Bioinformatik: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
Gespeichert in:
| Vorheriger Titel: | Merkl, Rainer: Bioinformatik interaktiv |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Weinheim
Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA
[2015]
|
| Ausgabe: | 3., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke |
| Beschreibung: | XVII, 608 Seiten Illustrationen, Diagramme 25 cm |
| ISBN: | 9783527338207 |
Internformat
MARC
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|---|---|
| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT XV
TEIL I GRUNDLAGEN - BIOLOGIE UND DATENBANKEN 1
I BIOLOGISCHE GRUNDLAGEN 3
1.1 DNA 3
1.2 GENETISCHER CODE UND GENOMKOMPOSITION 5
1.3 TRANSKRIPTION 9
1.4 RNA 10
1.5 PROTEINE 11
1.6 PEPTIDBINDUNG 12
1.7 KONFORMATION VON AMINOSAEURESEITENKETTEN 13
1.8 RAMACHANDRAN-PLOT 14
1.9 HIERARCHISCHE BESCHREIBUNG VON PROTEINSTRUKTUREN 16
1.10 SEKUNDAERSTRUKTURELEMENTE 16
1.11 A-HELIX 17
1.12 ^-FALTBLAETTER 17
1.13 SUPERSEKUNDAERSTRUKTURELEMENTE 18
1.14 PROTEINDOMAENEN 19
1.15 PROTEINFAMILIEN 20
1.16 ENZYME 23
1.17 PROTEINKOMPLEXE 24
1.18 FACHBEGRIFFE 26
LITERATUR 28
2 SEQUENZEN UND IHRE FUNKTION 31
2.1 DEFINITIONEN UND OPERATOREN 32
2.2 DNA-SEQUENZEN 33
2.3 PROTEIN-SEQUENZEN 33
2.4 VERGLEICH DER SEQUENZKOMPOSITION 35
2.5 ONTOLOGIEN 38
2.6 SEMANTISCHE AEHNLICHKEIT VON GO-TERMEN 41
HTTP://D-NB.INFO/1059940329
VI | INHALTSVERZEICHNIS
2.6.1 BEWERTUNG MITTELS INFORMATIONSTHEORETISCHER ANSAETZE 42
2.6.2 VERGLEICH MIT EINER GRAPHENTHEORETISCHEN METHODE 43
LITERATUR 46
3 DATENBANKEN 47
3.1 NUKLEOTIDSEQUENZ-DATENBANKEN 48
3.2 RNA-SEQUENZ-DATENBANKEN 49
3.3 PROTEINSEQUENZ-DATENBANKEN 49
3.4 3D-STRUKTUR-DATENBANKEN SO
3.5 SMART: ANALYSE DER DOMAENENARCHITEKTUR 51
3.6 STR1NG: PROTEINE UND IHRE INTERAKTIONEN 52
3.7 SCOP: STRUKTURELLE KLASSIFIKATION VON PROTEINEN 53
3.8 PFAM: KOMPILATION VON PROTEINFAMILIEN 55
3.9 COG UND EGGNOG: GRUPPEN ORTHOLOGER GENE 56
3.10 WEITERE DATENBANKEN 57
LITERATUR 60
TEIL II LERNEN, OPTIMIEREN UND ENTSCHEIDEN 63
4 GRUNDBEGRIFFE DER STOCHASTIK 65
4.1 GRUNDBEGRIFFE DER BESCHREIBENDEN STATISTIK 66
4.2 ZUFALLSVARIABLE, WAHRSCHEINLICHKEITSMASS
68
4.3 URNENEXPERIMENTE UND DISKRETE VERTEILUNGEN 70
4.4 DIE KOLMOGOROFFSCHEN AXIOME 71
4.5 BEDINGTE WAHRSCHEINLICHKEIT, UNABHAENGIGKEIT, SATZ VON BAYES 73
4.6 MARKOV-KETTEN 74
