Стефанов, В. Е. Биоинформатика [] : учебник для академического бакалавриата : учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по техническим и естественнонаучным направлениям / В. Е. Стефанов, А. А. Тулуб, Г. Р. Мавропуло-Столяренко. - Москва : Юрайт, 2017. - 252 с. : рис., табл. - (Бакалавр. Академический курс). - Библиогр.: с. 252 (6 назв.). - ISBN 978-5-534-00860-9 : 59.50 р. Книга доступна в электронной библиотечной системе biblio-online.ru. Приложение: с. 247-251 Содержание: ПРЕДМЕТ БИОИНФОРМАТИКИ . - С .10 МАКРОМОЛЕКУЛЫ - НОСИТЕЛИ ИНФОРМАЦИИ В КЛЕТКЕ . - С .10 Информация на клеточном уровне . - С .10-13 Структура ДНК. Азотистые основания . - С .13-18 Структура РНК . - С .18-19 Структура белков . - С .20-26 ИНФОРМАЦИОННЫЕ МАТРИЧНЫЕ ПРОЦЕССЫ НА МОЛЕКУЛЯРНОМ УРОВНЕ . - С .26 Репликация . - С .26-29 Транскрипция . - С .29-32 Процессы модификации РНК. Сплайсинг . - С .32-34 Трансляция . - С .34-37 Формирование пространственных структур ДНК. Структура ДНК-белковых комплексов . - С .37-43 Формирование пространственных структур РНК . - С .43-48 Формирование пространственных структур белков . - С .48-52 МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЙ ХАРАКТЕР БИОИНФОРМАТИКИ . - С .53 Задачи биоинформатики . - С .54-55 Геномика . - С .55-56 Протеомика . - С .56-57 Молекулярная филогения . - С .57-58 МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АППАРАТ БИОИНФОРМАТИКИ . - С .60 ПРОСТЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В БИОИНФОРМАТИКЕ . - С .60 Метод скользящего окна . - С .60-62 Применение теоретико-информационного подхода . - С .62-65 АЛГОРИТМЫ ВЫРАВНИВАНИЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ . - С .65-66 Алгоритм глобального выравнивания последовательностей . - С .66-69 Алгоритм локального выравнивания последовательностей . - С .69-70 Варианты реализации штрафующей функции за пропуски в выравнивании . - С .71-72 Алгоритмы множественного выравнивания последовательностей . - С .72-74 МАРКОВСКИЕ ЦЕПИ И СКРЫТЫЕ МОДЕЛИ МАРКОВА . - С .74 Марковские цепи . - С .74-76 Скрытые модели Маркова . - С .76-78 Алгоритмы, применяемые при работе со скрытыми моделями Маркова . - С .78-83 ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ . - С .83 Одиночный нейрон . - С .84-86 Обучение нейрона . - С .86-88 Иерархические сети, многослойный пецептрон . - С .88-89 Сеть Хопфилда . - С .89-91 Самоорганизующиеся карты . - С .91-93 БАЙЕСОВА СТАТИСТИКА . - С .93 Классическая и байесова вероятности. Байесов вывод . - С .93-95 Формула Байеса для непрерывных распределений . - С .96 СИМУЛЯЦИЯ МОНТЕ-КАРЛО И АЛГОРИТМЫ ИМИТАЦИИ ОТЖИГА . - С .97 Симуляция Монте-Карло . - С .97-99 Методы Монте-Карло, использующие марковские цепи . - С .99-101 Алгоритм имитации отжига . - С .101-103 ЭВОЛЮЦИОННЫЕ И ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ . - С .103 Общие принципы . - С .103 Эволюционные алгоритмы . - С .103-104 Чередование поколений в эволюционных алгоритмах . - С .104-105 Оценка и ранжирование особей согласно степени их "приспособленности" . - С .105-107 Способы отбора особей . - С .107-110 Воспроизводство особей . - С .110-111 Генетические алгоритмы . - С .111-112 АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА . - С .112 Введение в кластерный анализ . - С .112-116 Примеры алгоритмов . - С .116-118 ПРИМЕРЫ МОДЕЛЕЙ В БИОИНФОРМАТИКЕ . - С .119 ОБЩИЕ МОДЕЛИ . - С .119 Сравнение последовательностей биологических полимеров . - С .119-127 Методы быстрого поиска в базах данных . - С .127-129 Статистическая оценка значимости значений оценочной функции при выравнивании последовательностей . - С .129-137 Применение скрытых моделей Маркова для идентификации последовательностей . - С .137-140 Представление входных данных и интерпретация результатов в моделях, основанных на искусственных нейронных сетях . - С .140-142 Логотипы последовательностей. Информационнотеоретическая интерпретация консервативных участков последовательностей биологических полимеров . - С .142-144 ГЕНОМИКА - ПРИМЕРЫ МОДЕЛЕЙ . - С .144 Поиск открытых рамок считывания. Поиск кодирующих фрагментов . - С .144-148 Предсказание оперонной структуры