Verfügbarkeit: Bioinformatik Interaktiv

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Bibliographische Detailangaben
Titel:	Bioinformatik Interaktiv Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
Von:	Rainer Merkl und Stephan Waack
Person:	Merkl, Rainer 1954- Verfasser aut Waack, Stephan
Hauptverfassende:	Merkl, Rainer 1954- (VerfasserIn), Waack, Stephan 1954- (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Weinheim Wiley-VCH 2009
Ausgabe:	2., erw. und neubearb. Aufl.
Schlagworte:	Bioinformatics Bioinformatik
Online-Zugang:	http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=3320197&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=017738255&sequence=000003&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=017738255&sequence=000004&line_number=0002&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
Beschreibung:	Literaturangaben. - 3. Aufl. u.d.T.: Bioinformatik
Beschreibung:	XVI, 577 S. Ill., graph. Darst. 240 mm x 170 mm
ISBN:	9783527325948 3527325948

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adam_text	Inhaltsverzeichnis Vorwort XV Website XVII Ί Biologische Grundlagen 3 1.1 DNA 3 1.2 Genetischer Code und Genomkomposition 5 1.3 Transkription 9 1.4 RNA 10 1.5 Proteine 21 1.6 Peptidbindung 13 1.7 Konformation von Aminosäureseitenketten 14 1.8 Ramachandran-Plot 25 1.9 Hierarchische Beschreibung von Proteinstrukturen 16 1.10 Sekundärstrukturelemente 16 1.11 α -Helix 17 1.12 ß-Faltblätter 17 1.13 Supersekundärstrukturelemente 18 1.14 Protein-Domänen 19 1.15 Proteinfamilien 20 1.16 Fachbegriffe 23 1.17 Zitierte Literatur 25 2 Sequenzen und ihre Funktion 27 2.1 Definitionen und Operatoren 28 2.2 DNA-Sequenzen 29 2.3 Proteinsequenzen 29 2.4 Vergleich der Sequenzkomposition 33 2.5 Ontologien 35 2.6 Semantische Ähnlichkeit von GO-Termen 38 2.7 Zitierte Literatur 40 VI I Inhaltsverzeichnis 3 Datenbanken 41 3.1 DNA-Sequenz-Datenbanken 42 3.2 RNA-Sequenz-Datenbanken 43 3.3 Proteinsequenz-Datenbanken 44 3.4 Proteinstruktur-Datenbanken 45 3.5 SMART: Analyse der Domänenarchitektur 46 3.6 STRING: Proteine und ihre Interaktionen 47 3.7 SCOP: Strukturelle Klassifikation von Proteinen 47 3.8 Pfam: Kompilation von Proteinfamilien 49 3.9 COG und eggNOG: Gruppen orthologer Gene 50 3.10 Weitere Datenbanken 50 3.11 Zitierte Literatur 54 4 Grundbegriffe der Stochastik 59 4.1 Grundbegriffe der beschreibenden Statistik 61 4.2 Urnenexperimente und diskrete Verteilungen 63 4.3 Die Kolmogoroffschen Axiome 66 4.4 Bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit 67 4.5 Zufallselemente 68 4.6 Unabhängigkeit von Zufallselementen 71 4.7 Markov-Ketten 71 4.8 Erwartungswerte 72 4.9 Varianzen 74 4.10 Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen 77 4.10.1 Diskrete Verteilungen 78 4.10.2 Totalstetige Verteilungen 79 4.11 Schätzer 82 4.12 Grundlagen statistischer Tests 85 4.13 Eine optimale Entscheidungstheorie: Die Neyman-Pearson-Methode 86 4.14 Zitierte Literatur 87 5 Bayessche Entscheidungstheorie und Klassifikatoren 89 5.1 Bayessche Entscheidungstheorie 89 5.1.1 Ein Beispiel: Klassifikation der