4.7 ERWARTUNGSWERT, VARIANZ 74
4.8 WICHTIGE WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN 75
4.8.1 DISKRETE VERTEILUNGEN 75
4.8.2 TOTALSTETIGE VERTEILUNGEN 76
4.9 SCHAETZER 79
4.10 GRUNDLAGEN STATISTISCHER TESTS 81
4.11 EINE OPTIMALE ENTSCHEIDUNGSTHEORIE: DIE
NEYMAN-PEARSON-METHODE 82
LITERATUR 84
5 BAYESSCHE ENTSCHEIDUNGSTHEORIE UND KLASSIFIKATOREN 85
5.1 BAYESSCHE ENTSCHEIDUNGSTHEORIE 85
5.1.1 EIN BEISPIEL: KLASSIFIKATION DER PROTEINOBERFLAECHE 86
5.1.2 UEBERGANG ZU BEDINGTEN WAHRSCHEINLICHKEITEN 87
5.1.3 ERWEITERN AUF M EIGENSCHAFTEN 89
5.2 MARGINALISIEREN 91
5.3 BOOSTING 91
5.4 ROC-KURVEN 94
INHALTSVERZEICHNIS | VII
5.4.1 BEWERTEN VON FEHLKLASSIFIKATIONEN 94
5.4.2 AUFNEHMEN EINER ROC-KURVE 94
5.5 TESTMETHODEN FUER KLEINE TRAININGSMENGEN 97
LITERATUR 99
6 KLASSISCHE CLUSTER- UND KLASSIFIKATIONSVERFAHREN 101
6.1 METRIKEN UND CLUSTERANALYSE 102
6.2 DAS MITTLERE FEHLERQUADRAT ALS GUETEMASS 102
6.3 EIN EINFACHES ITERATIVES CLUSTERVERFAHREN 104
6.4 /C-MEANS-CLUSTERVERFAHREN 10S
6.5 HIERARCHISCHE CLUSTERVERFAHREN 108
6.6 NAECHSTER-NACHBAR-KLASSIFIKATION 109
6.7 K NAECHSTE NACHBARN 110
LITERATUR 111
7 NEURONALE NETZE 113
7.1 ARCHITEKTUR VON NEURONALEN NETZEN 113
7.2 DAS PERZEPTRON 114
7.3 MODELLIEREN BOOLESCHER FUNKTIONEN 116
7.4 LOESBARKEIT VON KLASSIFIKATIONSAUFGABEN 116
7.5 UNIVERSELLE APPROXIMATION 119
7.6 LERNEN IN NEURONALEN NETZEN 121
7.7 DER BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS 122
7.8 CODIEREN DER EINGABE 125
7.9 SELBSTORGANISIERENDE KARTEN 126
LITERATUR 128
8 GENETISCHE ALGORITHMEN 131
8.1 OBJEKTE UND FUNKTIONEN 133
8.2 BESCHREIBUNG DES VERFAHRENS 135
8.3 DER BEGRIFF DES SCHEMAS 136
8.4 DYNAMIK DER ANZAHL VON SCHEMATA 137
8.5 CODIEREN DER PROBLEMSTELLUNG 139
8.6 GENETISCHES PROGRAMMIEREN J39
LITERATUR 141
TEIL III ALGORITHMEN UND MODELLE DER BIOINFORMATIK 143
9 PAARWEISER SEQUENZVERGLEICH 145
9.1 DOTPLOTS 147
9.1.1 DEFINITION 147
9.1.2 BEISPIEL 148
9.1.3 IMPLEMENTIERUNG 149
9.1.4 ABSCHAETZEN DER LAUFZEIT 149
VIII
| INHALTSVERZEICHNIS
9.1.5 ANWENDUNGEN 150
9.1.6 EINSCHRAENKUNGEN UND AUSBLICK 152
9.2 ENTWICKELN EINES OPTIMALEN ALIGNMENTVERFAHRENS 154
9.2.1 PAARWEISE UND MULTIPLE SEQUENZALIGNMENTS 156
9.2.2 DYNAMISCHES PROGRAMMIEREN 156
9.2.3 DISTANZEN UND METRIKEN 158
9.2.4 DIE MINKOWSKI-METRIK 159
9.2.5 DIE HAMMING-DISTANZ 159
