バイオインフォマティクスにおけるアルゴリズム入門<br>Algorithms in Bioinformatics : A Practical Introduction (Chapman & Hall/crc Computational Biology Series)

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バイオインフォマティクスにおけるアルゴリズム入門
Algorithms in Bioinformatics : A Practical Introduction (Chapman & Hall/crc Computational Biology Series)

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 408 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9781420070330
  • DDC分類 572.80285

基本説明

Textbook. Focuses on using algorithms and discrete mathmatics to solve biological problems.

Full Description

Thoroughly Describes Biological Applications, Computational Problems, and Various Algorithmic Solutions

Developed from the author's own teaching material, Algorithms in Bioinformatics: A Practical Introduction provides an in-depth introduction to the algorithmic techniques applied in bioinformatics. For each topic, the author clearly details the biological motivation and precisely defines the corresponding computational problems. He also includes detailed examples to illustrate each algorithm and end-of-chapter exercises for students to familiarize themselves with the topics. Supplementary material is available at http://www.comp.nus.edu.sg/‾ksung/algo_in_bioinfo/

This classroom-tested textbook begins with basic molecular biology concepts. It then describes ways to measure sequence similarity, presents simple applications of the suffix tree, and discusses the problem of searching sequence databases. After introducing methods for aligning multiple biological sequences and genomes, the text explores applications of the phylogenetic tree, methods for comparing phylogenetic trees, the problem of genome rearrangement, and the problem of motif finding. It also covers methods for predicting the secondary structure of RNA and for reconstructing the peptide sequence using mass spectrometry. The final chapter examines the computational problem related to population genetics.

Contents

Introduction to Molecular Biology. Sequence Similarity. Suffix Tree. Database Search. Multiple Sequence Alignment. Genome Alignment. Phylogeny Reconstruction. Phylogeny Comparison. Genome Rearrangement. Motif Finding. RNA Secondary Structure Prediction. Peptide Sequencing. Population Genetics. References. Index.

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