Regulatory Genomics (eBook, PDF)
RECOMB 2004 International Workshop, RRG 2004, San Diego, CA, USA, March 26-27, 2004, Revised Selected Papers
Redaktion: Eskin, Eleazar; Workman, Chris
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RECOMB 2004 International Workshop, RRG 2004, San Diego, CA, USA, March 26-27, 2004, Revised Selected Papers
Redaktion: Eskin, Eleazar; Workman, Chris
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Produktdetails
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- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- Seitenzahl: 116
- Erscheinungstermin: 28. Januar 2005
- Englisch
- ISBN-13: 9783540322801
- Artikelnr.: 44597100
- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- Seitenzahl: 116
- Erscheinungstermin: 28. Januar 2005
- Englisch
- ISBN-13: 9783540322801
- Artikelnr.: 44597100
- Herstellerkennzeichnung Die Herstellerinformationen sind derzeit nicht verfügbar.
Eleazar Eskin, University of California, San Diego, USA / Chris Workman, University of California, San Diego, USA
Predicting Genetic Regulatory Response Using Classification: Yeast Stress Response.- Detecting Functional Modules of Transcription Factor Binding Sites in the Human Genome.- Fishing for Proteins in the Pacific Northwest.- PhyloGibbs: A Gibbs Sampler Incorporating Phylogenetic Information.- Application of Kernel Method to Reveal Subtypes of TF Binding Motifs.- Learning Regulatory Network Models that Represent Regulator States and Roles.- Using Expression Data to Discover RNA and DNA Regulatory Sequence Motifs.- Parameter Landscape Analysis for Common Motif Discovery Programs.- Inferring Cis-region Hierarchies from Patterns in Time-Course Gene Expression Data.- Modeling and Analysis of Heterogeneous Regulation in Biological Networks.
Predicting Genetic Regulatory Response Using Classification: Yeast Stress Response.- Detecting Functional Modules of Transcription Factor Binding Sites in the Human Genome.- Fishing for Proteins in the Pacific Northwest.- PhyloGibbs: A Gibbs Sampler Incorporating Phylogenetic Information.- Application of Kernel Method to Reveal Subtypes of TF Binding Motifs.- Learning Regulatory Network Models that Represent Regulator States and Roles.- Using Expression Data to Discover RNA and DNA Regulatory Sequence Motifs.- Parameter Landscape Analysis for Common Motif Discovery Programs.- Inferring Cis-region Hierarchies from Patterns in Time-Course Gene Expression Data.- Modeling and Analysis of Heterogeneous Regulation in Biological Networks.