9.3 LEVENSHTEIN-DISTANZ 161
9.3.1 BERECHNUNGSVERFAHREN 163
9.3.2 ABLEITEN DES ALIGNMENTS 165
9.4 BESTIMMEN DER AEHNLICHKEIT VON SEQUENZEN 165
9.4.1 GLOBALES ALIGNMENT 167
9.4.2 LOKALES SEQUENZALIGNMENT 167
9.5 OPTIMALES BEWERTEN VON LUECKEN 168
9.5.1 EIGENSCHAFTEN AFFINER KOSTENFUNKTIONEN 169
9.5.2 INTEGRATION IN ALGORITHMEN 170
9.6 NAMENSGEBUNG 171
LITERATUR 172
10 SEQUENZMOTIVE 173
10.1 SIGNATUREN 174
10.2 DIE PROSITE-DATENBANK 175
10.3 DIE BLOCKS-DATENBANK 175
10.4 SEQUENZPROFILE 176
10.5 SCORES FUER PROMOTORSEQUENZEN 178
10.6 MOEGLICHKEITEN UND GRENZEN PROFILBASIERTER KLASSIFIKATION 178
10.7 SEQUENZ-LOGOS 179
10.8 KONSENSUS-SEQUENZEN 180
10.9 SEQUENZEN NIEDRIGER KOMPLEXITAET 181
10.10 DER SEG-ALGORITHMUS 182
LITERATUR 184
11 SCORING-SCHEMATA 187
11.1 THEORIE VON SCORING-MATRIZEN 188
11.2 ALGORITHMENBEDINGTE ANFORDERUNG 190
11.3 IDENTITAETSMATRIZEN 191
11.4 PAM-EINHEIT 191
11.5 PAM-MATRIZEN 192
11.6 EIN MODERNER PAM-ERSATZ: DIE JTT-MATRIX 193
11.7 BLOSUM-MATRIZEN 195
11.8 MATRIX-ENTROPIE 198
11.9 SCORING-SCHEMATA UND ANWENDUNGEN 199
11.10 FLEXIBLE ERWEITERUNG: SCORING-FUNKTIONEN 200
LITERATUR 201
INHALTSVERZEICHNIS IIX
12 FASTA UND DIE BLAST-SUITE 203
12.1 FASTA 204
12.1.1 PROGRAMMABLAUF 204
12.1.2 STATISTISCHE BEWERTUNG DER TREFFER 206
12.2 BLAST 209
12.2.1 KONZEPTE UND UMSETZUNG 210
12.2.2 STATISTIK VON ALIGNMENTS 212
12.2.3 AUSGABE DER TREFFER 216
12.3 VERGLEICH DER EMPFINDLICHKEIT VON FASTA UND BLAST 217
12.4 ANSAETZE ZUR PERFORMANZSTEIGERUNG 218
12.5 PROFILBASIERTER SEQUENZVERGLEICH 219
12.6 PSI-BLAST 219
12.7 SENSITIVITAET VERSCHIEDENER SEQUENZVERGLEICHSMETHODEN 222
12.8 VERGLEICH VON PROFILEN UND KONSENSUS-SEQUENZEN 224
12.9 DELTA-BLAST 225
LITERATUR 228
13 MULTIPLE SEQUENZALIGNMENTS UND ANWENDUNGEN 229
13.1 BERECHNEN VON SCORES FUER MULTIPLE SEQUENZALIGNMENTS 231
13.2 ITERATIVES BERECHNEN EINES ALIGNMENTS 231
13.3 CLUSTALW: EIN KLASSISCHER ALGORITHMUS 233
13.3.1 GRUNDLEGENDE KONZEPTE 233
13.3.2 ALGORITHMUS 233
13.3.3 EIN BEISPIEL: MSA FUER TRYPSIN-INHIBITOREN 234
13.4 T-COFFEE 236
13.5 M-COFFEE UND 3D-COFFEE 239
13.6 ALTERNATIVE ANSAETZE 241
13.7 ALIGNIEREN GROSSER DATENSAETZE 241
13.8 CHARAKTERISIERUNG VON RESIDUEN MITHILFE VON ALIGNMENTS 242
13.8.1 ENTWICKELN DER SCORING-FUNKTION 244
13.8.2 FRPRED. VORHERSAGE FUNKTIONELL WICHTIGER RESIDUEN 245