Proteinoberfläche 90 5.1.2 Übergang zu bedingten Wahrscheinlichkeiten 91 5.1.3 Erweitern auf m Eigenschaften 93 5.2 Marginalisieren 95 5.3 Boosting 96 5.4 ROC-Kurven 98 5.4.1 Gewichten der Fehlklassifikationen 99 5.4.2 Aufnehmen einer ROC-Kurve 99 5.5 Testmethoden für kleine Trainingsmengen 203 5.6 Zitierte Literatur 304 Inhaltsverzeichnis I VII 6 Klassische Cluster- und Klassifikationsverfahren 105 6.1 Metriken und Clusteranalyse 106 6.2 Das mittlere Fehlerquadrat als Gütemaß bei Clusteralgorithmen 106 6.3 Ein einfaches iteratives Clusterverfahren 108 6.4 fc-Mearcs-Clusterverfahren 110 6.4.1 Wahl einer geeigneten Anzahl к von Clustern 111 6.4.2 Statistische Bewertung der Clusteranzahl 111 6.5 Hierarchische Clusterverfahren 113 6.6 Nächster-Nachbar-Klassifikation 114 6.7 к nächste Nachbarn 115 6.8 Zitierte Literatur 117 7 Neuronale Netze 119 7.1 Architektur von neuronalen Netzen 120 7.2 Das Perzeptron 121 7.2.1 Schwellenwertfunktion 121 7.2.2 Ein Beispiel: Modellierung Boolscher Funktionen 122 7.3 Lösbarkeit von Klassifikationsaufgaben 123 7.4 Universelle Approximation 126 7.5 Lernen in neuronalen Netzen 128 7.5.1 Der Backpropagation-Algorithmus 129 7.5.2 Interpretation des Lernschrittes 131 7.6 Codierung der Eingabe 132 7.7 Selbstorganisierende Karten 133 7.7.1 Aufbau der Karte 134 7.7.2 Selbstorganisation 135 7.8 Zitierte Literatur 136 8 Genetische Algorithmen 137 8.1 Objekte und Funktionen 139 8.2 Algorithmus 141 8.3 Der Begriff des Schemas 142 8.4 Dynamik der Anzahl von Schemata 143 8.5 Codierung der Problemstellung 145 8.6 Genetisches Programmieren 146 8.7 Zitierte Literatur 149 9 Paarweiser Sequenzvergleich 153 9.1 Dotplots 155 9.1.1 Definition 155 9.1.2 Beispiel 155 9.1.3 Implementierung 157 9.1.4 Abschätzen der Laufzeit 358 9.1.5 Anwendungen 159 9.1.6 Einschränkungen und Ausblick 162 VIII I Inhaltsverzeichnis 9.2 Entwicklung eines optimalen Alignmentverfahrens 162 9.2.1 Vom paarweisen zum multiplen Sequenzalignment 364 9.2.2 Dynamisches Programmieren І 65 9.2.3 Distanz, Metrik 167 9.2.4 Minkowski-Metrik 168 9.2.5 Eine Metrik für Zeichenketten: Die Hamming-Distanz 169 9.3 Levenshtein-Distanz 170 9.3.1 Berechnung der Levenshtein-Distanz 172 9.3.2 Ableiten des Alignments 175 9.4 Bestimmen der Ähnlichkeit von Sequenzen 176 9.4.1 Globales Alignment 177 9.4.2 Lokales Sequenzalignment 177 9.5 Optimales Bewerten von Lücken 179 9.5.1 Bewertung mithilfe affiner Kostenfunktion 180 9.5.2 Integration in Algorithmen 180 9.6 Namensgebung 182 9.7 Zitierte Literatur 182 10 Sequenz-Motive 183 10.1 Signaturen 184 10.2 Die PROSITE-Datenbank 185 10.3 Die BLOCKS-Datenbank 186 10.4 Sequenz-Profile 187 10.5 Bestimmen von Scores fur Promotor-Sequenzen 188 10.6 Sequenz-Logos 189 10.7 Konsensus-Sequenzen 189 10.8 Sequenzen niedriger Komplexität 191 10.9 Der SEG-Algorithmus 191 10.10 Zitierte Literatur 195 Π Scoring-Schemata 197 11.1 Zur Theorie von Scoring-Matrizen 198 11.2 Algorithmen bedingte Anforderung an Scoring-Matrizen 200 11.3 Identitätsmatrizen 201 11.4 PAM-Einheit 201 11.5 PAM-Matrizen 202 11.6 Erweiterte Datenbasis: Die JTT-Matrix 203 11.7 BLOSUM-Matrizen 205 11.8 Matrix-Entropie 207 11.9 Scoring-Schemata und Anwendungen 209 11.10 Scoring-Funktionen 209 11.11 Zitierte Literatur 210 Inhaltsverzeichnis IIX 12 FASTA, BLAST, PSI-BLAST 213 12.1 FASTA 215 12.2 FASTA-Statistiłc 217 12.3 BLAST 219 12.4 Statistik von Alignments 222 \1A.\ Statistik globaler Alignments 222 12A.2 Statistik lokaler Alignments 222 12.5 Vergleich der Empfindlichkeit von FASTA und BLAST 227 12.6 Verfeinerung der Algorithmen 228 12.7 Profil basierter Sequenz ver gleich 228 12.8 Verwenden von Intermediärsequenzen 229 12.9 PSI-BLAST 231 12.10 Die Empfindlichkeit von Sequenzvergleichsmethoden 235 12.11 Vergleich von Profilen und Konsensus-Sequenzen 236 12.12 Zitierte Literatur 238 13 Multiple Sequenzalignments 239 13.1 Berechnen von Scores für multiple Sequenzalignments 241 13.2 Iteratives, progressives Bestimmen eines multiplen Alignments 242 13.3 ClustalW: Konzepte 243 13.4 ClustalW: Algorithmus 244 13.5 ClustalW: Multiples Sequenzalignment für Trvpsin-Inhibitoren 244 13.6 T-Coffee 246 13.7 M-Coffee und SD-Coffee 250 13.8 Alternative Ansätze 252 13.9 Verwenden von MSAs zur Charakterisierung von Residuen 251 13.9.1 Entwickeln der Scoring-Funktion 252 13.9.2 SDPpred: Vergleich homologer Proteine mit unterschiedlicher Spezifität 254 13.10 Alignment von DNA- und RNA-Sequenzen 256 13.11 Zitierte Literatur 257 14 Grundlagen phylogenetischer Analysen 259 14.1 Phylogenetische Ansätze 263 14.2 Distanz basierte Verfahren 264 14.2.1 Ultrametrische Matrizen 264 14.2.2 Additive Matrizen 266 14.3 Linkage-Algorithmen 268 14.4 Der Neighbour-Joining-Algorithmus 270 14.5 Parsimony-Methoden 272 14.6 Konstraktion eines Parsimony-Baumes 274 14.7 Maximum-Iikelihood-Ansätze 275 14.7.1 Übergangswahrscheinlichkeiten für DNA-Sequenzen 275 14.7.2 Empirische Modelle der Protein-Evolution 276 14.7.3 Berechnen der Likelihood eines Baumes 278 Χ Ι Inhaltsverzeichnis 14.7.4 Quartett-Puzzle 280 14.8 Grundannahmen phylogenetischer Algorithmen 283 14.9 Phylogenetische Analyse und statistische Bewertung 284 14.9.1 Verwenden von Outgroups 284 14.9.2 Das Bootstrap-Verfahren 284 14.10 Weitere phylogenetische Ansätze und Resultate 286 14.11 Zitierte Literatur 287 15 Hidden-Markov-Modelle 289 15.1 Eine Problem orientierte Einfuhrung 290 15.2 Markov-Modelle 293 15.3 Ergodische Markovsche Ketten 300 15.3.1 Die Kolmogorov-Chapman-Gleichungen 300 15.3.2 Klassifikation der Zustände 301 15.3.3 Stationäre Verteilungen 306 15.3.4 Ergodizität von Quellen 308 15.3.5 Fazit 309 15.4 Niveau und Macht einfacher Tests 310 15.5 Exkurs: Grenzwertsätze 326 15.6 Diskrimination von CpG-Inseln 319 15.7 Ansätze zur Lokalisierung von CpG-Inseln 322 15.8 Der Begriff des Hidden-Markov-Modells 325 15.9 Wichtige Algorithmen für HMMs 328 15.9.1 Der Vorwärtsalgorithmus 329 15.9.2 Der Viterbi-Algorithmus 332 15.9.3 Der Rückwärtsalgorithmus 336 15.9.4 Die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit der Zustände 337 15.10 Das zeitweise unehrliche Casino 339 15.11 Das Rekonstruktionsproblem für HMMs 342 15.11.1 Ein Maximum-Likelihood-Schätzer 342 