Bioinformatyka i ewolucja molekularna
| Odpowiedzialność: | Paul G. Higgs, Teresa K. Attwood ; red. nauk. przekł. : Krzysztof Murzyn ; z jęz. ang. przeł. : Krzysztof Murzyn, Piotr Liguziński, Marcin Kurdziel. |
| Seria: | Informatyka zastosowania |
| Hasła: | Biologia molekularna Bioinformatyka Ewolucja Podręczniki akademickie |
| Adres wydawniczy: | Warszawa : Wydaw. Naukowe PWN, cop. 2012. |
| Wydanie: | Wyd. 1 - 3 dodruk. |
| Opis fizyczny: | X, 531, [1] s., [12] s. tabl. kolor. : il. ; 24 cm. |
| Uwagi: | Bibliogr. przy rozdz. Indeks. |
| Twórcy: | Attwood, Teresa K. Kurdziel, Marcin. Tł. Liguziński, Piotr. Tł. Murzyn, Krzysztof. Tł. |
| Przeznaczenie: | Podręcznik przeznaczony jest dla studentów i wykładowców bioinformatyki, biologii molekularnej, biochemii, biotechnologii, nauk medycznych, matematyki stosowanej, statystyki, fizyki i chemii oraz pracowników naukowych. |
| Skocz do: | Dodaj recenzje, komentarz |
- Przedmowa
- 1. Rewolucja informatyczna w naukach biomedycznych
- 1.1. Gwałtowny przyrost ilości danych
- 1.2. Genomika i techniki wysokoprzepustowe
- 1.3. Czym jest bioinformatyka
- 1.4. Związki między genetyk ̨a populacyjną, ewolucją molekularną oraz bioinformatyką
- 1.4.1. Trochę historii...
- 1.4.2. Ewolucyjne podstawy bioinformatyki
- Literatura
- Zadania
- 2. Kwasy nukleinowe, białka i aminokwasy
- 2.1. Struktura kwasów nukleinowych
- 2.2. Struktura białek
- 2.3. Centralny dogmat biologii molekularnej
- 2.3.1. Transkrypcja
- 2.3.2. Obróbka RNA
- 2.3.3. Kod genetyczny
- 2.3.4. Translacja i synteza białka
- 2.3.5. Domknięcie cyklu replikacja
- 2.4. Właściwości fizykochemiczne aminokwasów i ich znaczenie w procesie zwijania białek
- 2.5. Wizualizacja właściwości aminokwasów za pomoc ̨a metody analizy składowych głównych
- 2.6. Analiza skupisk aminokwasów na podstawie ich właściwości fizykochemicznych
- 2.6.1. „Ręczna” analiza skupisk
- 2.6.2. Metody hierarchicznej analizy skupisk
- 2.6.3. Zmienność hierarchicznej analizy skupisk
- 2.6.4. Metody niehierarchicznej analizy skupisk
- Test
- 3. Ewolucja molekularna i genetyka populacyjna
- 3.1. Czym jest ewolucja?
- 3.2. Mutacje
- 3.3. Zmienność sekwencji wewnątrz i pomiędzy
- 3.4. Drzewa genealogiczne i koalescencja
- 3.4.1. Adam i Ewa
- 3.4.2. Model procesu koalescencji
- 3.5. Rozprzestrzenianie si ̨e nowych mutacji
- 3.5.1. Utrwalanie si ̨e mutacji neutralnych
- 3.5.2. Symulacja dryfu genetycznego i utrwalania mutacji
- 3.5.3. Wprowadzenie selekcji
- 3.6. Ewolucja neutralna i dobór naturalny
- Literatura
- Zadania
- 4. Modele ewolucji molekularnej
- 4.1. Modele ewolucji sekwencji kwasów nukleinowych
- 4.1.1. Do czego s ̨a potrzebne modele ewolucji sekwencji?
