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Le malattie cardiovascolari stanno diventando una preoccupazione fondamentale a livello globale, in un'epoca in cui si sono diffuse tutte le malattie non trasmissibili. Le malattie cardiovascolari si sono manifestate in tutto il mondo a causa di alcune variabili di rischio diffuse. Le malattie hanno un'associazione genetica che emerge da fattori di rischio equivalenti, sia indirettamente che direttamente. Se un gene perde la sua normale attività e influisce negativamente sull'organismo, si verifica una malattia. Attualmente, si osserva che l'impossibilità di contrarre una malattia attraverso…mehr

Produktbeschreibung
Le malattie cardiovascolari stanno diventando una preoccupazione fondamentale a livello globale, in un'epoca in cui si sono diffuse tutte le malattie non trasmissibili. Le malattie cardiovascolari si sono manifestate in tutto il mondo a causa di alcune variabili di rischio diffuse. Le malattie hanno un'associazione genetica che emerge da fattori di rischio equivalenti, sia indirettamente che direttamente. Se un gene perde la sua normale attività e influisce negativamente sull'organismo, si verifica una malattia. Attualmente, si osserva che l'impossibilità di contrarre una malattia attraverso l'interazione proteina-proteina è più fruttuosa del singolo gene. Numerosi studi scientifici hanno scoperto tattiche per utilizzare strategie e strumenti bioinformatici avanzati nella biologia delle reti per costruire un farmaco basato sulla struttura di biomolecole o proteine cruciali per le malattie. Questo studio determina la rete di interazione proteina-proteina e progetta un farmaco comune per tutti i tipi di malattie cardiovascolari. È stata eseguita un'applicazione di data mining chiamata knowledge discovery nel database e i geni sono stati filtrati, pre-elaborati, convertiti ed estratti per individuare i geni comuni per tutti i tipi di malattie cardiovascolari. Per raggiungere l'obiettivo, è stato utilizzato lo strumento Unihi.
Autorenporträt
Al - Mustanjid nasceu no Bangladesh e é um perito em Biologia de Rede. Tem interesse de investigação em Bioinformática, Ciclo de Vida do Desenvolvimento de Software (SDLC), Data Mining e Análise Estatística.