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Description
Die zweite 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. 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 Rainer Merkl leitet seit 2004 am Lehrstuhl Biochemie II der Universität Regensburg eine Arbeitsgruppe zur Analyse von Genomen und für rechnergestütztes Proteindesign. 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. RM hat zu 35 Publikationen beigetragen. Er bildet in Regensburg Biologen und Biochemiker und an der Fernuniversität Hagen Informatiker im Fach Bioinformatik aus.