- 4.1.2. Model Jukesa–Cantora
- 4.1.3. Bardziej złożone modele ewolucji sekwencji DNA
- 4.1.4. Różne tempo podstawień na różnych pozycjach w sekwencji
- 4.2. Model PAM ewolucji sekwencji białek
- 4.2.1. Zliczanie podstawień aminokwasowych
- 4.2.2. Definiowanie modelu ewolucji sekwencji
- 4.2.3. Ekstrapolacja modelu na większe odległości ewolucyjne
- 4.3. Macierze punktacji różnicą logarytmiczną dla aminokwasów
- 4.3.1. Macierze PAM
- 4.3.2. Związek z fizykochemicznymi właściwościami aminokwasów
- 4.3.3. Macierze BLOSUM
- Literatura
- Zadania
- Test
- 5. Zasoby informacji o genach i białkach
- 5.1. Po co tworzyć bazy danych?
- 5.2. Struktura rekordów w bazach danych
- 5.3. Bazy danych sekwencji nukleotydowych
- 5.3.1. EMBL
- 5.3.2. Struktura rekordu w bazie danych EMBL
- 5.3.3. GenBank
- 5.3.4. Struktura rekordu w bazie danych GenBank
- 5.3.5. dbEST
- 5.3.6. DDBJ
- 5.3.7. INSD
- 5.4. Bazy danych sekwencji białek
- 5.4.1. Historia
- 5.4.2. PIR
- 5.4.3. MIPS
- 5.4.4. Swiss-Prot
- 5.4.5. Struktura rekordu w bazie danych Swiss-Prot
- 5.4.6. TrEMBL
- 5.4.7. PIR-NRL3D
- 5.4.8. UniProt
- 5.5. Bazy danych rodzin białek
- 5.5.1. Rola baz danych rodzin białek
- 5.5.2. PROSITE
- 5.5.3. PRINTS
- 5.5.4. Struktura rekordu w bazie danych PRINTS
- 5.5.5. Blocks
- 5.5.6. PRINTS w reprezentacji blokowej
- 5.5.7. Profile
- 5.5.8. Pfam.
- 5.5.9. eMOTIF
- 5.6. Złożone bazy danych wzorców sekwencji białek
- 5.6.1. InterPro
- 5.6.2. Struktura rekordu w bazie danych InterPro
- 5.7. Bazy danych struktur białek
- 5.7.1. PDB
- 5.7.2. SCOP
- 5.7.3. CATH
- 5.7.4. PDBsum
- 5.8. Inne biologiczne bazy
- Literatura
- 6. Algorytmy wyznaczania dopasowań sekwencji
- 6.1. Co to jest algorytm?
- 6.2. Dopasowanie pary sekwencji — zarys problemu
- 6.3. Dopasowanie pary sekwencji — metody programowania dynamicznego
- 6.3.1. Algorytm 1 — dopasowanie globalne z liniową funkcją kary za przerwy
- 6.3.2. Algorytm 2 — dopasowanie lokalne z liniową funkcją kary za przerwy
- 6.3.3. Algorytm 3 — uogólniona postać funkcji kary za przerwy
- 6.3.4. Algorytm 4 afiniczna funkcja kary za przerwy
- 6.4. Wpływ systemu punktacji na dopasowanie
- 6.5. Dopasowanie wielosekwencyjne
- 6.5.1. Progresywne dopasowanie wielosekwencyjne
- 6.5.2. Ulepszenia algorytmu wyznaczania progresywnych dopasowani wielosekwencyjnych
- 6.5.3. Najnowsze osiągnięcia w metodach wyznaczania dopasowani wielosekwencyjnych
- Literatura
- Zadania
- 7. Przeszukiwanie baz danych sekwencji
- 7.1. Metody wyszukiwania podobnych sekwencji
- 7.1.1. Metoda Smitha–Watermana
- 7.1.2. Heurystyczne metody wyznaczania dopasowani lokalnych — FASTA i BLAST
- 7.1.3. PSI-BLAST
- 7.1.4. Porównanie metod przeszukiwania
- 7.2. Statystyka dopasowań (w teorii)
- 7.2.1. Dlaczego zawracać sobie głow ę statystyką?