прокариотических геномов . - С .148-151 Предсказание вторичной структуры молекул РНК . - С .151-156 ПРОТЕОМИКА - ПРИМЕРЫ МОДЕЛЕЙ . - С .156 Профили аминокислотных последовательностей, позиционно-зависимые матрицы замещения . - С .156-158 Предсказание наличия сигнальных пептидов в исследуемой последовательности . - С .158-161 Применение сети Кохонена для ускорения поиска в базе . - С .161-162 Предсказание вторичной структуры белков . - С .162-168 Предсказание трансмембранных фрагментов белков . - С .168-170 МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ БЕЛКА В СВЕТЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ . - С .170-173 Подходы к решению проблемы моделирования пространственной структуры белка. Задача сравнительного моделирования структуры белка по его аминокислотной последовательности . - С .173-180 Альтернативные способы подбора матричной структуры . - С .180-188 ЭВОЛЮЦИОННЫЕ МОДЕЛИ . - С .188-189 Множественные выравнивания . - С .189-191 Построение филогенетических деревьев . - С .191-195 БИОЛОГИЧЕСКИЕ БАЗЫ ДАННЫХ . - С .197 Основы структур баз данных . - С .197-198 Базы данных, содержащие информацию о биологических структурах и последовательностях . - С .198-202 Основные форматы данных биоинформатики . - С .202-203 Каталог известных баз данных . - С .203-207 БИОИНФОРМАТИЧЕСКИЕ ПРОГРАММЫ И СЕРВИСЫ . - С .208 Анализ последовательностей биологических полимеров . - С .208-211 Расширенный поиск с применением алгоритмов семейства BLAST . - С .211-214 Предсказание физико-химических свойств белков на основании аминокислотных последовательностей . - С .214-215 Поиск белков, обладающих сходными физико-химическими свойствами . - С .215-216 Предсказание особых типов структур и свойств белков . - С .216-219 Каталог репозиториев веб-сервисов . - С .219-220 КВАНТОВЫЙ МИР И БИОЛОГИЯ - ДВЕ СУЩНОСТИ ОДНОЙ И ТОЙ ЖЕ РЕАЛЬНОСТИ . - С .222 ИНФОРМАЦИЯ И ВЫЧИСЛЕНИЯ: ОТ КЛАССИЧЕСКОГО КОМПЬЮТИНГА К КВАНТОВОМУ . - С .222 Что представляет собой информация - попытка определения . - С .222-223 Классическая информация и вычисления . - С .223-224 Квантовая информация и вычисления . - С .224-229 СОЗНАНИЕ КАК ПРОЯВЛЕНИЕ КВАНТОВОГО МИРА И ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ В КАЧЕСТВЕ КВАНТОВОГО КОМПЬЮТЕРА . - С .229 Квантовая информация и работа сознания находят друг друга . - С .229-233 Одна проблема: как совместить локальность и нелокальность . - С .233 Пути преодоления противоречий. Грани нелинейности: логика, множества, числа . - С .233-234 Фрактальная р-адическая феноменология единства естественных систем . - С .234-235 Р-адическая система разбирается не только в работе сознания, но и в конформациях белков . - С .235-237 СПИН - НОСИТЕЛЬ КВАНТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ . - С .237 Квантовый спин и фаза . - С .237-238 Триплетные и синглетные состояния . - С .238-241 Спин заставляет спирали ДНК закручиваться в спираль . - С .241-244
Кл.слова (ненормированные): БИОИНФОРМАТИКА -- ИНФОРМАТИКА -- МОЛЕКУЛЯРНАЯ БИОЛОГИЯ -- БИОЛОГИЯ -- РЕПЛИКАЦИЯ -- РЕПРОДУКЦИЯ -- ТРАНСКРИПЦИЯ -- ЭКСПРЕССИЯ ГЕНОВ -- ГЕНОМИКА -- МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ -- МЕТОДЫ -- МОДЕЛИ -- БАЗЫ ДАННЫХ -- ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ -- ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ -- МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ -- УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ -- ВИДЫ ДОКУМЕНТОВ Аннотация: Приведены основы биоинформатики - науки, изучающей живые системы методом компьютерного эксперимента. Объем курса соответствует уровню академического бакалавриата, а четкое структурирование информации и обоснованный выбор разделов, описывающих ключевые концепции базовых дисциплин - молекулярной биологии, математики, квантовой физики, - делает книгу полезной для широкого круга читателей разного уровня подготовки и специализации. Содержит описания реальных и общедоступных ресурсов биологических баз данных и репозиториев биоинформатических инструментов. Доп.точки доступа: Тулуб, А. А.; Мавропуло-Столяренко, Г. Р. Экземпляры всего: 1 ОКД/57/617353 (1) Свободны: ОКД/57/617353 (1) |