• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Hírek

  • 0
    Computational Intelligence in Protein-Ligand Interaction Analysis

    Computational Intelligence in Protein-Ligand Interaction Analysis by Wang, Bing; Chen, Peng; Zhang, Jun;

      • 20% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 175.00
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        74 235 Ft (70 700 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 20% (cc. 14 847 Ft off)
      • Discounted price 59 388 Ft (56 560 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó Academic Press
    • Megjelenés dátuma 2024. március 26.

    • ISBN 9780128243862
    • Kötéstípus Puhakötés
    • Terjedelem278 oldal
    • Méret 228x152 mm
    • Súly 450 g
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk 60 illustrations (30 in full color)
    • 590

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    Computational Intelligence in Protein-Ligand Interaction Analysis presents computational techniques for predicting protein-ligand interactions, recognizing protein interaction sites, and identifying protein drug targets. The book emphasizes novel approaches to protein-ligand interactions, including machine learning and deep learning, presenting a state-of-the-art suite of skills for researchers. The volume represents a resource for scientists, detailing the fundamentals of computational methods, showing how to use computational algorithms to study protein interaction data, and giving scientific explanations for biological data through computational intelligence. Fourteen chapters offer a comprehensive guide to protein interaction data and computational intelligence methods for protein-ligand interactions.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    1. Computational intelligence methods in protein-ligand interactions
    2. Random forest method for predicting protein ligand-binding residues
    3. Encoders of protein residues for identifying protein-protein interacting residues
    4. Identification of hot spot residues in protein interfaces from protein sequences and ensemble methods
    5. Semi-supervised prediction of protein interaction sites from unlabeled sample information
    6. Developing computational model to predict protein-protein interaction sites based on XGBoost algorithm
    7. Evolutional algorithms and their applications in protein long-range contact prediction
    8. A novel robust geometric approach for modelling protein-protein interaction networks
    9. Prediction of protein-protein interactions from amino acid sequences with ensemble extreme learning machines and principal component analysis
    10. Ensemble learning-based prediction on drug-target interactions
    11. Convolutional neural networks for drug-target interaction prediction
    12. Ensemble learning methods for drug-induced liver injury identification
    13. Database construction for mutant protein interactions
    14. A linear programming computational framework integrates phosphor-proteomics and prior knowledge to predict drug efficacy

    Több
    Mostanában megtekintett
    previous
    Computational Intelligence in Protein-Ligand Interaction Analysis

    Computational Intelligence in Protein-Ligand Interaction Analysis

    Wang, Bing; Chen, Peng; Zhang, Jun;

    74 235 Ft

    next