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目次

バイオインフォマティクスのためのアルゴリズム入門

バイオインフォマティクスのためのアルゴリズム入門

  • Neil C.Jones(著)/ Pavel A.Pevzner(著)/ 渋谷 哲朗(訳)/ 坂内 英夫(訳)
  • 第1章 イントロダクション
  • 第2章 アルゴリズムと計算量
    • 2.1 アルゴリズムとは何か?
    • 2.2 「生物学的アルゴリズム」と「計算機のアルゴリズム」
    • 2.3 釣銭問題
    • 2.4 「正しいアルゴリズム」と「正しくないアルゴリズム」
    • 2.5 再帰的アルゴリズム
    • 2.6 「反復アルゴリズム」と「再帰的アルゴリズム」
    • 2.7 「速いアルゴリズム」と「遅いアルゴリズム」
    • 2.8 Big‐O記法
    • 2.9 アルゴリズム設計のテクニック
    • 2.10 「手に負える問題」と「手に負えない問題」
    • 2.11 補遺
    • 2.12 演習問題
  • 第3章 分子生物学入門
    • 3.1 生命は何からできているか?
    • 3.2 遺伝情報をもつものは?
    • 3.3 遺伝子は何をするのか?
    • 3.4 遺伝子が記されている分子はどの分子か?
    • 3.5 DNAの構造はどのような構造か?
    • 3.6 DNAからタンパク質へ何が情報を運ぶのか?
    • 3.7 タンパク質はどのようにしてつくられるか?
    • 3.8 DNAを解析するには?
    • 3.9 種における個々の個体は何が異なるのか?
    • 3.10 種と種は何が異なるのか?
    • 3.11 なぜバイオインフォマティクスが必要か?
  • 第4章 全解探索
    • 4.1 制限酵素地図の作成
    • 4.2 実用的でない制限酵素地図作成アルゴリズム
    • 4.3 実用的な制限酵素地図作成アルゴリズム
    • 4.4 DNA配列中の制御モチーフ
    • 4.5 プロファイル
    • 4.6 モチーフ発見問題
    • 4.7 探索木
    • 4.8 モチーフを発見する
    • 4.9 中央文字列を探す
    • 4.10 補遺
    • 4.11 演習問題
  • 第5章 グリーディー・アルゴリズム
    • 5.1 ゲノム再編成
    • 5.2 反転ソート
    • 5.3 近似アルゴリズム
    • 5.4 よりよいグリーディー戦略
    • 5.5 グリーディー戦略によるモチーフ発見
    • 5.6 補遺
    • 5.7 演習問題
  • 第6章 動的計画法
    • 6.1 DNA配列比較の威力
    • 6.2 釣銭問題再考
    • 6.3 マンハッタン観光客問題
    • 6.4 編集距離とアラインメント
    • 6.5 最長共通部分列
    • 6.6 グローバル配列アラインメント
    • 6.7 アラインメントのスコアづけ
    • 6.8 ローカル配列アラインメント
    • 6.9 ギャップペナルティーつきのアラインメント
    • 6.10 マルチプルアラインメント
    • 6.11 遺伝子予測
    • 6.12 統計的な遺伝子予測のアプローチ
    • 6.13 類似性に基づく遺伝子予測のアプローチ
    • 6.14 スプライストアラインメント
    • 6.15 補遺
    • 6.16 演習問題
  • 第7章 分割統治アルゴリズム
    • 7.1 ソーティングへの分割統治のアプローチ
    • 7.2 省スペース配列アラインメント
    • 7.3 ブロックアラインメントと4人のロシア人の高速化
    • 7.4 2乗時間より速いアラインメントの構築
    • 7.5 補遺
    • 7.6 演習問題
  • 第8章 グラフ・アルゴリズム
    • 8.1 グラフとは
    • 8.2 グラフと遺伝学
    • 8.3 DNAの配列決定
    • 8.4 最短超文字列問題
    • 8.5 DNAアレイを用いたシークエンシング法
    • 8.6 SBH:ハイブリダイゼーションによるシークエンシング
    • 8.7 SBHをハミルトンパス問題として解く
    • 8.8 SBHをオイラーパス問題として解く
    • 8.9 DNA配列断片のアセンブリ
    • 8.10 タンパク質の配列決定と同定
    • 8.11 ペプチド配列決定問題
    • 8.12 スペクトルグラフ
    • 8.13 データベース検索によるタンパク質同定
    • 8.14 スペクトル合成
    • 8.15 スペクトルアラインメント
    • 8.16 補遺
    • 8.17 演習問題
  • 第9章 組合せパタンマッチング
    • 9.1 リピート発見
    • 9.2 ハッシュテーブル
    • 9.3 完全一致パタン検索
    • 9.4 キーワード木
    • 9.5 接尾辞木
    • 9.6 相同性検索のためのヒューリスティック
    • 9.7 近似パタンマッチング
    • 9.8 BLASTによる配列データベース検索
    • 9.9 補遺
    • 9.10 演習問題
  • 第10章 クラスタリングと系統樹解析
    • 10.1 遺伝子発現解析
    • 10.2 階層的クラスタリング
    • 10.3 k‐Meansクラスタリング
    • 10.4 クラスタリングと準クリーク
    • 10.5 系統樹
    • 10.6 距離に基づく系統樹作成
    • 10.7 加算可能行列に対する系統樹作成
    • 10.8 系統樹と階層的クラスタリング
    • 10.9 特徴に基づく系統樹作成
    • 10.10 節約度最小化の小問題
    • 10.11 節約度最小化の大問題
    • 10.12 補遺
    • 10.13 演習問題
  • 第11章 隠れマルコフモデル
    • 11.1 CGアイランドと「公正なカジノ」店
    • 11.2 「公正なカジノ」店と隠れマルコフモデル
    • 11.3 HMMの解読アルゴリズム
    • 11.4 HMMのパラメータ推定
    • 11.5 プロファイルHMMアラインメント
    • 11.6 補遺
    • 11.7 演習問題
  • 第12章 確率的アルゴリズム
    • 12.1 ソーティング問題再考
    • 12.2 Gibbsサンプリング
    • 12.3 ランダムプロジェクション
    • 12.4 補遺
    • 12.5 演習問題