With the increasing availability of omics data and mounting evidence of the usefulness of computational approaches to tackle multi-level data problems in bioinformatics and biomedical research in this post-genomics era, computational biology has been playing an increasingly important role in paving the way as basis for patient-centric healthcare. Two such areas are: (i) implementing AI algorithms supported by biomedical data would deliver significant benefits/improvements towards the goals of precision medicine (ii) blockchain technology will enable medical doctors to securely and privately build personal healthcare records, and identify the right therapeutic treatments and predict the progression of the diseases. A follow-up in the publication of our book Computation Methods with Applications in Bioinformatics Analysis (2017), topics in this volume include: clinical bioinformatics, omics-based data analysis, Artificial Intelligence (AI), blockchain, big data analytics, drug discovery, RNA-seq analysis, tensor decomposition and Boolean network. Key Features: o Utilize omics-based data in biomedical research: metabolomics data, transcriptomic data, proteomic data o Develop modern computational methods, including: big data analytics, Blockchain technology, hybrid approach for cluster analysis, feature extraction using tensor decomposition, Boolean network model o Unique treatment of clinical bioinformatics issues: patient subpopulation classification, drug discovery from natural products in Indonesia and Vietnam, cell free tumor DNA

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