Vor Ort
Merkzettel Warenkorb
  • Produktbild: Mathematical and Computational Oncology
  • Produktbild: Mathematical and Computational Oncology
Band 12508

Mathematical and Computational Oncology Second International Symposium, ISMCO 2020, San Diego, CA, USA, October 8–10, 2020, Proceedings

Aus der Reihe Lecture Notes in Bioinformatics

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.12.2020

Abbildungen

XXII, 119 p. 34 illus., 25 illus. in color.

Herausgeber

George Bebis + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

119

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/0,9 cm

Gewicht

230 g

Auflage

1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-64510-6

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

03.12.2020

Abbildungen

XXII, 119 p. 34 illus., 25 illus. in color.

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

119

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/0,9 cm

Gewicht

230 g

Auflage

1st ed. 2020

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-030-64510-6

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
  • Produktbild: Mathematical and Computational Oncology
  • Produktbild: Mathematical and Computational Oncology

  • Invited.-
    Plasticity in cancer cell populations: biology, mathematics and philosophy of cancer.-
    Statistical and Machine Learning Methods for Cancer Research.-
    CHIMERA: Combining Mechanistic Models and Machine Learning for Personalized Chemotherapy and Surgery Sequencing in Breast Cancer.- Fine-Tuning Deep Learning Architectures for Early Detection of Oral Cancer.- Discriminative Localized Sparse Representations for Breast Cancer Screening.- Activation vs. Organization: Prognostic Implications of T and B cell Features of the PDAC Microenvironment.- On the use of neural networks with censored time-to-event data.-
    Mathematical Modeling for Cancer Research.-
    tugHall: a tool to reproduce Darwinian evolution of cancer cells for simulation-based personalized medicine.-
    General Cancer Computational Biology.-
    The potential of single cell RNA-sequencing data for the prediction of gastric cancer serum biomarkers.-
    Poster.-
    Theoretical Foundation of the Performance of Phylogeny-Based Somatic Variant Detection.- Detecting subclones from spatially resolved RNA-seq data.- Novel driver synonymous mutations in the coding regions of GCB lymphoma patients improve the transcription levels of BCL2.