Methoden der Bioinformatik: Eine Einführung zur Anwendung in - download pdf or read online

By Marc-Thorsten Hütt, Manuel Dehnert

ISBN-10: 3662461498

ISBN-13: 9783662461495

ISBN-10: 3662461501

ISBN-13: 9783662461501

Schritt für Schritt zu den Konzepten

Die Autoren führen den Leser von den mathematischen Grundlagen zu den konkreten Methoden der Bioinformatik. Das Buch wendet sich damit an alle, die bioinformatische Methoden und Softwarepakete verwenden wollen, sie aber nicht als Black containers akzeptieren möchten.

Ein besonderes spotlight ist die schrittweise Implementierung wichtiger Algorithmen der Bioinformatik im Computeralgebra-Programm Mathematica, um die Konzepte auch auf der informatischen Ebene zu verstehen.

Das Themenspektrum reicht von bioinformatischen Alltagsfragen bis in die Systembiologie.

Die zweite, stark erweiterte Auflage geht auch auf eine Reihe sehr aktueller Themen der Bioinformatik ein, etwa Next-Generation Sequencing (NGS), GWAS-Daten und Protein-Interaktions-Netzwerke.

Der Inhalt ist spannend und leicht verständlich.

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5 Einführung in das Computeralgebra-Programm Mathematica 39 der aktuellen Module-Umgebung wirksam. Die weiteren Argumente des ModuleBefehls sind hintereinander ausgeführte, durch Semikolon getrennte Einzelbefehle. "T" tmp3 Partition Drop tmp2, nr 1 , 3 tmp4 tmp3/. codonTab Die drei möglichen Leserahmen werden durch eine Nummer codiert. In[23]:= readingFrame data, 2 Out[23]= R, L, P, P, D, P, D, G, L, R, L In[24]:= readingFrame data, 3 Out[24]= A, C, R, L, T, Q, M, A, C, V, Wir haben also mit äußerst einfachen Mitteln im Rahmen von Mathematica ein erstes bioinformatisches Werkzeug zur Übersetzung einer DNA-Sequenz in eine Proteinsequenz für einen wählbaren Leserahmen entworfen.

Jedem Element der Matrix zwischen 0 (Schwarz) und 1 (Weiß) wird eine Graustufe zugeordnet. In[12]:= ArrayPlot tab, Mesh Out[12]= True Die in den vorangegangenen Beispielen verwendeten vordefinierten Funktionen stellen nur einen Bruchteil aller in Mathematica verfügbaren Funktionen dar. Das gesamte Spektrum reicht von numerischer Integration über 3D-Visualisierungen bis zur Verarbeitung von Symbol- und Zahlenfolgen. Da für die Sequenzanalyse die Verarbeitung von Symbolfolgen essenziell ist, werden wir das zweite einführende Beispiel an dieser Problemstellung ausrichten.

In genregulatorischen Netzwerken (wir beschränken uns hier auf eine Klasse: Transkriptions-Regulations-Netze; engl. transcriptional regulatory networks, TRNs) sind die Knoten Gene und eine (gerichtete) Verbindung beschreibt die regulatorische Wirkung eines Gens auf ein anderes Gen. Spezifischer bezeichnet eine Verbindung zwischen den Genen a und b im TRN den biologischen Prozess, bei dem Gen a ein Protein A exprimiert, das dann als Transkriptionsfaktor eine Bindestelle in der regulatorischen Region des Gens b besitzt.

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by John
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