- 7.2.2. Prosty przypadek dopasowania pary sekwencji
- 7.2.3. Prosty przypadek przeszukiwania bazy sekwencji
- 7.2.4. Przykładowe dopasowanie słów
- 7.3. Statystyka dopasowań (w praktyce)
- Literatura
- Zadania
- Test
- 8. Metody filogenetyczne
- 8.1. Zrozumieć drzewa filogenetyczne
- 8.2. Wybór sekwencji
- 8.3. Macierze odległości ewolucyjnych i metody analizy skupisk
- 8.3.1. Wyznaczanie odległości ewolucyjnych
- 8.3.2. Metoda średnich połączeń
- 8.3.3. Metoda przyłączania sąsiadów
- 8.4. Metoda bootstrap
- 8.5. Metody optymalizacji drzew i metody poszukiwania drzew
- 8.5.1. Kryteria oceny drzew
- 8.5.2. Poruszenie si ̨e w przestrzeni drzew
- 8.6. Kryterium największej wiarygodności
- 8.7. Kryterium parsymonii
- 8.7.1. Parsymonia i cechy morfologiczne
- 8.7.2. Parsymonia i dane molekularne
- 8.7.3. Porównanie metody parsymonii i metody największej wiarygodności
- 8.8. Inne metody związane z największą wiarygodnością
- 8.8.1. Metoda układania czwórek
- 8.8.2. Bayesowskie metody filogenetyczne
- 8.8.3. Metoda Monte Carlo dla łańcuchów Markowa
- 8.8.4. Przykład zastosowania metody MCMC
- Literatura
- Zadania
- Test
- 9. Wzorce sekwencyjne w rodzinach białek
- 9.1. Przeszukiwanie baz danych sekwencji wykraczające poza analizę dopasowań par sekwencji
- 9.2. Wyrażenia regularne
- 9.2.1. Definicja wyrażeń regularnych
- 9.2.2. Wyszukiwanie sekwencji na podstawie zadanego wyrażenia regularnego
- 9.2.3. Reguły
- 9.2.4. Liberalne wyrażenia regularne
- 9.3. Ślady sekwencyjne
- 9.3.1. Definiowanie śladów
- 9.3.2. Rola macierzy podstawień w definiowaniu śladu
- 9.3.3. Wyszukiwanie sekwencji odpowiadających zadanemu śladowi rodziny białek
- 9.4. Profile i pozycyjnie zró ̇znicowane macierze punktacji
- 9.4.1. Bloki
- 9.4.2. Wyszukiwanie sekwencji odpowiadaj ̨acych zadanemu blokowi
- 9.4.3. Profile
- 9.5. Przykład — receptory sprzężone z białkami G (GPCR)
- 9.5.1. Co to s ̨a receptory sprzężone z białkami G?
- 9.5.2. Skąd wzięły si ̨e GPCR?
- 9.5.3. Ortologi i paralogi GPCR
- 9.5.4. Dlaczego GPCR s ̨a interesujące? Rola bioinformatyków w badaniach GPCR
- 9.5.5. Wykrywanie podobieństwa sekwencji
- 9.5.6. Wykrywanie przynależności do rodziny
- 9.5.7. Analiza GPCR
- 9.5.8. Funkcjonalne znaczenie zestawów cech rozpoznawczych
- Literatura
- Zadania
- Test
- 10. Metody probabilistyczne i nauczanie maszynowe
- 10.1. Zastosowania nauczania maszynowego do rozpoznawania wzorców w bioinformatyce
- 10.2. Probabilistyczne modele sekwencji — pojęcia podstawowe
- 10.2.1. Ilorazy wiarygodności
- 10.2.2. Prawdopodobieństwa a priori oraz a posteriori
- 10.2.3. Dobór parametrów modelu
- 10.3. Wprowadzenie do ukrytych modeli Markowa (HMM)
- 10.3.1. Modele Markowa i korelacje w sekwencjach
- 10.3.2. Prosty model HMM z dwoma stanami ukrytymi
- 10.3.3. Dobór parametrów w modelu HMM
- 10.3.4. Przykłady
- 10.4. Profilowe ukryte modele Markowa
- 10.5. Sieci neuronowe
- 10.5.1. Idea sieci neuronowych
- 10.5.2. Kodowanie danych wejściowych
- 10.5.3. Pojedynczy neuron
- 10.5.4. Perceptron
- 10.5.5. Sieci wielowarstwowe
- 10.5.6. Wymagana liczba neuronów
- 10.6. Sieci neuronowe i przewidywanie struktury drugorzędowej białek
- Literatura
- Zadania
- 11. Wybrane zagadnienia ewolucji molekularnej i analizy filogenetycznej
- 11.1. Struktura i ewolucja RNA
- 11.1.1. Niezmienność drugorzędowej struktury RNA w czasie ewolucji
- 11.1.2. Podstawienia kompensacyjne i metoda porównawcza
- 11.1.3. Podstawowe informacje o strukturze drugorzędowej RNA
- 11.1.4. Maksymalizacja liczby sparowanych zasad
- 11.1.5. Podejście bardziej realistyczne
- 11.1.6. Wpływ termodynamiki na ewolucje sekwencji RNA
- 11.2. Dopasowywanie modeli ewolucyjnych do danych eksperymentalnych
- 11.2.1. Wybór modelu — ilu parametrów rzeczywiście potrzebujemy?
