Genetische Datenanalyse II: Methoden für diskrete populationsgenetische Daten

Bewertung:   (4,3 von 5)

Genetische Datenanalyse II: Methoden für diskrete populationsgenetische Daten (S. Weir Bruce)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch wird wegen seiner umfassenden Abdeckung der genetischen Analyse hoch geschätzt, insbesondere für diejenigen, die ihr Verständnis über die Grundlagen der Genetik hinaus vertiefen wollen. Allerdings stellt es aufgrund seines komplexen Inhalts und fehlender Querverweise eine Herausforderung dar, die das Lesen erschweren kann.

Vorteile:

Nützlich für die Lehre, ausgezeichnet für die Vertiefung des Verständnisses der Mendelschen und molekularen Genetik, aufschlussreich für statistische Analysen höherer Ordnung, gut strukturiert für Leser mit Hochschulabschluss.

Nachteile:

Komplexer und anspruchsvoller Inhalt, häufiges Umblättern erforderlich, fehlende Wiederholungen und Querverweise, was das lineare Lesen erschweren kann, und Probleme mit der physischen Kopie, da die Seiten leicht herausfallen.

(basierend auf 4 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Genetic Data Analysis II: Methods for Discrete Population Genetic Data

Inhalt des Buches:

Genetic Data Analysis, erstmals 1990 veröffentlicht, wurde zum Standardwerk für die Interpretation diskreter populationsgenetischer Daten.

Genetic Data Analysis II behält die Stärken des ursprünglichen Buches bei und enthält, basierend auf den Vorschlägen der Benutzer, viele neue Funktionen, insbesondere die Überarbeitung von Kapitel 10 (Phylogenie-Rekonstruktion), um neuere Methoden einzubeziehen, und neue Kapitel über Verknüpfung und individuelle Identifizierung. Das Buch Genetic Data Analysis II enthält einen erweiterten Satz von Übungen mit Lösungen und eine erweiterte Liste von Referenzen.

Darüber hinaus ist eine Reihe von Windows-basierten Programmen verfügbar, die von Paul O. Lewis und Dmitri Zaykin geschrieben wurden.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9780878939022
Autor:
Verlag:
Sprache:Englisch
Einband:Taschenbuch

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)