13.8.3 SDPPRED: VERGLEICH HOMOLOGER PROTEINE MIT UNTERSCHIEDLICHER
SPEZIFITAET 246
13.9 ALIGNMENT VON DNA- UND RNA-SEQUENZEN 247
LITERATUR 248
14 GRUNDLAGEN PHYLOGENETISCHER ANALYSEN 251
14.1 EINTEILUNG PHYLOGENETISCHER ANSAETZE 255
14.2 DISTANZBASIERTE VERFAHREN 256
14.2.1 ULTRAMETRISCHE MATRIZEN 256
14.2.2 ADDITIVE MATRIZEN 258
14.3 LINKAGE-ALGORITHMEN 259
14.4 DER NEIGHBOUR-JOINING-ALGORITHMUS 261
14.5 PARSIMONY-METHODEN 263
14.6 MAXIMUM-LIKELIHOOD-ANSAETZE 266
X | INHALTSVERZEICHNIS
14.6.1 UEBERGANGSWAHRSCHEINLICHKEITEN FUER DNA-SEQUENZEN 266
14.6.2 EMPIRISCHE MODELLE DER PROTEIN-EVOLUTION 267
14.6.3 BERECHNEN DER LIKELIHOOD EINES BAUMES 268
14.6.4 QUARTETT-PUZZLE: HEURISTIK ZUM FINDEN EINER TOPOLOGIE 271
14.7 GRUNDANNAHMEN PHYLOGENETISCHER ALGORITHMEN 274
14.8 STATISTISCHE BEWERTUNG PHYLOGENETISCHER BAEUME 275
14.8.1 VERWENDEN VON OUTGROUPS 275
14.8.2 BOOTSTRAP-VERFAHREN UND POSTERIOR WAHRSCHEINLICHKEITEN 276
14.9 ALTERNATIVEN UND ERGEBNISSE 277
LITERATUR 278
15 MARKOV-KETTEN UND HIDDEN-MARKOV-MODELLE 281
15.1 EIN EPIGENETISCHES SIGNAL: CPG-INSELN 281
15.2 FINITE MARKOV-KETTEN 282
15.3 KOMBINATION ZWEIER KETTEN ZU EINEM KLASSIFIKATOR 283
15.4 GENVORHERSAGE MITHILFE INHOMOGENER KETTEN 286
15.5 HIDDEN-MARKOV-MODELLE 288
15.6 DER VITERBI-PFAD 292
15.7 EIN HMM ZUR ERKENNUNG VON CPG-INSELN 294
15.8 DER VORWAERTS- UND DER RUECKWAERTS-ALGORITHMUS 294
15.9 SCHAETZEN VON PARAMETERN 297
15.10 DER BAUM-WELCH-ALGORITHMUS 298
15.11 ENTWURF VON HMMS 299
15.12 VERWENDUNG UND GRENZEN VON HMMS 301
15.13 WICHTIGE EIGENSCHAFTEN VON MARKOV-KETTEN 302
15.14 MARKOV-KETTEN-MONTE-CARLO-VERFAHREN 304
15.14.1 MONTE-CARLO-INTEGRATION 305
15.14.2 METROPOLIS-HASTINGS-ALGORITHMUS 305
15.14.3 SIMULATED ANNEALING 307
15.14.4 GIBBS-SAMPLER 307
15.15 WEITERE ANWENDUNGEN VON MARKOV-KETTEN 308
LITERATUR 310
16 PROFIL-HMMS 313
16.1 HMM-STRUKTUR ZUR BESCHREIBUNG VON PROTEINFAMILIEN 314
16.2 SUCHE NACH HOMOLOGEN SEQUENZEN 317
16.3 MODELLBAU MIT PROFIL-HMMS 320
16.4 APPROXIMIEREN VON WAHRSCHEINLICHKEITSDICHTEN 324
16.5 HHSEARCH: VERGLEICH ZWEIER PROFIL-HMMS 330
16.5.1 GRUNDLAGEN DES ALIGNMENTS VON ZWEI HIDDEN-MARKOV-KETTEN 331
16.5.2 PAARWEISES ALIGNMENT VON HMMS 334
16.5.3 PERFORMANZ VON HHSEARCH 336
16.5.4 STRUKTURVORHERSAGE MIT HHSEARCH 337
LITERATUR 338
INHALTSVERZEICHNIS I XI
17 SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN 339
