Bioinformatik interaktiv: Algorithmen und Praxis
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Weinheim
Wiley-VCH
2003
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XIV, 347 S. Ill., graph. Darst. CD-ROM (12 cm) |
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| adam_text | INHALT VORWORT V TEIL 7: DIE BASIS; BIOLOGIE, SEQUENZEN, DATENBANKEN
BIOLOGISCHE GRUNDLAGEN 1 DNA 3 PROTEINE 5 PEPTIDBINDUNG 7 HIERARCHISCHE
BESCHREIBUNG VON PROTEINSTRUKTUREN 8 SEKUNDAERSTRUKTURELEMENTE 8 A-HELIX
9 SS-FALTBLAETTER 10 SUPERSEKUNDAERSTRUKTURELEMENTE 11 PROTEIN-DOMAENEN 12
VERGLEICH DER DOMAENENSTRUKTUR DES PRAESYNAPTISCHEN PROTEINS SAP27 UND DES
MAGI-1A PROTEINS 13 DER GENETISCHE CODE 15 TRANSKRIPTION 19 INITIATION
DER TRANSLATION 20 2 SEQUENZEN 23 2.1 DEFINITIONEN UND OPERATOREN 24 2.2
DNA-SEQUENZEN 25 2.3 PROTEIN-SEQUENZEN 26 3 DATENBANKEN 29 3.1
DNA-SEQUENZ-DATENBANKEN 30 3.2 PROTEINSEQUENZ-DATENBANKEN 32 3.3
PROTEINSTRUKTUR-DATENBANKEN 33 3.4 SMART ANALYSE DER DOMAENENARCHITEKTUR
33 3.5 SCOP: STRUKTURELLE KLASSIFIKATION VON PROTEINEN 34 X INHALT I 3.6
PFAM: KOMPILATION VON PROTEINFAMILIEN 35 3.7 WEITERE DATENBANKEN 36 TEIL
2: LERNEN, OPTIMIEREN UND ENTSCHEIDEN 4 STATISTISCHE GRUNDBEGRIFFE 39
4.1 GRUNDBEGRIFFE DER BESCHREIBENDEN STATISTIK 41 4.2 ZUFALLSVARIABLE 43
4.3 VERTEILUNGSFUNKTION, WAHRSCHEINLICHKEITSFUNKTION 43 4.4
UNABHAENGIGKEIT 44 4.5 MAXIMUM-LIKELIHOOD-SCHAETZER 46 4.6
ENTSCHEIDUNGSTHEORIE: NEYMAN-PEARSON-METHODE 48 NEURONALE NETZE 51
ARCHITEKTUR VON NEURONALEN NETZEN 52 DAS PERZEPTRON 53
SCHWELLENWERTFUNKTION 54 LOESBARKEIT VON KLASSIFIKATIONSAUFGABEN 55
UNIVERSELLE APPROXIMATION 58 LERNEN IN NEURONALEN NETZEN
-BACKPROPAGATION 61 INTERPRETATION DES LERNSCHRITTES 64 KODIERUNG DER
EINGABE 64 6 GENETISCHE ALGORITHMEN 67 6.1 OBJEKTE UND FUNKTIONEN 69 6.2
ALGORITHMUS 71 6.3 SCHEMATA 72 6.4 DYNAMIK DER ANZAHL VON SCHEMATA 73
6.5 KODIERUNG 75 TEIL 3: ALGORITHMEN DER BIOINFORMATIK 7 DOTPLOTS 79 7.1
DEFINITION 79 7.2 BEISPIEL 80 7.3 IMPLEMENTIERUNG 81 7.4 ABSCHAETZUNG DER
LAUFZEIT 82 7.5 ANWENDUNGEN 83 7.6 EINSCHRAENKUNGEN UND AUSBLICK 84 DIE
BERECHNUNG DER AEHNLICHKEIT VON SEQUENZEN 85 DISTANZ, METRIK 90
MINKOWSKI-METRIK 90 ABSTANDSMATRIZEN 91 EINE METRIK FUER ZEICHENKETTEN:
DIE HAMMING DISTANZ 92 LEVENSHTEIN-DISTANZ 93 BERECHNUNG DER
LEVENSHTEIN-DISTANZ 95 DEFINITION DER ABSTANDSMATRIX 98 ABLEITUNG DES
ALIGNMENTS 98 BESTIMMUNG DER AEHNLICHKEIT VON SEQUENZEN 99 GLOBALES
ALIGNMENT 100 LOKALESSEQUENZALIGNMENT 100 LUECKEN 102 SCORING-MATRIZEN
105 ZUR THEORIE VON SCORING-MATRIZEN 106 BESTIMMUNG FUER SCORES IN
PROMOTORSEQUENZEN 108 IDENTITAETSMATRIZEN 109 MATRIX-ENTROPIE 109
PAM-EINHEITEN UND -MATRIZEN 111 PAM-MATRIZEN 1 12 BLOCKS UND
