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Der Marktführer bei den Bioinformatiklehrbüchern in neuer Auflage und mit dem neuen Thema Molekulardynamik Bioinformatik ist eine Kerndisziplin in den modernen Biowssenschaften, von der Biotechnologie über die Biochemie und Molekularbiologie bis zur Molekulargenetik und Molekularmedizin. Sie ist eine essenzielle Grundlage für alle "omics"-Technologien, für die Strukturbiologie, die Systembiologie sowie die synthetische Biologie. Bioinformatik. Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen bietet eine umfassende Einführung in die wichtigsten Methoden der Bioinformatik. Der Autor erklärt dabei sowohl die…mehr
Der Marktführer bei den Bioinformatiklehrbüchern in neuer Auflage und mit dem neuen Thema Molekulardynamik Bioinformatik ist eine Kerndisziplin in den modernen Biowssenschaften, von der Biotechnologie über die Biochemie und Molekularbiologie bis zur Molekulargenetik und Molekularmedizin. Sie ist eine essenzielle Grundlage für alle "omics"-Technologien, für die Strukturbiologie, die Systembiologie sowie die synthetische Biologie. Bioinformatik. Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen bietet eine umfassende Einführung in die wichtigsten Methoden der Bioinformatik. Der Autor erklärt dabei sowohl die mathematischen und biologischen Grundlagen als auch die wichtigsten Software-Tools und deren Anwendungsbereiche. Schwerpunkte sind Methoden zum Sequenzvergleichs, Verfahren zur Charakterisierung von Proteinfamilien, Algorithmen zur Vorhersage von Protein- und RNA-Strukturen, Methoden des maschinellen Lernens und das Proteindesign. Für die 4. Auflage wurde der Text durchgehend aktualisiert und um ein Kapitel zur Molekulardynamik erweitert. Neu aufgenommene Exkurse zu Meilensteinen der Bioinformatik und aktuellen Anwendungsgebieten lockern den Text auf. Auf der ebenfalls komplett überarbeiteten Begleit-Webseite werden interaktive Lernmodule bereitgestellt, einschließlich mehr als 120 Übungsaufgaben, zum Teil mit Lösungen. Eine perfekte Einführung für alle Studenten der Lebenswissenschaften oder Informatik, die einen Einblick in die gängigen Methoden der Bioinformatik benötigen, sowie ein wertvoller Begleiter für alle, die bereits bioinformatische Werkzeuge nutzen und die zugrundeliegenden Konzepte verstehen möchten.
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Autorenporträt
Rainer Merkl war von 2004 bis zu seiner Emeritierung im Jahr 2020 Professor für Bioinformatik am Lehrstuhl Biochemie II der Universität Regensburg. Nach seiner Promotion in Göttingen im Fach Genetik habilitierte er sich in Regensburg für das Fach Bioinformatik. Rainer Merkl war am Max Planck Institut für Biochemie, Martinsried und der Universität Göttingen tätig. Neben seiner Lehrtätigkeit in Regensburg für Biologen und Biochemiker bildete er an der Fernuniversität Hagen viele Jahre lang 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 Molekulardynamik (NEU) 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 Möglichkeiten
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 Molekulardynamik (NEU) 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 Möglichkeiten
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