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.
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.
Inhaltsangabe
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 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 neue Möglichkeiten Zum Schluss
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 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 neue Möglichkeiten Zum Schluss
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