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目次

バイオインフォマティクス ゲノム配列から機能解析へ 第2版

バイオインフォマティクス ゲノム配列から機能解析へ 第2版

  • デービッド W.マウント(著)/ 岡崎 康司(監訳)/ 坊農 秀雅(監訳)/ 香月 祥太郎(ほか訳)
  • 1 バイオインフォマティクスの歴史と全貌
    • 1.1 バイオインフォマティクスとは何か
    • 1.2 最初にデータベース化されたのはタンパク質の配列だった
    • 1.3 DNA配列データベースは1980年代初頭から構築され始めた
    • 1.4 配列は公共データベースから容易に検索することができる
    • 1.5 数多くの配列解析プログラムが登場している
    • 1.6 RNAの二次構造を予測する方法にはいくつかある
    • 1.7 進化的関係は配列を用いて発見される
    • 1.8 類似した配列のデータベース検索により遺伝子機能が明らかになる
    • 1.9 FASTAとBLASTは迅速なデータベース検索を可能にする
    • 1.10 DNA配列の翻訳によりタンパク質配列を予測できる
    • 1.11 タンパク質の構造は予測できる
    • 1.12 最初に完全なゲノム配列が得られたのはインフルエンザ菌であった
    • 1.13 最初のゲノムデータベースはAceDBであった
    • 1.14 ゲノム解析法が開発され続けている
    • 1.15 遺伝子発現解析にはマイクロアレイが用いられる
    • 1.16 大規模な生物学的データセットにはデータ格納・マイニング技術が用いられる
    • 1.17 BioPerlとインターネットを用いて配列解析を自動化することができる
    • 1.18 インターネット上で便利なリソースを見つける
    • ウェブで検索しよう
    • 参考文献
  • 2 配列の収集と蓄積
    • 2.1 DNA配列決定は自動的に行われる
    • 2.2 ゲノム配列決定は2つの方法で行われる
    • 2.3 発現遺伝子のcDNAライブラリの配列決定からコード領域を決定する
    • 2.4 配列をデータベースへ登録するのは簡単である
    • 2.5 配列の精度はさまざまである
    • 2.6 配列は特別なファイル形式でコンピュータに蓄積する
    • 2.7 ある配列形式はほかの形式に変換できる
    • 2.8 複数の多重配列形式が使える
    • 2.9 配列データベースは特別な保存形式が必要とされる
    • 2.10 配列データベースはEntrezから簡単にアクセスできる
    • ウェブで検索しよう
    • 参考文献
  • 3 対にした配列のアラインメント
    • 3.1 配列アラインメントとは?
    • 3.2 配列アラインメントは機能や構造や進化的な情報を明らかにする
    • 3.3 ペアワイズ配列アラインメントには3つの主要な方法がある
    • 3.4 配列アラインメントにおけるスコア行列とギャップペナルティの使用方法
    • ウェブで検索しよう
    • 参考文献
  • 4 配列アラインメントの確率的,統計的解析入門
    • 4.1 配列アラインメントで確率がどのような役割を果たすか?
    • 4.2 確率は統計的な有意性検定の基本的な要素である
    • 4.3 配列アラインメントスコアの有意性の評価
    • 4.4 ベイズの統計的手法による配列アラインメントと進化的距離の見積もり
    • ウェブで検察しよう
    • 参考文献
  • 5 多重配列アラインメント
    • 5.1 多重配列アラインメントの利用
    • 5.2 多重配列アラインメントは系統解析の出発点
    • 5.3 大域的および局所的多重配列アラインメント
    • 5.4 大域的多重配列アラインメント
    • 5.5 局所的多重配列アラインメント
    • 5.6 多重配列アラインメントのエディタとフォーマッタ
    • ウェブで検察しよう
    • 参考文献
  • 6 類似配列のデータベース検索
    • 6.1 数多くのゲノムがデータベース検索に利用可能である
    • 6.2 FASTAやBLASTを使うことで高速なデータベース検索が可能である
    • 6.3 タンパク質配列の検察はDNA配列の検索より特異性が高い
    • 6.4 データベース類似性検索で使うスコア行列には選択肢がある
    • 6.5 配列の出力は制限できる
    • 6.6 配列類似性検察のフローチャート
    • 6.7 FASTA配列データベース類似性検索を使う
    • 6.8 BLASTを使う
    • 6.9 Smith‐Watermanダイナミックプログラミング法は最適な結果を与える
    • 6.10 ベイズブロックアライナーを使ったデータベース検索は遠縁の配列を見つける
    • 6.11 多重配列アラインメントを使ってスコア行列やプロファイルによるデータベース検索を行う
    • 6.12 位置特異的スコア行列や配列プロファイルはタンパク質ファミリーの発見に有用である
    • 6.13 配列とパターンのデータベースを比較する別の方法がある
    • 6.14 まとめ
    • ウェブで検察しよう
    • 参考文献
  • 7 系統推定
    • 7.1 PHYLIPとPAUPはよく利用される系統解析プログラムである
    • 7.2 系統解析はどのように多重配列アラインメントに関連しているのか?
    • 7.3 系統解析においてはゲノムの複雑度が考慮されなくてはならない
