Computational Molecular Evolution
Sorozatcím: Oxford Series in Ecology and Evolution;
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 81.00
-
38 697 Ft (36 855 Ft + 5% áfa)
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.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 3 870 Ft off)
- Kedvezményes ár 34 828 Ft (33 170 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
38 697 Ft
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 OUP Oxford
- Megjelenés dátuma 2006. október 5.
- ISBN 9780198567028
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem384 oldal
- Méret 230x155x20 mm
- Súly 639 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk Numerous figures and tables 0
Kategóriák
Rövid leírás:
This book describes the models, methods and algorithms that are most useful for analysing the ever-increasing supply of molecular sequence data, with a view to furthering our understanding of the evolution of genes and genomes.
TöbbHosszú leírás:
The field of molecular evolution has experienced explosive growth in recent years due to the rapid accumulation of genetic sequence data, continuous improvements to computer hardware and software, and the development of sophisticated analytical methods. The increasing availability of large genomic data sets requires powerful statistical methods to analyse and interpret them, generating both computational and conceptual challenges for the field.
Computational Molecular Evolution provides an up-to-date and comprehensive coverage of modern statistical and computational methods used in molecular evolutionary analysis, such as maximum likelihood and Bayesian statistics. Yang describes the models, methods and algorithms that are most useful for analysing the ever-increasing supply of molecular sequence data, with a view to furthering our understanding of the evolution of genes and genomes. The book emphasizes essential concepts rather than mathematical proofs. It includes detailed derivations and implementation details, as well as numerous illustrations, worked examples, and exercises. It will be of relevance and use to students and professional researchers (both empiricists and theoreticians) in the fields of molecular phylogenetics, evolutionary biology, population genetics, mathematics, statistics and computer science. Biologists who have used phylogenetic software programs to analyze their own data will find the book particularly rewarding, although it should appeal to anyone seeking an authoritative overview of this exciting area of computational biology.
What sets this books apart is the authority and thoughtfulness with which it is written, the thorough coverage of the relevant literature, and the great care that has been taken in the computational examples to compare different methods on the same set of data, and to present the results clearly. It will be an invaluable resource both for new graduate students and established researchers. It will be a major source for insight and enormously helpful for anyone who wants to understand molecular phylogenies.
Tartalomjegyzék:
Preface
Models of Nucleotide Substitution
Models of Amino Acid and Codon Substitution
Phylogeny Reconstruction: Overview
Maximum Likelihood Methods
Bayesian Methods
Comparison of Methods and Tests on Trees
Molecular Clock and Estimation of Species Divergence Times
Neutral and Adaptive Protein Evolution
Simulating Molecular Evolution
Perspectives
Appendixes
Reference
