1.

Record Nr.

UNISANNIOURB0116625

Autore

Stella, Federico

Titolo

Leggi scientifiche e spiegazione causale nel diritto penale / Federico Stella

Pubbl/distr/stampa

Milano, : A. Giuffrè, 2000

Edizione

[2. ed.: comprende il saggio La nozione penalmente rilevante di causa e una postfazione su L'ultimo decennio di sentenze della Cassazione sullacondizione necessaria conforme a leggi di copertura]

Descrizione fisica

434 p. ; 24 cm

Collana

Raccolta di studi di diritto penale ; 22

Disciplina

345

345.4502

Soggetti

Diritto penale

Collocazione

D         (C) 00                  1728

Lingua di pubblicazione

Italiano

Formato

Materiale a stampa

Livello bibliografico

Monografia

Note generali

Saggio e postfazione dello stesso A.



2.

Record Nr.

UNINA9910304142603321

Autore

Will Thorsten

Titolo

Predicting Transcription Factor Complexes : A Novel Approach to Data Integration in Systems Biology / / by Thorsten Will

Pubbl/distr/stampa

Wiesbaden : , : Springer Fachmedien Wiesbaden : , : Imprint : Springer Spektrum, , 2015

ISBN

3-658-08269-0

Edizione

[1st ed. 2015.]

Descrizione fisica

1 online resource (155 p.)

Collana

BestMasters, , 2625-3577

Disciplina

570

570.285

570285

Soggetti

Bioinformatics

Computational biology

Biomathematics

Computer Appl. in Life Sciences

Mathematical and Computational Biology

Lingua di pubblicazione

Inglese

Formato

Materiale a stampa

Livello bibliografico

Monografia

Note generali

Description based upon print version of record.

Nota di bibliografia

Includes bibliographical references.

Nota di contenuto

Protein Complex Prediction -- Protein-Protein Interaction Networks -- Domain-Domain Interaction Networks -- Combinatorial Algorithms -- Algorithm Engineering.

Sommario/riassunto

In his master thesis Thorsten Will proposes the substantial information content of protein complexes involving transcription factors in the context of gene regulatory  networks, designs the first computational approaches to predict such complexes as well as their regulatory function and verifies the practicability using data of the well-studied yeast S.cereviseae. The novel insights offer extensive capabilities towards a better understanding of the combinatorial control driving transcriptional regulation. Contents Protein Complex Prediction Protein-Protein Interaction Networks Domain-Domain Interaction Networks Combinatorial Algorithms Algorithm Engineering  Target Groups Computational biologists and biologists working with gene regulatory networks Computer scientists interested in biological issues  The Author Currently, the author is pursuing his Ph.D. at the



Center for Bioinformatics in Saarbrücken, Germany.  .