BLOSUM-MATRIZEN 1 14 SCORING-SCHEMATA UND ANWENDUNGEN 115 DIE
KOMPLEXITAET VON SEQUENZEN 117 KOMBINATORISCHE GRUNDLAGEN 1 17 DER
SEG-ALGORITHMUS 1 19 SEG-AUSGABE 120 HEURISTISCHE VERFAHREN DES
SEQUENZVERGLEICHS 121 FASTA 123 FASTA: SCHEMATISCHE DARSTELLUNG 125
FASTA-STATISTIK 126 BLAST 128 BLAST-UEBERSICHT 130 STATISTIK VON
ALIGNMENTS 130 STATISTIK GLOBALER ALIGNMENTS 131 STATISTIK LOKALER
ALIGNMENTS 131 BLAST-AUSGABE 134 VERGLEICH DER EMPFINDLICHKEIT VON FASTA
UND BLAST 136 PROFILBASIERTE METHODEN DES SEQUENZVERGLEICHS 139
INTERMEDIATE SEQUENCE SEARCH 139 PSI-BLAST 142 ZUR EMPFINDLICHKEIT VON
SEQUENZVERGLEICHSMETHODEN 145 I XI1 INHALT CHARAKTERISIERUNG VON
PROTEINFAMILIEN 149 BERECHNUNG VON SCORES FUER MULTIPLE SEQUENZALIGNMENTS
1 51 ITERATIVES, PROGRESSIVES BESTIMMEN EINES MULTIPLEN ALIGNMENTS 151
PROGRESSIVES ALIGNMENT: CLUSTAL W 1 52 CLUSTAL W-ALGORITHMUS 153
BEISPIEL: MULTIPLES SEQUENZALIGNMENT FUER TRYPSIN UND TRYSIN-INHIBITOREN
154 KONSENSUS-SEQUENZ 1 56 PROFILE 158 SIGNATUREN 159 PROSITE 160 BLOCKS
161 VORHERSAGE DER PROTEINSEKUNDAERSTRUKTUR 163 ERSTE ANSAETZE: C
HOU-FASMAN 164 PHD - PROFILBASIERTE VORHERSAGE 165 VORGEHENSWEISE IN PHD
165 ZUR ENTWICKLUNG UND VALIDIERUNG VON PHD 168 TRAINIEREN DER
NEURONALEN NETZE 168 VALIDIERUNG MIT JACKNIFE 169 VORHERSAGE DER
RNA-SEKUNDAERSTRUKTUR 171 RNA-SEQUENZEN 172 DARSTELLUNG EINER
RNA-SEKUNDAERSTRUKTUR 173 FREIE ENERGIE UND STRUKTUREN 173 VORHERSAGE DER
SEKUNDAERSTRUKTUR DURCH ENERGIEMINIMIERUNG 175 STRUKTUREN MIT SCHLEIFEN
176 BERUECKSICHTIGUNG VON STACKING-INTERAKTIONEN 177
REKURSIONSGLEICHUNGEN MIT STACKING-INTERAKTIONEN 179 STAR: VORHERSAGE
DER SEKUNDAERSTRUKTUR UNTER VERWENDUNG EINES GENETISCHEN ALGORITHMUS 180
GRUNDLAGEN PHYLOGENETISCHER ANALYSE 185 UEBERSICHT: METHODEN 186
DISTANZBASIERTE VERFAHREN 187 ADDITIVE MATRIZEN 190 LINKAGE-ALGORITHMEN
191 NEIGHBOUR-JOINING-ALGORITHMUS 193 PARSIMONY-METHODEN 194 EFFIZIENTES
KODIEREN VON SEQUENZEN 195 REDUZIERUNG DES SPEICHERBEDARFS 196
PARSIMONY-ANSAETZE 199 KONSTRUKTION EINES BAUMES BEI PERFEKTER PHYLOGENIE
199 ZUR ZENTRALITAET DES ULTRAMETRIK-PROBLEMS 202 KONSTRUKTION EINES
ULTRAMETRISCHEN BAUMES AUS ADDITIVER MATRIX 202 GRUNDANNAHMEN
PHYLOGENETISCHER ALGORITHMEN 204 PHYLOGENETISCHE ANALYSE 204 VERGLEICH
VON PROTEIN-3D-STRUKTUREN 207 VERGLEICH VON 2D-STRUKTUREN MITTELS
DOPPELTER DYNAMISCHER PROGRAMMIERUNG 208 VERGLEICH VON VEKTORBUENDELN 21
0 ALIGNMENT DER SEQUENZEN VON VEKTORBUENDELN 21 1 SUPERPOSITION VON
PROTEINSTRUKTUREN 2 12 INVERSE PROTEINFALTUNG 217 EINE PROFIL-METHODE:
3D-1D-PROFILE 21 9 BESTIMMUNG DES ENVIRONMENTS 220 GENERIERUNG EINES
3D-1 D-PROFILS 222 TABELLE MIT S,;, K-WERTEN 223 THREADING MIT
PSEUDOPOTENTIALEN 225 WISSENSBASIERTE KRAFTFELDER 225 THREADER 231 1.