17.1 BESCHREIBUNG DES KLASSIFIKATIONSPROBLEMS 340
17.2 LINEARE KLASSIFIKATOREN 341
17.3 KLASSIFIZIEREN MIT GROSSER MARGIN 345
17.4 KERNEL-FUNKTIONEN UND MERKMALSRAEUME 347
17.5 IMPLIZITE ABBILDUNG IN DEN MERKMALSRAUM 348
17.6 EIGENSCHAFTEN VON KERNEL-FUNKTIONEN 350
17.7 HAEUFIG VERWENDETE KERNEL-FUNKTIONEN 351
17.8 AUS MERKMALEN ABGELEITETE KERNEL-FUNKTIONEN 353
17.9 SUPPORT-VEKTOR-MASCHINEN IN DER ANWENDUNG 356
17.10 MULTIKLASSEN SVMS 359
17.11 THEORETISCHER HINTERGRUND 360
LITERATUR 363
18 VORHERSAGE DER SEKUNDAERSTRUKTUR 365
18.1 VORHERSAGE DER PROTEINSEKUNDAERSTRUKTUR 366
18.1.1 EIN FRUEHER ANSATZ: CHOU-FASMAN-VERFAHREN 367
18.1.2 PHD: PROFILBASIERTE VORHERSAGE 367
18.2 VORHERSAGE DER RNA-SEKUNDAERSTRUKTUR 373
18.2.1 RNA-SEQUENZEN UND -STRUKTUREN 374
18.2.2 FREIE ENERGIE UND STRUKTUREN 375
18.2.3 SEKUNDAERSTRUKTURVORHERSAGE DURCH ENERGIEMINIMIERUNG 377
18.2.4 STRUKTUREN MIT SCHLEIFEN 378
18.2.5 STAR: EINBINDEN EINES GENETISCHEN ALGORITHMUS 380
18.2.6 MEA-VERFAHREN ZUR VORHERSAGE VON STRUKTUREN MIT
PSEUDOKNOTEN 383
18.2.7 STRUKTURVORHERSAGE MITHILFE VON MULTIPLEN SEQUENZALIGNMENTS 386
LITERATUR 388
19 VERGLEICH VON PROTEIN-3D-STRUKTUREN 389
19.1 GRUNDLAGEN DES STRUKTURVERGLEICHS 390
19.2 SUPERPOSITION VON PROTEIN-3D-STRUKTUREN 392
19.3 SAP: VERGLEICH VON 3D-STRUKTUREN MIT VEKTORBUENDELN 393
19.4 SIMULATED ANNEALING 395
19.5 SUPERPOSITION MITHILFE VON DALI 398
19.5.1 SCORES FUER SUBSTRUKTUREN 399
19.5.2 ALIGNIEREN VON SUBSTRUKTUREN 400
19.6 TM-ALIGN 400
19.7 DEEPALIGN 402
19.8 MULTIPLE SUPERPOSITIONEN 408
LITERATUR 409
20 VORHERSAGE DER PROTEIN-3D-STRUKTUR 411
20.1 THREADING-VERFAHREN 416
20.2 3D-LD-PROFILE: PROFILBASIERTES THREADING 418
XII
| INHALTSVERZEICHNIS
20.2.1 BESTIMMEN DER LOKALEN UMGEBUNG 418
20.2.2 ERZEUGEN EINES 3D-LD-PROFILS 420
20.3 WISSENSBASIERTE KRAFTFELDER 423
20.3.1 THEORETISCHE GRUNDLAGEN 424
20.3.2 ABLEITEN DER POTENZIALE 427
20.4 ROTAMERBIBLIOTHEKEN 428
20.5 MODELLER 432
20.6 ROSETTA/ROBETTA 436
20.6.1 ENERGIETERME UND IHRE VERWENDUNG 437
20.6.2 DE-NOVO-STRUKTURVORHERSAGE MIT ROSETTA 438
20.6.3 VERFEINERUNG DER FRAGMENTINSERTION 440
20.6.4 MODELLIEREN STRUKTURELL VARIABLER REGIONEN 441
20.7 ALTERNATIVE MODELLIERANSAETZE 443
20.8 VERIFY-3D: BEWERTEN DER MODELLQUALITAET 444
LITERATUR 445
21 ANALYSE INTEGRALER MEMBRANPROTEINE 447
