Эта книга знакомит читателя с алгоритмическими методами решения проблем в области биоинформатики, включая приложения, которые проливают новый свет на молекулярную биологию.
В книге представлены алгоритмические методы в области биоинформатики с акцентом на их применение для решения новых задач в постгеномной молекулярной биологии. Начиная с обсуждения роли алгоритмов в образовании в области биоинформатики двадцать первого века, “Биоинформатика: алгоритмы” охватывает: общие алгоритмические методы, включая динамическое программирование, графовые методы, скрытые модели Маркова, быстрый преобразование Фурье, методы посева и приближенные алгоритмы. Алгоритмы и инструменты для анализа генома и последовательностей, включая формальные и приближенные модели кластеров генов, продвинутые алгоритмы для неперекрывающихся локальных соответствий и мозаики генома, многоплексный выбор праймеров для ПЦР и поиск мотивов последовательности/сети Микрочип дизайна и анализа, включая алгоритмы физического дизайна микрочипа, восполнения отсутствующих значений и мета-анализа данных экспрессии генов. Проблемы алгоритмизации, возникающие при анализе генетических вариаций в человеческой популяции, включая вычислительные методы.
Электронная Книга «Bioinformatics Algorithms» написана автором Ion Mandoiu в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470253427
Описание книги от Ion Mandoiu
Presents algorithmic techniques for solving problems in bioinformatics, including applications that shed new light on molecular biology This book introduces algorithmic techniques in bioinformatics, emphasizing their application to solving novel problems in post-genomic molecular biology. Beginning with a thought-provoking discussion on the role of algorithms in twenty-first-century bioinformatics education, Bioinformatics Algorithms covers: General algorithmic techniques, including dynamic programming, graph-theoretical methods, hidden Markov models, the fast Fourier transform, seeding, and approximation algorithms Algorithms and tools for genome and sequence analysis, including formal and approximate models for gene clusters, advanced algorithms for non-overlapping local alignments and genome tilings, multiplex PCR primer set selection, and sequence/network motif finding Microarray design and analysis, including algorithms for microarray physical design, missing value imputation, and meta-analysis of gene expression data Algorithmic issues arising in the analysis of genetic variation across human population, including computational inference of haplotypes from genotype data and disease association search in case/control epidemiologic studies Algorithmic approaches in structural and systems biology, including topological and structural classification in biochemistry, and prediction of protein-protein and domain-domain interactions Each chapter begins with a self-contained introduction to a computational problem; continues with a brief review of the existing literature on the subject and an in-depth description of recent algorithmic and methodological developments; and concludes with a brief experimental study and a discussion of open research challenges. This clear and approachable presentation makes the book appropriate for researchers, practitioners, and graduate students alike.
