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Autor Kulasiri, Don |
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TÃtulo : Chemical Master Equation for Large Biological Networks : State-space Expansion Methods Using AI Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kulasiri, Don, ; Kosarwal, Rahul, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVIII, 217 p. 372 ilustraciones, 104 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1653513-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: FÃsica matemática Simulación por ordenador Bioinformática Biomatemáticas Inteligencia Computacional Inteligencia artificial FÃsica Computacional y Simulaciones BiologÃa Computacional y de Sistemas BiologÃa Matemática y Computacional Clasificación: Resumen: Este libro destaca la teorÃa y las aplicaciones prácticas del enfoque de la ecuación maestra quÃmica (CME) para redes bioquÃmicas de gran tamaño, que proporciona un marco general poderoso para la construcción de modelos en una variedad de redes biológicas. El objetivo del libro no sólo es resaltar métodos avanzados de solución numérica para CME, sino también revelar su potencial mediante ejemplos prácticos. Los estudios de caso presentados son principalmente de biologÃa; sin embargo, las aplicaciones de métodos novedosos se analizan exhaustivamente, subrayando el enfoque interdisciplinario en la simulación y el potencial del enfoque de la ecuación maestra quÃmica para modelar bioredes. El libro es una guÃa valiosa tanto para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. A Review and Challenges in Chemical Master Equation -- 3. Visualizing Markov Process through Graphs and Trees -- 4. Intelligent State Projection -- 5. Comparative Study And Analysis of Methods and Models -- 6. A Large Model Case Study: Solving CME for G1/S Checkpoint Involving the DNA-damage Signal Transduction Pathway -- 7. An Integrated Large Model Case Study: Solving CME for Oxidative Stress Adaptation in the Fungal Pathogen Candida Albicans. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Chemical Master Equation for Large Biological Networks : State-space Expansion Methods Using AI [documento electrónico] / Kulasiri, Don, ; Kosarwal, Rahul, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XVIII, 217 p. 372 ilustraciones, 104 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1653513--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: FÃsica matemática Simulación por ordenador Bioinformática Biomatemáticas Inteligencia Computacional Inteligencia artificial FÃsica Computacional y Simulaciones BiologÃa Computacional y de Sistemas BiologÃa Matemática y Computacional Clasificación: Resumen: Este libro destaca la teorÃa y las aplicaciones prácticas del enfoque de la ecuación maestra quÃmica (CME) para redes bioquÃmicas de gran tamaño, que proporciona un marco general poderoso para la construcción de modelos en una variedad de redes biológicas. El objetivo del libro no sólo es resaltar métodos avanzados de solución numérica para CME, sino también revelar su potencial mediante ejemplos prácticos. Los estudios de caso presentados son principalmente de biologÃa; sin embargo, las aplicaciones de métodos novedosos se analizan exhaustivamente, subrayando el enfoque interdisciplinario en la simulación y el potencial del enfoque de la ecuación maestra quÃmica para modelar bioredes. El libro es una guÃa valiosa tanto para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. A Review and Challenges in Chemical Master Equation -- 3. Visualizing Markov Process through Graphs and Trees -- 4. Intelligent State Projection -- 5. Comparative Study And Analysis of Methods and Models -- 6. A Large Model Case Study: Solving CME for G1/S Checkpoint Involving the DNA-damage Signal Transduction Pathway -- 7. An Integrated Large Model Case Study: Solving CME for Oxidative Stress Adaptation in the Fungal Pathogen Candida Albicans. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
