Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
One of the goals the post-genomic era is to use protein sequence and structure data to learn about the function of these proteins in normal and disease states. In the omics era, computational methods constitute a valuable tool, because they can easily process large amounts of data and provide useful and instant information relevant in biomedical research. This book described using computational approaches to study the effects of genetic mutations in proteins, with the general aim of correlating protein sequence, structure, and function. Our works focus on identifying whether genotype/phenotype relationship can be learned from protein sequence and structuralinformation, whether protein structure prediction methods are accurate enough to provide useful information when the experimental structures are not available, and finally to combine this information to predict and understand the effect of mutations on clinical phenotype and drug responses. The approaches developed in this work enable a systematic, comprehensive, and quantitative analysis of disease-related mutations and establish a paradigm to study genotype/phenotype correlations.