High-Performance Algorithms for Mass Spectrometry-Based Omics (Record no. 393898)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03364nam a22003855i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 393898
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102123035.0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220902s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031019609
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-01960-9
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Saeed, Fahad
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título High-Performance Algorithms for Mass Spectrometry-Based Omics
Mención de responsabilidad, etc. by Fahad Saeed, Muhammad Haseeb
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2022
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XVI, 140 páginas)
Otras características físicas 53 ilustraciones, 49 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Computational Biology
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2662-2432
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato 1. Need for High Performance Computing for Big MS Data -- 2. Introduction to Mass Spectrometry Data -- 3. A Review of Spectral Pre-processing -- 4. MS-REDUCE: An Ultra Data Reduction Algorithm -- 5. GPU-DAEMON: A Template to Support Development of GPU Algorithms -- 6. GPU-ArraySort: GPU Based Array Sorting Technique -- 7. G-MSR: A GPU Based Dimensionality Reduction Algorithm -- 8. Simulator Driven Proteomics -- 9. Future and Proposed Work.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. To date, processing of high-throughput Mass Spectrometry (MS) data is accomplished using serial algorithms. Developing new methods to process MS data is an active area of research but there is no single strategy that focuses on scalability of MS based methods. Mass spectrometry is a diverse and versatile technology for high-throughput functional characterization of proteins, small molecules and metabolites in complex biological mixtures. In the recent years the technology has rapidly evolved and is now capable of generating increasingly large (multiple tera-bytes per experiment) and complex (multiple species/microbiome/high-dimensional) data sets. This rapid advance in MS instrumentation must be matched by equally fast and rapid evolution of scalable methods developed for analysis of these complex data sets. Ideally, the new methods should leverage the rich heterogeneous computational resources available in a ubiquitous fashion in the form of multicore, manycore, CPU-GPU, CPU-FPGA, and IntelPhi architectures. The absence of these high-performance computing algorithms now hinders scientific advancements for mass spectrometry research. In this book we illustrate the need for high-performance computing algorithms for MS based proteomics, and proteogenomics and showcase our progress in developing these high-performance algorithms.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2022
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Haseeb, Muhammad
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031019593
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031019616
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031019623
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01960-9
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 27/12/2022 En línea   eBook.25122167 27/12/2022 27/12/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO