Die zweite Auflage dieses erfolgreichen Lehrbuchs ist vollständig
überarbeitet und in großen Teilen erweitert. Insbesondere wurde die
Behandlung der Genomdatenanalyse deutlich vertieft und es wurden
Kapitel über maschinelles Lernen, bayessche Netzwerke sowie
Protein- und Enzymdesigns und über die Auswertung von Microarrays
eingeführt. Außerdem steht dem Leser jetzt eine attraktive Webseite
mit Zusatzmaterial und Fragen zum Stoff zur Verfügung.
"Durch die hervorragend auf das Textbuch abgestimmten Übungen auf der beiliegenden CD werden dem Leser zusätzliche Erfahrungen bezüglich der Aussagekraft dieser Methoden vermittelt.Dadurch ist das Buch auf dem besten Weg, ein Studienbegleiter für alle Einsteiger in die Welt der Genomforschung und Bioinformatik zu werden." -- CHEMIE in unserer Zeit
"Diese Buch bietet eine Einführung in die fundamentalen Algorithmen der Bioinformatik und vermittelt gleichzeitig die für das Verständnis erforderlichen statistischen und biologischen Grundlagen, sowie eine Einführung in die genetische Algorithmen und neuronale Netzwerke." -- Dr. Jürgen Gertsch, Bioworld, 6/November 2004
"Das Buch bietet dem Leser außerdem unter www.wiley-vch.de/home/bioinformatik eine attraktive Webseite mit Zusatzmaterial an. Sehr zu empfehlen für Bibliotheken an Hochschulstandorten." ekz-Informationsdienst
Rainer Merkl leitet seit 2004 am Lehrstuhl Biochemie II der Universität Regensburg eine Arbeitsgruppe zur Analyse von Genomen und für rechnergestütztes Proteindesign. 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. RM hat zu 35 Publikationen beigetragen. Er bildet in Regensburg Biologen und Biochemiker und an der Fernuniversität Hagen Informatiker im Fach Bioinformatik aus.
Stephan Waack ist Leiter der Forschungsgruppe Theoretische Informatik und Algorithmische Methoden des Instituts für Informatik der Universität Göttingen. Er hat an der Humboldt-Universität zu Berlin Mathematik studiert, wurde dort 1983 promoviert und hat sich 1989 habilitiert. Sein Hauptarbeitsgebiet war zunächst die Komplexitätstheorie. Seit 2001 beschäftigt er sich auch mit algorithmischen Problemen in der Angewandten Informatik, insbesondere der Bioinformatik. In dieser Zeit sind 28 Publikationen entstanden.
Vorwort 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, BLAST, PSI-BLAST Multiple Sequenzalignments Grundlagen phylogenetischer Analysen Hidden-Markov-Modelle Profil-HMMs Conditional Random Fields Vorhersage der Sekundärstruktur Vergleich von Protein-3D-Strukturen Homologiemodellierung und Vorhersage der Protein-3D-Struktur Analyse integraler Membranproteine Entschlüsselung von Genomen Auswertung von Genexpressionsdaten Analyse von Protein-Protein-Interaktionen Zum Schluss