21.1 ARCHITEKTUR INTEGRALER MEMBRANPROTEINE 448
21.2 SPEZIFISCHE PROBLEME BEIM SEQUENZVERGLEICH 450
21.3 VORHERSAGE DER TOPOLOGIE VON HELIX-BUENDELN 450
21.3.1 HMMTOP 450
21.3.2 MEMSAT-SVM 453
21.3.3 EIN META-SERVER: TOPCONS 454
21.4 VORHERSAGE DER STRUKTUR VON /J-FAESSERN 454
21.4.1 TMBPRO 454
21.4.2 BOCTOPUS 456
21.5 ALTERNATIVE ANSAETZE UND HOMOLOGIEMODELLIERUNG 457
21.6 GEGENWAERTIGER STAND BIOINFORMATISCHER METHODEN 458
LITERATUR 459
22 ENTSCHLUESSELUNG VON GENOMEN 461
22.1 SHOTGUN-SEQUENZIERUNG 464
22.2 ERWARTETE ANZAHL VON CONTIGS BEIM SHOTGUN-ANSATZ 465
22.3 BASECALLING UND SEQUENZQUALITAET 467
22.4 ASSEMBLIEREN VON TEILSEQUENZEN: KLASSISCHER ANSATZ 468
22.4.1 PHASE EINS: BESTIMMEN UEBERLAPPENDER PRAEFIX/SUFFIX-REGIONEN 469
22.4.2 PHASE ZWEI: ERZEUGEN VON CONTIGS 471
22.4.3 PHASE DREI: GENERIEREN DER KONSENSUS-SEQUENZ 471
22.5 NEUE HERAUSFORDERUNG: ASSEMBLIEREN KURZER FRAGMENTE 473
22.6 ANNOTATION KOMPLETTER GENOME 476
22.7 METAGENOMIK 481
22.7.1 SPEZIELLE ANFORDERUNGEN AN DIE BIOINFORMATIK 482
22.7.2 MINIMALANFORDERUNGEN FUER DIE METAGENOM-ANNOTATION 484
LITERATUR 484
INHALTSVERZEICHNIS XIII
23 AUSWERTUNG VON GENEXPRESSIONSDATEN 487
23.1 DNA-CHIP-TECHNOLOGIE 487
23.1.1 DATENBANKEN FUER GENEXPRESSIONSDATEN 489
23.1.2 GRENZEN DER TECHNOLOGIE 490
23.2 ANALYSE VON DNA-CHIP-SIGNALEN 490
23.2.1 QUANTIFIZIERUNG VON EXPRESSIONSWERTEN 491
23.2.2 NORMALISIEREN UND DATENREDUKTION 492
23.2.3 NORMALISIEREN UEBER REPLIKATE 495
23.3 IDENTIFIZIEREN DIFFERENZIELL EXPRIMIERTER GENE 496
23.4 METRIKEN ZUM VERGLEICH VON EXPRESSIONSDATEN 497
23.5 ANALYSE KOMPLETTER DNA-CHIP-DATENSAETZE 498
23.5.1 ANWENDUNG VON CLUSTERVERFAHREN 498
23.5.2 VALIDIERUNG UND ALTERNATIVEN 499
23.6 HAUPTKOMPONENTENANALYSE 5 00
23.7 BICLUSTERVERFAHREN 502
23.7.1 ISA: EIN PERFORMANTES BICLUSTERVERFAHREN 502
23.7.2 DER SIGNATUR-ALGORITHMUS 503
23.73 ITERATIVE OPTIMIERUNG 506
23.7.4 QUBIC: EIN GRAPHENBASIERTES BICLUSTERVERFAHREN 508
23.8 GRENZEN UND ALTERNATIVEN BEI DER EXPRESSIONSANALYSE 509
23.9 GENEXPRESSIONS-PROFILING 5 09
23.10 VISUALISIEREN MITHILFE VON WAERMEKARTEN 510
23.10.1 DER KLASSISCHE ANSATZ 510
23.10.2 CLUSCOR: KOMBINATION VERSCHIEDENER DATENQUELLEN 511
23.11 DATENAUFBEREITUNG FUER SYSTEMBIOLOGISCHE FRAGESTELLUNGEN 512
23.11.1 BUENDELUNG VON DATENBANKINFORMATION 513
23.11.2 STATISTISCHE ANALYSE DER TERMVERTEILUNG 515