15.11.2 Der Baum-Welch-Algorithmus zur Parameterschätzung 345 15.12 Zitierte Literatur 350 16 Profil-HMMs zur Modellierung von Proteinfamilien 351 16.1 Profil-HMMs 353 16.2 Viterbi-Pfade in Profil-HMMs 356 16.3 Eine Lösung des Anfrageproblems 361 16.4 Vorwärts- und Rückwärtsvariablen 362 16.5 Vom MSA zum Profil-HMM 366 16.6 Zitierte Literatur 369 17 Bedingte Markovsche Zufallsfelder 371 17.1 Markierungsprobleme und ME-Prinzip 372 17.1.1 Umfang eines Markierungsproblems 373 17.1.2 Merkmale 374 Inhaltsverzeichnis XI 17.1.3 Maximierung der bedingten Entropie als Induktionsprinzip 375 17.1.4 ML-Parameterbestimmung 377 17.2 Der Satz von Hammersley und Clifford 378 17.3 IIS-Algorithmus 380 17.4 Linien-CRFs 383 17.4.1 Precomputing 383 17.4.2 Inferenz 385 17.4.3 Training: Umsetzung des IIS-Algorithmus 386 17.5 Zitierte Literatur 390 18 Vorhersage der Sekundärstruktur 391 18.1 Vorhersage der Proteinsekundärstruktur 392 18.1.1 Erste Ansätze: Chou-Fasman 392 18.1.2 PHD - Profil basierte Vorhersage 394 18.1.2.1 Vorgehensweise in PHD 394 18.1.2.2 Die Entwicklung und Validierung der Konformation von PHD 396 18.1.2.3 Trainieren der neuronalen Netze 397 18.1.2.4 Validierung mit Leove-one-out-Verfahren 397 18.2 Vorhersage der RNA-Sekundärstruktur 399 18.2.1 RNA-Sequenzen und -Strukturen 400 18.2.2 Freie Energie und Strukturen 401 18.2.3 Vorhersage der Sekundärstruktur durch Energieminimierung 403 18.2.4 Strukturen mit Schleifen 404 18.2.4.1 Berücksichtigung von Stacking-Interaktionen 405 18.2.4.2 Rekursionsgleichungen mit Stacking-Interaktionen 406 18.2.5 STAR: Vorhersage der Sekundärstruktur unter Verwendung eines genetischen Algorithmus 407 18.2.5.1 Erste Version des Modells 407 18.2.5.2 Zweite Version: Modellierung der RNA-Faltung 409 18.2.5.3 Ergebnisse 410 18.2.6 Weitere Verfahren zur Vorhersage von Strukturen mit Pseudoknoten 410 18.3 Zitierte Literatur 411 19 Vergleich von Protein-SD-Strukturen 413 19.1 Vergleich zweier Protein-SD-Strukturen 413 19.2 Superposition von Protein-SD-Strukturen 415 19.3 SAP: Vergleich von ЗО-ЅшЉигеп mithilfe von Vektorbündeln 416 19.4 Simulated Annealing 419 19.5 Superposition mithilfe von DALI 422 19.5.1 Scores für Substrukturen 423 19.5.2 Alignieren von Substrukturen 424 19.6 TM-Align 425 19.7 Zitierte Literatur 427 XII Inhaltsverzeichnis 20 Homologiemodellierung und Vorhersage der ProteinOD-Struktur 429 20.1 Verwenden von Threading-Verfahren 433 20.2 Eine Profil-Methode: SD-ID-Proffle 433 20.2.1 Bestimmen der Umgebungen 433 20.2.2 Generieren eines SD-ID-Profils 435 20.3 Wissensbasierte Kraftfelder 438 20.3.1 Theoretische Grundlagen 441 20.3.2 Ableiten der Potenziale 443 20.4 GenThreader 445 20.5 3D-PSSM 445 20.5.1 Generieren einer Profil-Bibliothek 446 20.5.2 Erstellen einer 3D-PSSM 447 20.5.3 Prozessieren der Query 449 20.5.4 Strukturvorhersage 450 20.5.5 Beitrag individueller Parameter 452 20.6 HHsearch 453 20.6.1 Grundlagen des Alignments von Hidden-Markov- Ketten 453 20.6.2 Paarweises Alignment von HMMs 457 20.6.3 Performanz von HHsearch 458 20.6.4 Strukturvorhersage mit HHsearch 460 20.7 ROSETTA/ROBETTA 