Методическая литература (анализ данных и коннектомика)

1. S.J. Royle, The Digital Cell: Cell Biology as a Data Science (Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2019)

Книга идейно близка к "Practical Computing for Biologists", правда, не столь богатая по содержанию, зато относительно свежая. Интересна описанием методов анализа научных изображений и видео, а также описанием основных принципов статистической обработки биологических данных.

2. N.S. Yanofsky, M.A. Mannucci, Quantum Computing for Computer Scientists (Cambridge University Press, 2008).
https://doi.org/10.1017/CBO9780511813887

В этой книге понравилась глава 2, в частности, субъективно исключительно ясное описание тензорного произведения векторных пространств. Тензорное исчисление, по-видимому, будет необходимо для исследований в области теоретической/вычислительной коннектомики.

3. M. Wibral, R. Vicente, J.T. Lizier, Directed Information Measures in Neuroscience (Springer, 2014).
https://doi.org/10.1007/978-3-642-54474-3

Книга может быть полезна для тех, кто занимается проблемами обработки информации в биологических нейронных сетях. Тут подробно описан метод вычисления т.н. энтропии переноса (англ. transfer entropy) [1,2].

[1]: R. Vicente et al., Transfer entropy—a model-free measure of effective connectivity for the neurosciences, J. Comput. Neurosci. 30, 45-67 (2011). https://doi.org/10.1007/s10827-010-0262-3
[2]: M. Ursino, G. Ricci, E. Magosso, Transfer entropy as a measure of brain connectivity: a critical analysis with the help of neural mass models, Front. Comput. Neurosci. 14, 45 (2020). https://doi.org/10.3389/fncom.2020.00045

NeuroMetric

Методическая литература (анализ данных и коннектомика)

1. S.J. Royle, The Digital Cell: Cell Biology as a Data Science (Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2019)

Книга идейно близка к "Practical Computing for Biologists", правда, не столь богатая по содержанию, зато относительно свежая. Интересна описанием методов анализа научных изображений и видео, а также описанием основных принципов статистической обработки биологических данных.

2. N.S. Yanofsky, M.A. Mannucci, Quantum Computing for Computer Scientists (Cambridge University Press, 2008).
https://doi.org/10.1017/CBO9780511813887

В этой книге понравилась глава 2, в частности, субъективно исключительно ясное описание тензорного произведения векторных пространств. Тензорное исчисление, по-видимому, будет необходимо для исследований в области теоретической/вычислительной коннектомики.

3. M. Wibral, R. Vicente, J.T. Lizier, Directed Information Measures in Neuroscience (Springer, 2014).
https://doi.org/10.1007/978-3-642-54474-3

Книга может быть полезна для тех, кто занимается проблемами обработки информации в биологических нейронных сетях. Тут подробно описан метод вычисления т.н. энтропии переноса (англ. transfer entropy) [1,2].

[1]: R. Vicente et al., Transfer entropy—a model-free measure of effective connectivity for the neurosciences, J. Comput. Neurosci. 30, 45-67 (2011). https://doi.org/10.1007/s10827-010-0262-3
[2]: M. Ursino, G. Ricci, E. Magosso, Transfer entropy as a measure of brain connectivity: a critical analysis with the help of neural mass models, Front. Comput. Neurosci. 14, 45 (2020). https://doi.org/10.3389/fncom.2020.00045

Telegram

NeuroMetric

Книга "Practical Computing for Biologists" (Oxford University Press, 2011)

Просто шикарная книга, жаль, что не переиздавалась. Но до сих пор содержит много практически полезной информации.

Сопроводительный сайт книги, где в т.ч. есть список опечаток: h…

👍3❤2

hottg.com/NeuroMetric/726

460 viewsedited  Feb 2, 2024 at 14:40