    • 7.4 進化木は生物や遺伝子や遺伝子ファミリーの間の進化関係を表す
    • 7.5 3つの主要な系統予測のための方法がある
    • 7.6 系統予測はどの程度信頼できるか?
    • 7.7 系統解析はどのように利用されるか?
    • ウェブで検索しよう
    • 参考文献
  • 8 RNA二次構造の予測
    • 8.1 RNA二次構造と三次構造の特徴は何か?
    • 8.2 配列と塩基対形成パターンはRNA構造予測に用いることができる
    • 8.3 最小エネルギーをもつRNAの予測には限度がある
    • 8.4 RNA予測手法はどのようにして開発されてきたのか?
    • 8.5 RNA構造予測手法はおもに2つのアプローチを用いる
    • 8.6 RNA遺伝子の検索
    • 8.7 RNA構造のモデリングは重要な結果を生み出す
    • ウェブで検察しよう
    • 参考文献
  • 9 遺伝子予測と遺伝子調節
    • 9.1 ORFベースの遺伝子予測は原核生物と真核生物の生物学的な違いに影響される
    • 9.2 ORFの予測精度は検証可能である
    • 9.3 真核生物の遺伝子には反復配列があり,おそらくヌクレオソーム構造を反映している
    • 9.4 遺伝子予測の手順とは?
    • 9.5 微生物ゲノムの遺伝子予測は比較的容易である
    • 9.6 真核生物における遺伝子予測では既知のエキソンを認識することが重要である
    • 9.7 ニューラルネットワーク法とパターン判別法による真核生物遺伝子予測
    • 9.8 最も優れた遺伝子予測法は何か
    • 9.9 大腸菌のプロモーター予測によりDNAの調節配列を見いだす
    • 9.10 真核生物でのプロモーター予測は転写因子結合部位の予測にかかっている
    • ウェブで検察しよう
    • 参考文献
  • 10 タンパク質の分類と構造予測
    • 10.1 予測可能なタンパク質構造もある
    • 10.2 タンパク質構造の記述法
    • 10.3 構造・配列類似性に基づくタンパク質の分類
    • 10.4 タンパク質構造を表示するための分子ビューア
    • 10.5 タンパク質構造分類データベース
    • 10.6 タンパク質の構造アラインメントは配列アラインメントよりむずかしい
    • 10.7 タンパク質構造はアミノ酸配列を用いて予測できる
    • 10.8 構造予測の成功度のCASPによる評価
    • 10.9 アミノ酸の位置とアミノ酸間の距離が構造モデリングにより示される
    • 10.10 まとめと今後の展望
    • ウェブで検索しよう
    • 参考文献
  • 11 ゲノム解析
    • 11.1 ゲノム解析は多くの挑戦を提供する
    • 11.2 ゲノムの構造は原核生物と真核生物において研究されてきた
    • 11.3 どのようにしてゲノム配列をアセンブルし遺伝子を同定するか
    • 11.4 どのようにしてゲノム解析を行うか?
    • 11.5 ゲノムを用いてオーソログ,パラログ,プロテオームの比較ができる
    • 11.6 遺伝子は機能によって分類が可能である
    • 11.7 遺伝子の並び(シンテニー)は近縁の生物種の染色体上で保存されている
    • 11.8 ゲノムが進化関係を予測するのに用いられる
    • 11.9 マイクロアレイ解析は全体的な遺伝子調節についての情報を提供する
    • 11.10 複合解析を用いることにより遺伝子機能の予測ができる
    • 11.11 機能ゲノム学アプローチにより遺伝子機能を同定する
    • 11.12 ゲノムデータベース中にすべての情報を収集する
    • ウェブで検索しよう
    • 参考文献
  • 12 PerlとPerlモジュールを用いたバイオインフォマティクス・プログラミング
    • 12.1 バイオインフォマティクスに適したツール
    • 12.2 ソフトウェアを書くための戦略
    • 12.3 最初の一歩:Perlを手に入れて,インストールする
    • 12.4 Perlスクリプトのデバッグ:エラーの発見と修正
    • 12.5 Perlモジュールのインストール
    • 12.6 Perlにはウェブにアクセスするためのモジュールがある
    • 12.7 XMLとは何か,なぜXMLを使うのか
    • 12.8 BioPerlモジュールは,生物学的データを加工し,処理する
    • 12.9 Perlは,データベースとやりとりすることができる
    • 12.10 Perlの利用例
    • ウェブで検察しよう
    • 付録:UNIXをはじめよう
    • 参考文献
  • 13 マイクロアレイの解析
    • 13.1 マイクロアレイの複雑さは実験デザインや解析に影響を及ぼす
    • 13.2 マイクロアレイは2種類に大別される
    • 13.3 有用なデータを最大限得るための適切なマイクロアレイ実験デザイン
    • 13.4 マイクロアレイデータの解析に必須の統計学的な考察
    • 13.5 マイクロアレイ解析の結果は統計的推論により解釈される
    • 13.6 マイクロアレイデータは標準的な方法で蓄積されるべきである
    • 13.7 マイクロアレイデータの機能的解析のためにツール群が開発されている
    • 13.8 マイクロアレイには多岐にわたる応用が存在する
    • 13.9 この章のおわりに
    • ウェブで検察しよう
    • 推奨する書籍リスト
    • 参考文献