досуг
:: Художественная лит-ра
:: Эзотерика
:: Экономика и финансы
:: Энциклопедии
:: Юриспруденция и право
:: Языки
 Новинки
Chevrolet Tahoe / GMC Yukon с 2022 года, руководство по ремонту и эксплуатации в электронном виде (на английском языке)
Chevrolet Tahoe / GMC Yukon с 2022 года, руководство по ремонту и эксплуатации в электронном виде (на английском языке)
 
 

Computational Prediction of Protein Complexes from Protein Interaction Networks

Computational Prediction of Protein Complexes from Protein Interaction Networks
Автор: Sriganesh Srihari
Издательство: Ingram
Cтраниц: 1
Формат: FB2.ZIP,FB3,EPUB,IOS.EPUB,TXT.ZIP,RTF.ZIP,A4.PDF,A
Размер: 0
ISBN: 9781970001549
Качество: excellent
Язык: 
Описание:
Complexes of physically interacting proteins constitute fundamental functional units that drive almost all biological processes within cells. A faithful reconstruction of the entire set of protein complexes (the «complexosome») is therefore important not only to understand the composition of complexes but also the higher level functional organization within cells. Advances over the last several years, particularly through the use of high-throughput proteomics techniques, have made it possible to map substantial fractions of protein interactions (the «interactomes») from model organisms including Arabidopsis thaliana (a flowering plant), Caenorhabditis elegans (a nematode), Drosophila melanogaster (fruit fly), and Saccharomyces cerevisiae (budding yeast). These interaction datasets have enabled systematic inquiry into the identification and study of protein complexes from organisms. Computational methods have played a significant role in this context, by contributing accurate, efficient, and exhaustive ways to analyze the enormous amounts of data. These methods have helped to compensate for some of the limitations in experimental datasets including the presence of biological and technical noise and the relative paucity of credible interactions. In this book, we systematically walk through computational methods devised to date (approximately between 2000 and 2016) for identifying protein complexes from the network of protein interactions (the protein-protein interaction (PPI) network). We present a detailed taxonomy of these methods, and comprehensively evaluate them for protein complex identification across a variety of scenarios including the absence of many true interactions and the presence of false-positive interactions (noise) in PPI networks. Based on this evaluation, we highlight challenges faced by the methods, for instance in identifying sparse, sub-, or small complexes and in discerning overlapping complexes, and reveal how a combination of strategies is necessary to accurately reconstruct the entire complexosome.

NEAR Wallet
Просмотров: 57

Пресс - релиз

string(4) "true" int(166)
К настоящему времени нет отзывов!
Вход 
Если Вы забыли пароль, щелкните здесь





Вы новый клиент?
Зарегистрируйтесь
 
 Информация 
Свяжитесь с нами
Как скачать и чем читать
  Quiero dinero © 2007