By Marc-Thorsten Hütt, Manuel Dehnert
ISBN-10: 3540256873
ISBN-13: 9783540256878
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 packing 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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Genomes and Evolution of Charophytes, Bryophytes, Lycophytes and Ferns,
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An erster Stelle steht der Befehl zur Erzeugung der einzelnen Matrixelemente. Dabei ist Random eine Abkürzung für Random Real, 0, 1 . 8 Solche Voreinstellungen (Default-Werte) kennt man aus vielen Programmen. Möchte man nun zum Beispiel eine zufällige ganze Zahl zwischen Eins und Sechs erzeugen, so geschieht dies mit dem Befehl Random Integer, 1, 6 . Die beiden anderen Argumente des Table-Befehls geben die Größe der Matrix (also vier Zeilen und fünf Spalten) an. Auch dies ist die Abkürzung einer längeren Angabe unter Ausnutzung der DefaultEinstellungen.
3 diskutieren. Wir werden im Folgenden anhand einfacher Beispiele sehen, wie man Wahrscheinlichkeitsmodelle formuliert und vor allem, wie sich dann bei gegebener Modellstruktur die Modellparameter aus empirischen Befunden schätzen lassen. Die derzeit beste Darstellung, um von dieser pragmatischen und qualitativen Ebene zu einer mathematisch exakteren Ebene zu gelangen, ist das Buch von Durbin et al. (1998). 2 Wahrscheinlichkeitsmodelle Einen Zugang zu dem abstrakten Begriff der Wahrscheinlichkeitsmodelle gewinnt man über Beispiele.
In allen folgenden Mathematica-Exkursen werden zu Beginn die benötigten Packages geladen. Nach diesem etwas formalen Einstieg, der allerdings absolut zentral ist für unser Ziel, mit Mathematica zu einer gut verständlichen algorithmischen Darstellung der bioinformatischen Methoden zu gelangen, können wir nun das Anwendungsspektrum dieses Programms genauer betrachten. In Mathematica entspricht eine zweidimensionale Matrix (also eine Tabelle) formal einer Liste, deren Elemente wieder Listen sind. 945436 Die Befehlsstruktur ist auch hier wieder sehr klar.