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  • 生物序列数值化表征模型的矩阵分解方法及其应用 余宏杰 著 著 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 余宏杰 著著
    • 出版社: 中国科学技术大学出版社
    • 出版时间:2014-06-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 余宏杰 著著
    • 出版社:中国科学技术大学出版社
    • 出版时间:2014-06-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2014-06-01
    • 页数:199
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中国科学技术大学出版社

    生物序列数值化表征模型的矩阵分解方法及其应用

    作  者:余宏杰 著 著
    定  价:36
    出 版 社:中国科学技术大学出版社
    出版日期:2014年06月01日
    页  数:199
    装  帧:平装
    ISBN:9787312034541
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    内容简介

    余宏杰编著的这本《生物序列数值化表征模型的矩阵分解方法及其应用》以生物序列的数值化表征模型所涉及的矩阵分解为核心,以序列的特征信息提取为主要目标,在非序列比对(Aignment-free)的框架下,分别提出了针对DNA/蛋白质序列、基因组序列等的若干个不同的特征信息抽取模型,并将所抽取的特征信息应用于序列的相似度分析。本书取材广泛,内容新颖,理论与应用紧密结合。书中所介绍的生物序列的建模方法、矩阵分解抽取其特征信息的研究策略,可供读者在解决实际问题时予以借鉴。
    本书适合生物信息学、图像处理、信号处理等领域有关科研人员参考使用。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    前言
    第1章绪论
    1.1生物信息学海量数据的产生背景
    1.1.1生物信息学简介
    1.1.2两种基本的生物序列
    1.2生物序列比对概述
    1.3基于序列比对的系统发育树构建方法
    1.3.1分子进化研究的基本方法
    1.3.2构建系统进化树的详细步骤
    1.3.3构建系统发育树需要注意的几个问题
    1.4生物序列数值化表征模型的矩阵分解方法的研究背景
    1.4.1序列图形化表征
    1.4.2基因组序列数值化表征及应用
    1.4.3蛋白质序列数值化表征及应用
    1.4.4有关x-mer的算法概述
    1.5本书的内容安排
    第2章基于矩阵束联合对角化的DNA序列图形化表征及其应用
    2.1DNA序列的图形化表征方法概述
    2.2DNA序列的描述符
    2.2.1相关的一些工作
    2.2.2构建序列的邻接矩阵
    2.2.3矩阵分解理论简介
    2.2.4有关矩阵对角化的理论
    2.2.5近似联合对角化(AJD)
    2.2.6算法的保距性
    2.3图形化表示法
    2.3.1计算特征值组成的序列表征向量(EVV)
    2.3.2AJD算法收敛性分析
    2.3.3基于特征值组成的表征向量(EVV)的序列图形聚类
    2.4相似度分析
    2.4.1聚类分析基本原理
    2.4.2计算成对距离
    2.4.3u条卢球蛋白基因的系统谱系分析
    2.4.4与相关工作的比较
    2.5本章结论
    第3章基于SVD的基因组序列保序变换及其应用
    3.1DNA序列数值描述符
    3.2从基因组序列向数值向量的保序变换
    3.2.1基因组序列变换矩阵的构建
    3.2.2所提出的序列变?算法具有的良好性质
    3.2.3保序变换-奇异值分解(OPT-SVD)算法的过程描述
    3.3保序变换算法在基因组序列相似度/相异度分析中的应用
    3.4本章结论
    第4章基于保距映射算法的基因组序列Map示图及应用
    4.1受PCA的启发尝试对基因组序列数值描述
    4.2基因组序列的“保距”变换
    4.2.1特征矩阵的构建
    4.2.2基因组序列变换的特性
    4.3基于保距变换算法的基因组序列的相似度分析
    4.3.1第一个数据集上的实验结果
    4.3.2另一个更大规模数据集上的实验结果
    4.4本章结论
    第5章基于NFV-AAA算法的蛋白质序列相似度分析
    5.1基于K-mer的组分向量法背景概述
    5.2基于氨基酸(AAA)分布的蛋白质序列描述符
    5.2.1描述符的范式
    5.2.2蛋白质序列转换成400×(L-1)稀疏矩阵
    5.2.3AAA优于SAA
    5.2.4对特征矩阵M施行SVD以抽取序列的特征
    5.3NFV在相似度分析中的应用
    5.3.1九条ND5蛋白质序列的相似度分析
    5.3.2在24条转铁蛋白序列的数据集上的应用
    5.4本章结论
    第6章分段K-mer算法及其在序列相似度分析中的应用
    6.1K-mer分析法优劣性分析
    6.2基因组序列的描述符
    6.3s-K-mer在34条线粒体基因组序列数据集上的应用
    6.3.1优化算法的数据准备
    6.3.2对K-mer进行寻优以便获得其很优阶数K*值
    6.3.3s-K-mer算法的性能
    6.3.4利用s-K-mer对基因组作系统发生分析
    6.4本章结论
    第7章基于层级虚拟混合与投影抽取的基因组序列比较
    7.1有关FFP与ICA背景概述
    7.2基因组序列特征提取模型
    7.2.1基于K-mer虚拟混合器的基因组序列数据预处理
    7.2.2虚拟混合与投影抽取模型
    7.2.3层级的VMPE模型
    7.3HVMPE模型在真实基因组数据集上的应用
    7.3.1先行相关数据的准备
    7.3.2确定虚拟混合器(VM)的很好阶数K*
    7.3.3对HVMPIE模型进行很好段数S*值的寻优
    7.3.4层级的VMPE模型的效果分析
    7.3.5基于HVMPE模型的基因组序列种系发生分析
    7.3.6在另一个基因组数据集上的应用
    7.4本章结论
    第8章总结与展望
    8.1本书的主要工作与创新点
    8.2未来工作的设想
    8.2.1NMF的基本原理
    8.2.2序列分析中引入NMF算法的构想
    参考文献

    售后保障

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