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Description
(Short description)
Die neue Auflage dieses erfolgreichen Lehrbuchs ist wesentlich erweitert. Sie umfasst jetzt auch maschinelles Lernen, bayessche Netzwerke, Auswertung von Microarrays sowie Protein- und Enzymdesigns. Das Buch hat außerdem eine begleitende Webseite mit Zusatzmaterial und Fragen.
(Text)
Die neue Auflage dieses erfolgreichen Lehrbuchs ist vollständig überarbeitet und in großen Teilen erweitert. Insbesondere wurde die Behandlung der Genomdatenanalyse deutlich vertieft und es wurden Kapitel über maschinelles Lernen, bayessche Netzwerke sowie Protein- und Enzymdesigns und über die Auswertung von Microarrays eingeführt. Außerdem steht dem Leser jetzt eine attraktive Webseite mit Zusatzmaterial und Fragen zum Stoff zur Verfügung
(Table of content)
Vorwort
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, BLAST, PSI-BLAST
Multiple Sequenzalignments
Grundlagen phylogenetischer Analysen
Hidden-Markov-Modelle
Profil-HMMs
Conditional Random Fields
Vorhersage der Sekundärstruktur
Vergleich von Protein-3D-Strukturen
Homologiemodellierung und Vorhersage der Protein-3D-Struktur
Analyse integraler Membranproteine
Entschlüsselung von Genomen
Auswertung von Genexpressionsdaten
Analyse von Protein-Protein-Interaktionen
Zum Schluss