460 20.7.1 Energieterme 461 20.7.2 De novo Strakturvorhersage mit ROSETTA 464 20.7.3 Alternativen zur Fragmentinsertion 465 20.7.4 Modellieren strukturell variabler Regionen in Homologiemodellen 466 20.8 Weitere Ansätze 467 20.9 Zitierte Literatur 46S 21 Analyse integraler Membranproteine 471 21.1 Struktur integraler Membranproteine 472 21.2 Spezifische Probleme beim Sequenzvergleich 473 21.3 Vorhersage der Topologie von Helix-Bündeln 474 21.3.1 HMMTOP: das Topologiemodell 474 21.3.2 HMMTOP: Architektur des HMMs 476 21.4 Vorhersage der Topologie und Struktur von ß-Fässern 477 21.4.1 Architektur von TMBpro 478 21.4.2 Ausgabe und Performanz von TMBpro 479 21.5 Gegenwärtiger Stand bioinformatischer Methoden 480 21.6 Zitierte Literatur 480 22 Entschlüsselung von Genomen 481 22.1 Shotgun-Sequenzierang 484 22.2 Die Anzahl von Contigs beim Shotgun-Ansatz 22.3 Basecalling 486 22.4 Assemblieren von Teilsequenzen 488 485 Inhaltsverzeichnis XIII 22.4.1 Phase 1: Bestimmen überlappender Präfix-/Suffix-Regionen 489 22.4.2 Phase 2: Erzeugen von Contigs 490 22.4.3 Phase 3: Generieren der Konsensus-Sequenz 491 22.5 Annotation kompletter Genome 492 22.6 Metagenomik 496 22.6.1 Spezielle Anforderungen an die Bioinformatik 496 22.6.2 Minimalanforderungen für Metagenom-Annotation 497 22.7 Zitierte Literatur 498 23 Auswertung von Genexpressionsdaten 501 23.1 DNA-Chip-Technologie 501 23.1.1 Datenbanken für Genexpressionsdaten 503 23.1.2 Grenzen der Technologie 504 23.2 Bioinformatiscne Analyse von DNA-Chip-Signalen 505 23.2.1 Quantifizierung von Expressionswerten 505 23.2.2 Normalisierung und Datenreduktion 506 23.2.3 Normalisierung über Replikate 5І0 23.3 Identifizieren differentiell exprimierter Gene 511 23.4 Metriken zum Vergleich von Expressionsdaten 511 23.5 Algorithmen für die Analyse kompletter DNA-Chip-Datensätze 513 23.5.1 Anwendung von Clusterverfahren auf Genexpressionsdaten 514 23.5.2 Validierung und Alternativen 514 23.6 Hauptkomponentenanalyse 515 23.7 Biclusterverfahren 517 23.7.1 Ein Beispiel für Biclusterverfahren: ISA 528 23.7.2 Der Signatur-Algorithmus 519 23.7.3 Iterative Optimierung 522 23.8 Grenzen und Alternativen 524 23.9 Genexpressions-Profiling 524 23.10 Wärmekarten 525 23.10.1 Der klassische Ansatz 526 23.10.2 Kombination von Datenquellen mithilfe von ClusCor 527 23.11 Informationsgewinnung für systembiologische Fragestellungen 528 23.11.1 Bündelung von Datenbankinformation 529 23.11.2 Statistische Analyse der Termverteilung 529 23.11.3 Verwendbarkeit des Verfahrens 530 23.12 Zitierte Literatur 530 24 Analyse von Protein-Protein-Interaktionen 533 24.1 Biologische Bedeutung des Interaktoms 534 24.2 Methoden zum Bestimmen des Interaktoms 534 24.3 Anforderungen an Datenbanksysteme 536 24.4 Analyse des Genominhaltes 537 24.4.1 Genfusion 538 24.4.2 Phyletische Muster 539 XIV I Inhaltsverzeichnis 24.4.3 Analyse von Genfolgen 540 24.4.4 Performanz Sequenz basierter Methoden 541 24.5 Bewertung von Codon-Häufigkeiten 542 24.6 Suche nach korrelierten Mutationen 543 24.6.1 Generieren von sortierten MSA-Paaren 544 24.6.2 Identifizieren