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Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NN.BG Merk / College 6a - Naturwissenschaften	Status: Verfügbar	Frist:	Vorbestellungen: 0

Jetzt in dritter Auflage komplett überarbeitet und im Bereich des maschinellen Lernens stark erweitert. Ein perfekte Einführung für alle Studenten der Lebenswissenschaften oder Informatik, die einen Einblick in die gängigen Methoden der Bioinformatik benötigen.

 

 

 

 

Rainer Merkl leitet seit 2004 am Lehrstuhl Biochemie II der Universität Regensburg eine Arbeitsgruppe, die sich der Evolution und der Funktion von Proteinen widmet. Er ist Dipl. Ing. (FH) und Dipl. Inf., wurde in Göttingen im Fach Genetik promoviert und hat sich in Regensburg im Fach Bioinformatik habilitiert. Rainer Merkl war am Max Planck Institut für Biochemie, Martinsried und der Universität Göttingen tätig. Er hat zu 60 Publikationen beigetragen. Er bildet in Regensburg als außerplanmäßiger Professor für Bioinformatik Biologen und Biochemiker und an der Fernuniversität Hagen Informatiker im Fach Bioinformatik aus.

 

 

 

 

 

 

/ AUS DEM INHALT: / / /

 

 

Teil I Grundlagen - Biologie und Datenbanken 1

 

1 Biologische Grundlagen 3

 

2 Sequenzen und ihre Funktion 31

 

3 Datenbanken 47

 

 

 

Teil II Lernen, Optimieren und Entscheiden 63

 

4 Grundbegriffe der Stochastik 65

 

5 Bayessche Entscheidungstheorie und Klassifikatoren 85

 

6 Klassische Cluster- und Klassifikationsverfahren 101

 

7 Neuronale Netze 113

 

8 Genetische Algorithmen 131

 

 

 

Teil III Algorithmen und Modelle der Bioinformatik 143

 

9 Paarweiser Sequenzvergleich 145

 

10 Sequenzmotive 173

 

11 Scoring-Schemata 187

 

12 FASTA und die BLAST-Suite 203

 

13 Multiple Sequenzalignments und Anwendungen 229

 

14 Grundlagen phylogenetischer Analysen 251

 

15 Markov-Ketten und Hidden-Markov-Modelle 281

 

16 Profil-HMMs 313

 

17 Support-Vektor-Maschinen 339

 

18 Vorhersage der Sekundärstruktur 365

 

19 Vergleich von Protein-3D-Strukturen 389

 

20 Vorhersage der Protein-3D-Struktur 411

 

21 Analyse integraler Membranproteine 447

 

22 Entschlüsselung von Genomen 461

 

23 Auswertung von Genexpressionsdaten 487

 

24 Analyse von Protein-Protein-Interaktionen 519

 

25 Big Data: Herausforderungen und neue Möglichkeiten 545

 

26 Zum Schluss 585

 

Literatur 5 89

 

Index 591