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Metabolomics Data Processing and Data Analysis-Current Best Practices, (Hardcover)
STD 1908500
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O que se Destaca
Detalhes do produto
| Book format | Hardcover |
| Fiction/nonfiction | Non-Fiction |
| Genre | Computing & Internet |
| Publication date | September, 2021 |
| Pages | 276 |
| Subgenre | General |
| Series title | No Series |
| Edition | 1 |
| Publisher | Mdpi AG |
| Original languages | English |
| Language | English |
| Is collectible | N |
| Editor | Van Der Hooft, Hanhineva |
| Binding type | Case Binding |
| Retail packaging | Single Piece |
| Assembled product height | 9.61 in (24.4 cm) |
| Assembled product weight | 1.75 lb (790 grams) |
| Bisac subject heading | Computers |
| Country of Origin | This item will be imported from US |
| Date First Available | September 10, 2024 |
| What is in the box | Metabolomics Data Processing and... For more details, please check description/product details |
Quem Deverá Comprar?
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Researchers in Metabolomics
Ideal for scientists conducting metabolomics studies, providing current methodologies for data analysis and interpretation.
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Graduate Students
Beneficial for students in biological or biomedical fields seeking foundational knowledge and best practices in metabolomics data processing.
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Data Analysts
Suitable for analysts interested in bioinformatics, offering insights into advanced analytics techniques used in metabolomic research.
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Beginners in Biology
Not suitable for complete newcomers to biology; assumes prior knowledge of metabolomics and data analysis techniques.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Metabolomics Data Processing and Data Analysis-Current Best Practices, (Hardcover)
Perguntas e respostas do cliente
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Justin Van Der Hooft All Books Editorial Review
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Recursos e benefícios
- Essential guide for metabolomics data analysis.
- Includes reviews and strategies for the entire metabolomics pipeline.
- Focuses on key areas: metabolite annotation, identification, and statistical analysis.
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- Ideal for both beginners and experienced researchers.
- Enhances knowledge and best practices in metabolomics workflows.
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