Computer Methods Part B
Sorozatcím: Methods in Enzymology; 467;
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 165.00
-
68 433 Ft (65 175 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. 6 843 Ft off)
- Kedvezményes ár 61 590 Ft (58 658 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
68 433 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 Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2009. december 1.
- ISBN 9780123750235
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem712 oldal
- Méret 228x152 mm
- Súly 1230 g
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
The combination of faster, more advanced computers and more quantitatively oriented biomedical researchers has recently yielded new and more precise methods for the analysis of biomedical data. These better analyses have enhanced the conclusions that can be drawn from biomedical data, and they have changed the way that experiments are designed and performed. This volume, along with previous and forthcoming Computer Methods volumes for the Methods in Enzymology serial, aims to inform biomedical researchers about recent applications of modern data analysis and simulation methods as applied to biomedical research.
TöbbTartalomjegyzék:
1. Correlation Analysis: A New Tool for Comparing Relaxation-Type Models to Experimental Data Maurizio Tomaiuolo, Joel Tabak, Richard Bertram 2. Mathematical modeling of cancer Vito Quaranta3. Pattern recognition in biological systems Michael Ochs4. Modeling and simulations of the immune system as a self regulating network Peter P. Lee, Peter S. Kim and Doron Levy5. Entropy Demystified: The Thermodynamics of Stochastically Fluctuating Systems Hong Qian6. Effect of Kinetics on Sedimentation Velocity Profiles and the Role of Intermediates 9P. Holland Alday, Walter F Stafford and John J Correia7. High Throughput Computing in the Sciences Mark Morgan and Andrew Grimshaw8. Traffic theory applications in biology Steven Pincus9. Large scale transcriptome data integration across multiple tissues to decipher stem cell signatures Ghislain Bidaut10. DynaFit Peter Kuzmic11. Discrete dynamic modeling of signaling networks Reka Albert and Ruisheng Wang12. Fitting kinetic data by computer simulation methods Kenneth A. Johnson13. Molecular modeling David Sept14. Data integration and analysis of transcriptional networks Ilya Shmulevich and John D. Aitchison15. A Bayesian probability approach to ADHD appraisal Raina Robeva16. Enzyme kinetics parameter estimation using numerical simulation and optimization Pedro Mendes17. Modelling partial hormonal feedback networks Leon Farhy, William S. Evans and Michael L Johnson
Több
