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Este libro explora las adaptaciones genéticas de las poblaciones que viven en entornos de gran altitud y las enfermedades a las que se enfrentan. El investigador utiliza la minería de textos y el análisis de redes para identificar las redes de genes responsables de las enfermedades de altitud. El autor propone un algoritmo de aprendizaje automático denominado Random Forest para predecir la asociación miARN-enfermedad utilizando cinco módulos: preprocesamiento, análisis de datos, extracción de características, reducción de dimensionalidad y predicción. La metodología se evalúa mediante…mehr

Produktbeschreibung
Este libro explora las adaptaciones genéticas de las poblaciones que viven en entornos de gran altitud y las enfermedades a las que se enfrentan. El investigador utiliza la minería de textos y el análisis de redes para identificar las redes de genes responsables de las enfermedades de altitud. El autor propone un algoritmo de aprendizaje automático denominado Random Forest para predecir la asociación miARN-enfermedad utilizando cinco módulos: preprocesamiento, análisis de datos, extracción de características, reducción de dimensionalidad y predicción. La metodología se evalúa mediante precisión, recuperación, medida F y exactitud. El objetivo de esta investigación es mejorar la identificación de genes de enfermedades a partir de grandes cantidades de datos genéticos y proporcionar una potente herramienta para el diagnóstico, la evolución y el tratamiento de enfermedades humanas.
Autorenporträt
Mithra C. ist Doktorandin in Informatik und Ingenieurwesen (CSE) an der Universität Annamalai, Indien. Sie hat einen M.E.-Abschluss in CSE - Big Data von der Anna University (CEG), einen MBA von der Annamalai University und einen B.E. in CSE vom Jeppiaar Engineering College. Zu ihren Interessengebieten gehören maschinelles Lernen, Data Mining, Datenanalyse und Software Engineering.