BIOINFORMATYKA T.10

BIOINFORMATYKA TOM 10

61.60

Na stanie

SPIS TREŚCI

1. Wstęp do tomu "Bioinformatyka"

2. Wybrane wspomnienia biofizyki z epoki prebioinformatycznej

3. Algorytmy kompresji danych bioinformatycznych

3.1. Wstęp
3.2. Kompresja danych
3.3. Sekwencjonowanie DNA
3.4. Uliniowienie DNA
3.5. Pojedynczy genom
3.6. Kolekcja genomów
3.7. Skompresowanie struktury danych
3.8. Podsumowanie
Podziękowania
Bibliografia

4. Wybrane algorytmy przeszukiwania sekwencji genomowych

Wprowadzenie
4.1. Algorytmy tekstowe
4.2. Dopasowanie sekwencji
4.3. Przeszukiwanie baz danych sekwencji
4.4. Zastosowania
4.5. Podsumowanie
Podziękowania
Bibliografia

5. Statystyczne metody lokalizacji genów

5.1. Wstęp
5.2. Mapy genetyczne i prawdopodobieństwo rekombinacji
5.3. Klasyczne krzyżówki eksperymentalne
5.4. Testy w pojedynczych markerach
5.5. Wielokrotne testowanie
5.6. Interwałowa metoda lokalizacji genów
5.7. Lokalizacja genów z wykorzystaniem kryteriów wyboru modelu
5.8. Inne modyfikacje BIC
5.9. Inne rozszerzenia mBIC
Bibliografia

6. Metody interpretacji biologicznej zbiorów genów za pomocą adnotacji funkcjonalnych

6.1. Wstęp
6.2. Baza Ontologii Genowych
6.3. Opis zbioru genów za pomocą listy terminów Ontologii Genowych
6.4. Opis zbioru genów za pomocą kombinacji terminów Ontologii Genowych
6.5. Generowanie reguł wieloatrybutowych w celu opisu
6.6. Przykładowa analiza zbioru genów
6.7. Podsumowanie
Podziękowania
Bibliografia

7. Zastosowanie sieci Petriego do modelowania i analizy złożonych systemów biologicznych

7.1. Wstęp
7.2. Systemy biologiczne i ich matematyczne modele
7.3. Definicja sieci Petriego
7.5. Analiza niezmienników
7.6. Możliwości i ograniczenia sieci Petriego w kontekście modelowania systemów biologicznych
7.7. Rozszerzenia sieci Petriego
7.8. Przykładowe biologiczne zastosowania sieci Petriego
7.9. Podsumowanie
Podziękowania
Bibliografia

8. Modele komórkowych szlaków sygnałowych i estymacja ich parametrów

8.1. Budowa i działanie komórki
8.2. Szlaki sygnałowe
8.3. Dane eksperymentalne
8.4. Podstawowe zależności wykorzystywane w modelowaniu
8.5. Modelowanie stochastyczne versus modelowanie deterministyczne
8.6. Algorytmy stochastyczne i przybliżenie deterministyczne
8.7. Przykład deterministycznego modelu szlaku sygnałowego – NF-kB
8.8. Estymacja parametrów modeli komórkowych szlaków sygnałowych
Podziękowania
Bibliografia

9. Modelowanie matematyczne jako narzędzie planowania terapii antynowotworowych

9.1. Wprowadzenie
9.2. Chemioterapia a cykl komórkowych
9.3. Lekooporność komórek nowotworowych i walka z jej rozwojem
9.4. Analiza własności asymptotycznych i wnioski z niej płynące
9.5. Optymalizacja protokołów terapii
9.6. Modele terapii uwzględniające dynamikę procesów wewnątrzkomórkowych
9.7. Podsumowanie
Podziękowania
Bibliografia

10. Odkrywanie i wykrywanie transpozonów w sekwencji genomu

10.1. Wprowadzenie
10.2. Jak zbudowane są transpozony, typy transpozonów
10.3. Podejścia algorytmiczne do wykrywania i odkrywania transpozonów
10.4. Przykłady programów implementujących poszczególne podejścia
10.5. Opis przypadku – szukanie transpozonów w sekwencjach genomów grzybowych
10.6. Podsumowanie
Podziękowania
Bibliografia

11. Metody badania wydajności translacji

11.1. Wprowadzenie
11.2. Regulacja translacji
11.3. Jak i dlaczego badać translację?
11.4. Kod genetyczny a wydajność translacji
11.5. Kod tRNA a wydajność translacji
11.6. Czas elongacji kodonu
11.7. Co wynika z czasu elongacji kodonu
11.8. Inne cechy mRNA wpływające na wydajność translacji
11.9. Wydajność heterologicznej ekspresji
11.10. Analiza danych wielkoskalowych i systemy uczące się
11.11. Podsumowanie
Bibliografia

12. Model symulacji procesu fałdowania łańcucha polipeptydowego

12.1. Wprowadzenie
12.2. Wczesny pośrednik (ES)
12.3. Późny pośrednik (LS)
12.4. Identyfikacja miejsca wiążącego ligand
12.5. Podsumowanie
Bibliografia

13. Dokowanie białek

13.1. Wprowadzenie
13.2. Źródła danych
13.3. Algorytmy dokujące
13.4. Ocena kompleksu
13.5. Podsumowanie
Bibliografia

14. Metody analizy danych w badaniach proteomicznych wykorzystujących spektrometrię mas

14.1. Wprowadzenie
14.2. Spektrometria mas w badaniach proteomicznych
14.3. Identyfikacja peptydów i białek
14.4. Analiza ilościowa peptydów i białek
14.5. Podsumowanie
Bibliografia

15. Sieci biologiczne

15.1. Wprowadzenie
15.2. Nowa nauka
15.3. Podstawowe pojęcia sieciowe
15.4. Bioinformatyka sieci biologicznych
15.5. Analiza porównawcza interaktomu H. sapiens
15.6. Ewolucja siecie
15.7. Bezskalowa jedność wszechświata
15.8. Podsumowanie
Bibliografia

16. Modelowanie wzrostu organizmów żywych

16.1. Wprowadzenie
16.2. Wzrost, jako złożone zjawisko wieloczynnikowe odlegające prawom natury
16.3. Wzrost organizmów żywych z perspektywy ewolucyjnej
16.4. Biochemiczne mechanizmy wzrostu
16.5. Unifikacja fizycznych i biochemicznych mechanizmów wzrostu. Matematyczna reprezentacja
16.6. Podsumowanie
Bibliografia

17. Bioinformatyka w leśnictwie

17.1. Lasy w Polsce
17.2. Co to jest leśnictwo?
17.3. Genomika i jej wykorzystanie w badaniach lasu
17.4. Geomatyka w lasach i możliwości jej praktycznego wykorzystania
17.5. Informatyka w badaniach hodowlanych
17.6. Modele w leśnictwie
17.7. Leśne bazy danych
17.8. Podsumowanie
Bibliografia

18. Słowniczek podstawowych pojęć bioinformatycznych

Autor

ISBN

978-83-7837-039-0

Liczba stron

Rok wydania

Wydawca

Opinie

Na razie nie ma opinii o produkcie.

Napisz pierwszą opinię o „BIOINFORMATYKA T.10”