Bioinformatik - Rainer Merkl

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Résumé :
Der Marktf?hrer bei den Bioinformatiklehrb?chern in neuer Auflage und mit dem neuen Thema Molekulardynamik

Bioinformatik ist eine Kerndisziplin in den modernen Biowssenschaften, von der Biotechnologie ?ber die Biochemie und Molekularbiologie bis zur Molekulargenetik und Molekularmedizin. Sie ist eine essenzielle Grundlage f?r alle omics-Technologien, f?r die Strukturbiologie, die Systembiologie sowie die synthetische Biologie.

Bioinformatik. Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen bietet eine umfassende Einf?hrung in die wichtigsten Methoden der Bioinformatik. Der Autor erkl?rt dabei sowohl die mathematischen und biologischen Grundlagen als auch die wichtigsten Software-Tools und deren Anwendungsbereiche. Schwerpunkte sind Methoden zum Sequenzvergleichs, Verfahren zur Charakterisierung von Proteinfamilien, Algorithmen zur Vorhersage von Protein- und RNA-Strukturen, Methoden des maschinellen Lernens und das Proteindesign.

F?r die 4. Auflage wurde der Text durchgehend aktualisiert und um ein Kapitel zur Molekulardynamik erweitert. Neu aufgenommene Exkurse zu Meilensteinen der Bioinformatik und aktuellen Anwendungsgebieten lockern den Text auf. Auf der ebenfalls komplett ?berarbeiteten Begleit-Webseite werden interaktive Lernmodule bereitgestellt, einschlie?lich mehr als 120 ?bungsaufgaben, zum Teil mit L?sungen.
Eine perfekte Einf?hrung f?r alle Studenten der Lebenswissenschaften oder Informatik, die einen Einblick in die g?ngigen Methoden der Bioinformatik ben?tigen, sowie ein wertvoller Begleiter f?r alle, die bereits bioinformatische Werkzeuge nutzen und die zugrundeliegenden Konzepte verstehen m?chten.
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Biographie:

Bioinformatik ist eine Kerndisziplin in den modernen Biowssenschaften, von der Biotechnologie ?ber die Biochemie und Molekularbiologie bis zur Molekulargenetik und Molekularmedizin. Sie ist eine essenzielle Grundlage f?r alle omics-Technologien, f?r die Strukturbiologie, die Systembiologie sowie die synthetische Biologie.
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Sommaire:
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
Molekulardynamik (NEU)
Vorhersage der Sekund?rstruktur
Vergleich von Protein-3D-Strukturen
Vorhersage der Protein-3D-Struktur
Analyse integraler Membranproteine
Entschl?sselung von Genomen
Auswertung von Genexpressionsdaten
Analyse von Protein-Protein-Interaktionen
Big Data: Herausforderungen und M?glichkeiten
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