Título: Handbook of Chemoinformatics Algorithms
Autor: Jean-Loup Faulon
Sinopse: Unlike in the related area of bioinformatics, few books currently exist that document the techniques, tools, and algorithms of chemoinformatics. Bringing together worldwide experts in the field, the Handbook of Chemoinformatics Algorithms provides an overview of the most common chemoinformatics algorithms in a single source. After a historical perspective of the applications of algorithms and graph theory to chemical problems, the book presents algorithms for two-dimensional chemical structures and three-dimensional representations of molecules. It then focuses on molecular descriptors, virtual screening methods, and quantitative structureactivity relationship (QSAR) models, before introducing algorithms to enumerate and sample chemical structures. The book also covers computer-aided molecular design, reaction network generation, and open source software and database technologies. The remaining chapters describe techniques developed in the context of bioinformatics and computational biology and their potential applications to chemical problems. This handbook presents a selection of algorithms relevant in practice, making the book useful to those working in the field. It offers an up-to-date account of many algorithmic aspects of chemoinformatics.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “Handbook of Chemoinformatics Algorithms”, de Jean-Loup Faulon, publicado pela editora Chapman and Hall/CRC, em 2010 e com 454 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Chapman and Hall/CRC
Páginas: 454
Ano: 2010
Edição:
Linguagem: en
ISBN: 1420082922
ISBN13: 9781420082920
Sobre a editora
Os livros da editora Chapman and Hall/CRC oferecem uma experiência de leitura focada em áreas técnicas e científicas, especialmente em estatística aplicada, programação para análise de dados e modelagem matemática. O catálogo privilegia obras que combinam rigor teórico com exemplos práticos, frequentemente envolvendo softwares como R, SAS, MATLAB e Python. A linguagem tende a ser didática e detalhada, adequada para leitores acadêmicos, pesquisadores e profissionais que buscam aprofundamento em temas como análise estatística, bioinformática, modelagem computacional e programação científica. Há títulos que exploram desde fundamentos conceituais até aplicações avançadas, com um equilíbrio entre explicações teóricas e exercícios práticos, o que sugere um público com interesse em aprendizado progressivo e aplicado.