23.11.3 VERWENDBARKEIT DER VERFAHREN 515
LITERATUR 516
24 ANALYSE VON PROTEIN-PROTEIN-INTERAKTIONEN 519
24.1 BIOLOGISCHE BEDEUTUNG DES INTERAKTOMS 519
24.2 METHODEN ZUM BESTIMMEN DES INTERAKTOMS 520
24.3 ANALYSE DES GENOMINHALTES 521
24.3.1 GENFUSION 522
24.3.2 PHYLETISCHE MUSTER 523
24.3.3 ANALYSE VON GENFOLGEN 524
24.3.4 PERFORMANZ SEQUENZBASIERTER METHODEN 525
24.4 BEWERTEN VON CODONHAEUFIGKEITEN 526
24.5 SUCHE NACH KORRELIERTEN MUTATIONEN 527
24.5.1 ERZEUGEN SORTIERTER MSA-PAARE 527
24.5.2 IDENTIFIZIEREN KORRELIERTER MUTATIONEN 528
24.6 VERGLEICH PHYLOGENETISCHER BAEUME 529
24.6.1 DIE MIRROR-TREE-METHODE 529
24.6.2 KORREKTUR DES HINTERGRUNDSIGNALS 531
XIV
| INHALTSVERZEICHNIS
24.7 VORHERSAGE DES INTERAKTOMS DER HEFE 532
24.8 PROTEIN-PROTEIN-INTERAKTIONSVORHERSAGEN 535
24.8.1 VORHERSAGEN BASIEREND AUF STRUKTURINFORMATION 536
24.8.2 PREPPI: INTEGRATION ZUSAETZLICHER MERKMALE 538
LITERATUR 542
25 BIG DATA: HERAUSFORDERUNGEN UND NEUE MOEGLICHKEITEN 545
25.1 KLASSIFIKATION MIT RANDOM FORESTS 547
25.1.1 ENTSCHEIDUNGSBAEUME 547
25.1.2 BERECHNEN DER TOPOLOGIE 549
25.1.3 RF-ALGORITHMUS 551
25.1.4 THEORETISCHE KLASSIFIKATIONSLEISTUNG EINES RFS 553
25.1.5 PROBLEMLOESUNGEN FUER KONKRETE ANWENDUNGEN 554
25.1.6 AUSWAHL INFORMATIVER EIGENSCHAFTEN 555
25.1.7 BIOINFORMATISCHE ANWENDUNGEN 557
25.2 SEQUENZBASIERTE VORHERSAGE DER PROTEIN-3D-STRUKTUR 558
25.2.1 EXPERIMENTELLE PROTEINSTRUKTURAUFKLAERUNG 559
25.2.2 BERECHNEN VON KOVARIATIONSSIGNALEN 560
25.2.3 PSICOV: VORHERSAGE RAEUMLICH BENACHBARTER RESIDUEN-PAARE 563
25.2.4 VORHERSAGE DER 3D-STRUKTUR MITHILFE VON KONTAKTINFORMATION 565
25.2.5 ALTERNATIVE NUTZUNG VON KOPPLUNGSSIGNALEN 565
25.3 BERECHNEN EINER FEINSTRUKTUR GROSSER PROTEINFAMILIEN 566
25.3.1 MCL: CLUSTERN MITHILFE STOCHASTISCHER MATRIZEN 567
25.3.2 CYTOSCAPE: VISUALISIERUNG VON NETZWERK-CLUSTERN 569
25.4 POSITIONIERUNG VON NUKLEOSOMEN 570
25.4.1 CHROMATIN UND NUKLEOSOMEN 571
25.4.2 NUCLEOFINDER: STATISTISCHER ANSATZ ZUR VORHERSAGE VON
NUKLEOSOMEN-POSITIONEN 572
25.5 ANALYSE DES MENSCHLICHEN GENOMS MITHILFE VON
ENCODE-DATEN 576
25.5.1 DATENTYPEN 577
25.5.2 GENOM-BROWSER 579
LITERATUR 5 81
26 ZUM SCHLUSS 585
26.1 INFORMATIK IN SCHWIERIGEM UMFELD 585
26.2 UNGELOESTE PROBLEME UND HERAUSFORDERUNGEN 587
LITERATUR 5 89
INDEX 591
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