Reverse Engineering of Regulatory Networks- Methods in Molecular

Libro adottato a Firenze, a.a. 2025/2026 · 2 canali

«Reverse Engineering of Regulatory Networks- Methods in Molecular» è adottato per Big Data in Biologia dal prof. Duccio Cavalieri (Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale – Firenze); per Big Data in Biologia dai docenti Duccio Cavalieri e Marco Fondi (Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale – Firenze).

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Come lo indica il docente: Reverse Engineering of Regulatory Networks- Methods in Molecular Biology (MIMB, volume 2719) Springer Protocols

Chi lo adotta

Big Data in Biologia – Prof. Duccio Cavalieri (canale a) a.a. 2025/2026Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 6 CFU
Big Data in Biologia – Prof. Duccio Cavalieri, Prof. Marco Fondi (canale unico) a.a. 2025/2026Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 6 CFU

Programma e testi di ogni canale

Big Data in Biologia – Prof. Duccio Cavalieri Canale a

Corso di laurea: Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 6 CFU

Firenze · Statistica, Informatica, Applicazioni 'G. Parenti' (DiSIA) · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science, Calcolo Scientifico & Intelligenza Artificiale · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Biology (MIMB, volume 2719) Springer Protocols Cerca su Amazon ›Da studiare: Capitoli: Big Data inVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

ISBN 9788808621122 Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

Reverse Engineering of Regulatory Networks- Methods in Molecularquesto libroCerca su Amazon ›Da studiare: Capitoli: Big Data in Bioinformatics and Computational Biology: Basic InsightsVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1-i metodi più recenti e aggiornati per la generazione di big data, tra cui sequenziamento del DNA, sequenziamento delle proteine, metabolomica, trascrittomica. 2-I formati e gli standard dei dati nelle principali pipeline di analisi dei dati. 3-Le principali ontologie per l'annotazione dei metadati.

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