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Bioinformatik

Bioinformatik - Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen

Gebundene Ausgabe
von Rainer Merkl
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Produktdetails  
Verlag Wiley-VCH
Auflage 2022
Seiten 752
Format 17,5 x 3,8 x 25,0 cm
Gewicht 1542 g
ISBN-10 3527349499
ISBN-13 9783527349494
Bestell-Nr 52734949A
Produktbeschreibung  

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 dur chgehend 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.

Inhaltsverzeichnis:

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 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

Autorenporträt  
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