Bioinformatik
Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
4. Edition August 2022
752 Pages, Hardcover
220 Pictures (120 Colored Figures)
30 tables
Textbook
ContentSample ChapterIndexSupplementary MaterialInstructor's Resources
Short Description
Die perfekte Einführung für Studenten der Lebenswissenschaften oder der Informatik, die Methoden der Bioinformatik einsetzen und verstehen wollen; jetzt in vierter Auflage komplett aktualisiert und mit einem neuen Kapitel zur Molekulardynamik.
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Der Marktführer bei den Bioinformatiklehrbüchern in neuer Auflage und mit dem neuen Thema Molekulardynamik
Bioinformatik ist eine Kerndisziplin in den modernen Biowssenschaften, von der Biotechnologie über die Biochemie und Molekularbiologie bis zur Molekulargenetik und Molekularmedizin. Sie ist eine essenzielle Grundlage für alle "omics"-Technologien, für die Strukturbiologie, die Systembiologie sowie die synthetische Biologie.
Bioinformatik. Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen bietet eine umfassende Einführung in die wichtigsten Methoden der Bioinformatik. Der Autor erklärt 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.
Für 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 überarbeiteten Begleit-Webseite werden interaktive Lernmodule bereitgestellt, einschließlich mehr als 120 Übungsaufgaben, zum Teil mit Lösungen.
Eine perfekte Einführung für alle Studenten der Lebenswissenschaften oder Informatik, die einen Einblick in die gängigen Methoden der Bioinformatik benötigen, sowie ein wertvoller Begleiter für alle, die bereits bioinformatische Werkzeuge nutzen und die zugrundeliegenden Konzepte verstehen möchten.
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 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 Möglichkeiten