Bioinformatik
Wiley-VCH (Verlag)
978-3-527-33820-7 (ISBN)
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Die dritte Auflage dieses erfolgreichen Lehrbuchs ist vollständig überarbeitet und in großen Teilen erweitert.
Hinzugekommen sind Verfahren zur Auswertung großer Datensätze (big data) und zur Vorhersage der Proteinraumstruktur aus Sequenzdaten.
Als weitere Verfahren des maschinellen Lernens werden Support-Vektor-Maschinen und Random Forests vorgestellt.
Themen sind insbesondere:
Grundlagen
- Biologie und Datenbanken
- Sequenzen und ihre Funktion
- Grundbegriffe der Stochastik
- Bayessche Entscheidungstheorie
- Cluster- und Klassifikationsverfahren
- neuronale Netze
- genetische Algorithmen
- paarweiser Sequenzvergleich
- Scoring-Schemata
- multiple Sequenzalignments
- phylogenetische Analysen
- Hidden-Markov-Modelle
- Vorhersage der Sekundär- und Tertiärstruktur von Proteinen
- Assemblieren und Annotation von Genomen und Metagenomen
- Analyse von Membranproteinen und Protein-Protein-Interaktionen
- Auswertung von Genexpressionsdaten
- Verwenden großer Datensätze für epigenetische Studien und zur Charakterisierung von Proteinfamilien
Apl. Prof. Dr. Rainer Merkl hat biomedizinische Technik und Informatik studiert und sich in Bioinformatik habilitiert. Er war am Max-Planck-Institut für Biochemie, Martinsried, sowie an der Universität Göttingen tätig, ehe er an der Universität Regensburg eine Arbeitsgruppe für Proteindesign und -evolution aufbaute. Er vermittelt Studierenden der Biologie und Biochemie in Vorlesungen und Praktika die Konzepte und den Gebrauch bioinformatischer Werkzeuge. Zudem unterrichtet er Studierende der Informatik an der Fernuniversität Hagen in grundlegenden Algorithmen der Bioinformatik. Das vorliegende Lehrbuch überdekt in Umfang und Themenauswahl den Inhalt dieser Lehrveranstaltungen. Erfahrungen aus der Vermittlung des Lernstoffes haben ganz maßgeblich das Angebot an webbasierten und interaktiven Lernmodulen geprägtm die den gedruckten Text komplementieren.
GRUNDLAGEN - BIOLOGIE UND DATENBANKEN
Biologische Grundlagen
Sequenzen und ihre Funktion
Datenbanken
LERNEN, OPTIMIEREN UND ENTSCHEIDEN
Grundbegriffe der Stochastik
Bayessche Entscheidungstheorie und Klassifikatoren
Klassische Cluster- und Klassifikationsverfahren
Neuronale Netze
Genetische Algorithmen
ALGORITHMEN UND MODELLE DER BIOINFORMATIK
Paarweiser Sequenzvergleich
Sequenz-Motive
Scoring-Schemata
FASTA und die BLAST-Suite
Multiple Sequenzalignments und Anwendungen
Grundlagen phylogenetischer Analysen
Markov-Ketten und Hidden-Markov-Modelle
Profil-HMMs
Support-Vektor Maschinen
Vorhersage der Sekundärstruktur
Vergleich von Protein-3D-Strukturen
Vorhersage der Protein-3D-Struktur
Analyse integraler Membranproteine
Entschlüsselung von Genomen
Auswertung von Genexpressionsdaten
Analyse von Protein-Protein-Interaktionen
Big Data: Herausforderungen und neue Möglichkeiten
Zum Schluss
"Das derzeit wohl umfassendste deutschsprachige Lehrbuch der Bioinformatik"Trillum Diagnostik (01.07.2017)"Sehr empfehlenswert."CLB (Chemie, Leben, Biotechnik) (66. Jahrg. Heft 7-8 2015)
| Erscheint lt. Verlag | 10.6.2015 |
|---|---|
| Zusatzinfo | 150 Abbildungen, 30 Tabellen |
| Verlagsort | Weinheim |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 170 x 244 mm |
| Gewicht | 1231 g |
| Einbandart | gebunden |
| Themenwelt | Informatik ► Weitere Themen ► Bioinformatik |
| Naturwissenschaften ► Biologie ► Biochemie | |
| Naturwissenschaften ► Biologie ► Genetik / Molekularbiologie | |
| Schlagworte | Bioinformatik • Bioinformatik u. Computersimulationen in der Biowissenschaften • Biologie • Biostatistik • Biowissenschaften • Statistik • Statistische Genetik • Statistische Genetik / Microarray-Analyse |
| ISBN-10 | 3-527-33820-9 / 3527338209 |
| ISBN-13 | 978-3-527-33820-7 / 9783527338207 |
| Zustand | Neuware |
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