RUNDE: ALIGNMENT BEI FIXEM AJ AN POSITION RK 232 2. RUNDE: ALIGNMENT AUF
RESIDUEN-NIVEAU 233 GENTHREADER 234 3D-PSSM 235 GENERIEREN EINER
PROFIL-BIBLIOTHEK 236 ERSTELLEN EINES 3D-PSSM 237 PROZESSIERUNG DER
QUERY 239 STRUKTURVORHERSAGE 239 ABHAENGIGKEIT DER FEHLERRATE VON DER
ANZAHL AUSGEWERTETER PARAMETER 241 BENCHMARKS 242 HIDDEN-MARKOV-MODELLE
243 EINE PROBLEMORIENTIERTE EINFUEHRUNG 244 MARKOV-MODELLE 247 EXKURS:
NIVEAU UND MACHT EINFACHER TESTS 256 DISKRIMINATION VON CPG-INSELN 261
ANSAETZE ZUR LOKALISIERUNG VON CPG-INSELN 263 DER BEGRIFF DES
HIDDEN-MARKOV-MODELLS 267 WICHTIGE ALGORITHMEN FUER HMMS 271 DER
VORWAERTSALGORITHMUS 271 DER VITERBI-ALGORITHMUS 274 DER
RUECKWAERTSALGORITHMUS 278 19.7.4 DIE A POSTERIORI WAHRSCHEINLICHKEIT DER
ZUSTAENDE 280 19.8 DAS ZEITWEISE UNEHRLICHE CASINO 282 19.9 DAS
REKONSTRUKTIONSPROBLEM FUER HMMS 284 19.9.1 EIN
MAXIMUM-LIKELIHOOD-SCHAETZER 284 19.9.2 DER BAUM-WELCH-ALGORITHMUS ZUR
PARAMETERSCHAETZUNG 287 19.1 0.1 PROFIL-HMMS 293 19.10.2 VITERBI-PFADE IN
PROFIL-HMMS 296 19.10.3 EINE LOESUNG DES ANFRAGEPROBLEMS 301 19.1 0.4 DIE
VORWAERTS- UND DIE RUECKWAERTSVARIABLEN FUER PROFIL-HMMS 302 19.10.5 VOM MSA
ZUM PROFIL-HMM 306 19.10.6 KONSTRUKTION VON MSAS MIT PROFIL-HMMS 309
MODELLSTUDIE: VON DER DNA ZUM ANNOTIERTEN GENOM 313
SHOTGUN-SEQUENZIERUNG 3 14 ERWARTUNGSWERT FUER DIE ANZAHL VON CONTIGS BEI
SHOTGUN-SEQUENZIERUNG 3 15 BASECALIING 317 ASSEMBLIERUNG VON
TEILSEQUENZEN 3 18 PHASE 1 :BESTIMMUNG UEBERLAPPENDER PRAEFIXISUFFIX
REGIONEN 320 PHASE 2: BILDUNG VON CONTIGS 322 PHASE 3: GENERIERUNG DER
KONSENSUS-SEQUENZ 322 ANNOTATION 323 REFERENZEN 325
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