Langbeschreibung
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.
Inhaltsverzeichnis
GRUNDLAGEN - BIOLOGIE UND DATENBANKENBiologische GrundlagenSequenzen und ihre FunktionDatenbanken LERNEN, OPTIMIEREN UND ENTSCHEIDENGrundbegriffe der StochastikBayessche Entscheidungstheorie und Klassifikatoren Klassische Cluster- und KlassifikationsverfahrenNeuronale NetzeGenetische AlgorithmenALGORITHMEN UND MODELLE DER BIOINFORMATIKPaarweiser SequenzvergleichSequenz-MotiveScoring-SchemataFASTA und die BLAST-SuiteMultiple Sequenzalignments und AnwendungenGrundlagen phylogenetischer AnalysenMarkov-Ketten und Hidden-Markov-ModelleProfil-HMMsSupport-Vektor MaschinenVorhersage der SekundärstrukturVergleich von Protein-3D-StrukturenVorhersage der Protein-3D-StrukturAnalyse integraler MembranproteineEntschlüsselung von GenomenAuswertung von GenexpressionsdatenAnalyse von Protein-Protein-InteraktionenBig Data: Herausforderungen und neue MöglichkeitenZum Schluss