- 11.2.2. Parametryzacja modeli podstawień aminokwasowych
- 11.2.3. Podstawienia synonimiczne i niesynonimiczne
- 11.3. Zastosowania analizy filogenetycznej
- 11.3.1. Radiacja ssaków
- 11.3.2. Typ: wielokomórkowce
- 11.3.3. Ewolucja jądrowców
- 11.3.4. Inne przykłady
- Literatura
- 12. Ewolucja genomu
- 12.1. Genomy bez jądrowców
- 12.1.1. Porównywanie genomów bez jądrowców
- 12.1.2. Utrata i reorganizacja genów
- 12.1.3. Duplikacja genów oraz poziomy transfer genów
- 12.1.4. Wykrywanie i charakterystyka poziomego transferu genów
- 12.1.5. Skupiska grup ortologicznych
- 12.1.6. Filogenezy wyznaczane na podstawie analizy sekwencji wspólnych genów
- 12.2 Genomy organelli
- 12.2.1. Pochodzenie mitochondriów i chloroplastów
- 12.2.2. Ewolucja komórek jądrowców
- 12.2.3. Transfer genów organelli do jądra
- 12.2.4. Mechanizmy rearanzacji genów
- 12.2.5. Filogenezy wyznaczane na podstawie analizy kolejności genów
- Literatura
- 13. Mikromacierze DNA, omy i omiki
- 13.1. Omy i omiki
- 13.2. Technika badan mikromacierzowych
- 13.3. Normalizacja danych z mikromacierzy
- 13.4. Wzorce w danych mikromacierzowych
- 13.4.1. Wykrywanie istotnych zmian w poziomach ekspresji
- 13.4.2. Analiza skupisk
- 13.4.3. Analiza składowych głównych i rozkład wartości osobliwych 13.4.4. Techniki nauczania maszynowego
- 13.5. Proteomika
- 13.5.1. Rozdział i identyfikacja białek
- 13.5.2. Kilka przykładów badan proteomicznych
- 13.5.3. Oddziaływania białko–białko
- 13.6. Zarzadzanie danymi w omach
- Literatura
- Test
- Dodatek matematyczny
- M.1. Potęgi i logarytmy
- M.2. Silnia
- M.3. Sumy
- M.4. Iloczyny
- M.5. Permutacje i kombinacje
- M.6. Różniczkowanie
- M.7. Całkowanie
- M.8. Równania różniczkowe
- M.9. Rozkład dwumianowy
- M.10. Rozkład normalny
- M.11. Rozkład Poissona
- M.12. Rozkład ᵡ2
- M.13. Funkcja gamma i rozkłady gamma
- Literatura
- Zadania
- Test
- Wykaz adresów internetowych
- Słowniczek
- Wykaz skrótów
- Skorowidz *
Zobacz spis treści
Sprawdź dostępność, zarezerwuj (zamów):
(kliknij w nazwę placówki - więcej informacji)