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目次

バイオインフォマティクス 配列データ解析と構造予測

バイオインフォマティクス 配列データ解析と構造予測 (シリーズ予測と発見の科学)

  • 丸山 修(著)/ 阿久津 達也(著)/ 北川 源四郎(編集)/ 有川 節夫(編集)/ 小西 貞則(編集)/ 宮野 悟(編集)
  • 1.分子生物学と情報科学
    • 1.1 分子生物学
    • 1.2 情報科学
    • 1.3 バイオインフォマティクスにおける諸課題
  • 2.モチーフ発見
    • 2.1 モチーフ発見問題
    • 2.2 モチーフ・モデルとモチーフ評価方法
    • 2.3 モチーフ発見プログラムの性能比較
  • 3.ギブス・サンプリング・アルゴリズムによるモチーフ発見
    • 3.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法とモチーフ発見問題
    • 3.2 モチーフ発見のためのギブス・サンプリング・アルゴリズム
    • 3.3 マルコフ連鎖モンテカルロ法
    • 3.4 ギブス・サンプリング・アルゴリズムのモチーフ発見問題への適用
  • 4.EMアルゴリズムによるモチーフ発見
    • 4.1 完全データからの最尤推定
    • 4.2 EMアルゴリズムの考え方
    • 4.3 EMアルゴリズム
    • 4.4 モチーフ発見のためのEMアルゴリズム
    • 4.5 モチーフ発見プログラムMEME
  • 5.系統的フットプリンティングに基づくモチーフ発見
    • 5.1 系統的フットプリンティングとは何か?
    • 5.2 最節約系統的フットプリンティング
    • 5.3 EMアルゴリズムによる系統的フットプリンティング
  • 6.タンパク質立体構造予測
    • 6.1 タンパク質立体構造予測問題
    • 6.2 立体構造の特徴
    • 6.3 主要な構造予測法
    • 6.4 配列アライメント
    • 6.5 タンパク質スレッディング法の概略
    • 6.6 プロファイルに基づくスレッディング
    • 6.7 相互作用を考慮したスレッディング
    • 6.8 最適スレッディングの計算困難性
    • 6.9 ヒューリスティック・アルゴリズム
    • 6.10 最適解計算アルゴリズム
    • 6.11 関連する問題
    • 6.12 最適解計算アルゴリズムの有用性
  • 7.RNA二次構造予測
    • 7.1 RNA二次構造
    • 7.2 Nussinov アルゴリズムと確率文脈自由文法
    • 7.3 擬似ノットつき二次構造予測のための厳密解法
    • 7.4 擬似ノットつき二次構造予測のためのヒューリスティック解法
    • 7.5 擬似ノットつき二次構造予測における課題
  • 8.カーネル法
    • 8.1 サポートベクターマシン
    • 8.2 カーネル
    • 8.3 配列に対するカーネル関数
    • 8.4 化合物に対するカーネル関数