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Jetzt in dritter Auflage komplett überarbeitet und im Bereich des maschinellen Lernens stark erweitert. Ein perfekte Einführung für alle Studenten der Lebenswissenschaften oder Informatik, die einen Einblick in die gängigen Methoden der Bioinformatik benötigen.

Produktbeschreibung
Jetzt in dritter Auflage komplett überarbeitet und im Bereich des maschinellen Lernens stark erweitert. Ein perfekte Einführung für alle Studenten der Lebenswissenschaften oder Informatik, die einen Einblick in die gängigen Methoden der Bioinformatik benötigen.
  • Produktdetails
  • Verlag: Wiley VCH Verlag GmbH / Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA
  • Artikelnr. des Verlages: 1133820 000
  • 3. vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage
  • Erscheinungstermin: 10. Juni 2015
  • Deutsch
  • Abmessung: 251mm x 179mm x 40mm
  • Gewicht: 1225g
  • ISBN-13: 9783527338207
  • ISBN-10: 3527338209
  • Artikelnr.: 41653198
Autorenporträt
Rainer Merkl leitet seit 2004 am Lehrstuhl Biochemie II der Universität Regensburg eine Arbeitsgruppe, die sich der Evolution und der Funktion von Proteinen widmet. 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. Er hat zu 60 Publikationen beigetragen. Er bildet in Regensburg als außerplanmäßiger Professor für Bioinformatik Biologen und Biochemiker und an der Fernuniversität Hagen Informatiker im Fach Bioinformatik aus.
Inhaltsangabe
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 und die BLAST
Suite Multiple Sequenzalignments und Anwendungen Grundlagen phylogenetischer Analysen Markov
Ketten und Hidden
Markov
Modelle Profil
HMMs Support
Vektor Maschinen Vorhersage der Sekundärstruktur Vergleich von Protein
3D
Strukturen Vorhersage der Protein
3D
Struktur Analyse integraler Membranproteine Entschlüsselung von Genomen Auswertung von Genexpressionsdaten Analyse von Protein
Protein
Interaktionen Big Data: Herausforderungen und neue Möglichkeiten Zum Schluss