Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction (Record no. 86417)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02365nam a22003855i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 86417
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230207040558.0
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 160615s2016 gw | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783658143190
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QH324.25
Número de documento/Ítem F453 2016 EB
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación 570.285
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Feldbauer, Roman
9 (RLIN) 100108
Número de control del registro de autoridad o número normalizado Local
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction
Mención de responsabilidad, etc. by Roman Feldbauer
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC.
Lugar de publicación, distribución, etc. Wiesbaden
Nombre del editor, distribuidor, etc. Springer Fachmedien Wiesbaden Spektrum
Fecha de publicación, distribución, etc. 2016
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XIII, 110 p.)
Otras características físicas 29 ilustraciones
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido Texto (visual)
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
490 1# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie BestMasters
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Microbial Genotypes and Phenotypes -- Basics of Machine Learning -- Phenotype Prediction Packages -- A Model for Intracellular Lifestyle.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This thesis presents a scalable, generic methodology for microbial phenotype prediction based on supervised machine learning, several models for biological and ecological traits of high relevance, and the deployment in metagenomic datasets. The results suggest that the presented prediction tool can be used to automatically annotate phenotypes in near-complete microbial genome sequences, as generated in large numbers in current metagenomic studies. Unraveling relationships between a living organism's genetic information and its observable traits is a central biological problem. Phenotype prediction facilitated by machine learning techniques will be a major step forward to creating biological knowledge from big data
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Bioinformática
Número de control del registro de autoridad o número normalizado comprobar BNE20022028248
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 160489
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Online service)
Número de control del registro de autoridad o número normalizado Local
9 (RLIN) 106996
830 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE SERIE-TÍTULO UNIFORME
Título uniforme BestMasters
9 (RLIN) 134299
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-14319-0
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
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 EBOOK, EBSPRINGER
901 ## - ID MILLENIUM
Id Millenium i9783658143190
907 ## - TRANSACCIONES MILLENIUM
id bib interno millenium .b12956958
fecha actualizac reg bib 10-10-17
fecha creacion reg bib 21-11-16
998 ## - FONDO MILLENIUM
Biblioteca m
-- _alco
-- _vill
Fecha creación 11-07-17
Tipo de registro m
Tipo de materia E-book
e k
Idioma eng
País gw
h 0
945 ## - ITEM MILLENIUM
Signatura QH324.25 F453 2016 EB
Número de copia 1
Código de barras eBOOK
Agencia 0
Localización del ejemplar (ubicación) mae
Código 2 (categoría) -
Precio EUR0.00
Mensaje (popup en cliente staff) -
Mensaje (visible en OPAC) -
Estado b
Tipo de ejemplar 15
Total de préstamos 0
Total de renovaciones 0
Préstamos del año en curso 0
Préstamos del año anterior 0
Identificador de la copia de ejemplar en Millennium .i11598773
Fecha de creación del ejemplar 06-04-17
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
Holdings
Información adicional para el OPAC Usos internos Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Precio Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Id de ejemplar Millenium Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente   No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias de la Salud Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 06/04/2017 0.00 En línea   QH324.25 F453 2016 EB eBOOK .i11598773 17/12/2017 .i11598773 17/12/2017 LIBRO-E NO PRÉSTAMO