korrelierter Mutationen 544 24.7 Vergleich phylogenetischer Bäume 545 24.7.1 Die Mirror-tree-Methode 546 24.7.2 Korrektur des Hintergrundsignals 547 24.8 Vorhersage des Interaktoms der Hefe miťhilfe eines Bayesschen Klassifikators 548 24.9 Zitierte Literatur 553 25 Zum Schluss 555 25.1 Zitierte Literatur 559 Stichwortverzeichis 561 Die zweite Auflage dieses erfolgreichen Lehrbuchs ist vollständig überarbeitet und in großen Teilen erweitert. Insbesondere wurde die Behandlung der Genom-Daten¬ analyse vertieft und es wurden Kapitel zur Homologiemodellierung von Proteinen, zur Vorhersage von Protein-Protein-Interaktionen, zur Analyse von Membranpro¬ teinen und zur Auswertung von Microarrays eingeführt. Als weitere informatische Konzepte werden die Bayessche Entscheidungstheorie und Klassifikation sowie bedingte Markovsche Zufallsfelder vorgestellt. Aus dem Inhalt: ■ Grundlagen: Biologie und Datenbanken, Sequenzen und ihre Funktion ■ Lernen, Optimieren und Entscheiden: Grundbegriffe der Stochastik, Bayessche Entscheidungstheorie, Cluster- und Klassifikationsverfahren, neuronale Netze, genetische Algorithmen ■ Algorithmen und Modelle der Bioinformatik: paarweiser Sequenzvergleich, Scoring-Schemata, multiple Sequenzalignments, phylogenetische Analyse, Hidden-Markov-Modelle, Markovsche Zufallsfelder, Auswertung von Genexpressionsdaten, Vorhersage der Protein-3 D -Struktur, Analyse von Protein-Protein-Interaktionen PD Dr. Rainer Merkl hat biomedizinische Technik und Informatik studiert und sich in Bioinformatik habilitiert. Hr war am Max-Planck-Institut für Biochemie, Martinsried sowie an der Universität Göttingen tätig, ehe er an der Universität Regensburg eine Arbeitsgruppe für Proteindesign und -evolution aufbaute. Er vermittelt Studierenden der Biologie und Biochemie in Vorlesungen und Praktika die Konzepte und den Gebrauch bioinformatischer Werkzeuge. Zudem unterrichtet er Studierende der Informatik an der Fernuniversität Hagen in grundlegenden Algorithmen der Bioinformatik. Das vorliegende Lehrbuch über¬ deckt in Umfang und Themenauswahl den Inhalt dieser Lehrveranstaltungen. Erfahrungen aus der Vermittlung des Lernstoffes haben ganz maßgeblich das Angebot an webbasierten und interaktiven Lernmodulen geprägt, die den gedruckten Text komplementieren. Professor Dr. Stephan Waack hat in Berlin Mathematik studiert und sich in Informatik habilitiert. Von 1992 bis 1993 war er Heisenbergstipendiat der DFG. Seit 1993 ist er an der Fakultät für Mathematik und Informatik der Universität Göttingen tätig. Seine Forschungstätigkeit konzentrierte sich zunächst auf die theoretische Informatik, vor allem die Komplexitätstheorie. Seit Anfang dieses Jahrtausends beschäftigt er sich in Forschung und Lehre mit Anwendungen algorithmischer Methoden insbesondere aus dem Bereich des Maschinen¬ lernens in der Bioinformatik. Inhalte und Erfahrungen seiner Vorlesungen zu den Grundlagen der probabilistischen Datenmodellierung und zur algorithmischen Lerntheorie sind in dieses Lehrbuch eingeflossen.
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