생명정보학 알고리즘

파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘

1 목차

• 1장. 서문
  • 1.1 들어가며
  • 1.2 생명정보학이란?
  • 1.3 책의 구성
• 2장. 파이썬 소개
  • 2.1 파이썬의 특징
  • 2.2 변수와 미리 정의된 함수
  • 2.3 파이썬 코드 작성하기
  • 2.4 파이썬 프로그램 개발
  • 2.5 객체지향 프로그래밍
  • 2.6 사전 정의된 클래스 및 메서드
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 3장. 세포 및 분자생물학의 기초
  • 3.1 세포: 생명의 기본 단위
  • 3.2 유전자 정보: 핵산
  • 3.3 유전자: 유전 정보의 이산 단위
  • 3.4 인간 유전체
  • 3.5 생물 자원 및 데이터베이스
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제
• 4장. 생물학적 서열의 기본적 처리
  • 4.1 생물학적 서열: 표현과 기본 알고리즘
  • 4.2 전사와 역상보
  • 4.3 번역
  • 4.4 가능성 있는 유전자 찾기: 오픈 리딩 프레임
  • 4.5 하나로 합체
  • 4.6 생물학 서열의 클래스
  • 4.7 바이오파이썬으로 서열 처리
  • 4.8 바이오파이썬의 서열 주석 객체
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 5장. 서열 데이터에서 패턴 찾기
  • 5.1 소개: 생명정보학에서 패턴 찾기의 중요성
  • 5.2 고정된 패턴을 찾는 단순한 알고리즘
  • 5.3 휴리스틱 알고리즘: 보이어-무어
  • 5.4 결정적 유한 오토마타
  • 5.5 정규표현식으로 유연한 패턴 찾기
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 6장. 쌍 서열 정렬
  • 6.1 소개: 서열 비교와 서열 정렬
  • 6.2 시각화 정렬: 점 도표
  • 6.3 서열 정렬의 최적화 문제
  • 6.4 전역 정렬을 위한 동적 프로그래밍 알고리즘
  • 6.5 지역 정렬을 위한 동적 프로그래밍 알고리즘
  • 6.6 서열 정렬의 특별한 경우
  • 6.7 바이오파이썬을 활용한 쌍 서열 정렬
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 7장. 데이터베이스에서 유사한 서열 찾기
  • 7.1 소개
  • 7.2 BLAST 알고리즘과 프로그램
  • 7.3 구현한 BLAST 이식
  • 7.4 바이오파이썬을 통한 BLAST 사용
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 8장. 다중 서열 정렬
  • 8.1 소개: 문제 정의와 복잡도
  • 8.2 다중 서열 정렬의 알고리즘 최적화 클래스
  • 8.3 점진적 정렬을 파이썬에서 구현
  • 8.4 바이오파이썬으로 정렬 다루기
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 9장. 계통학 분석
  • 9.1 소개: 문제 정의 및 연관성
  • 9.2 계통학적 분석을 위한 알고리즘 클래스
  • 9.3 파이썬으로 거리 기반 알고리즘 구현
  • 9.4 계통학 분석을 위한 바이오파이썬
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 10장. 모티프 발견 알고리즘
  • 10.1 소개: 문제 정의와 관련성
  • 10.2 브루트 포스 알고리즘: 완전 탐색
  • 10.3 분기 및 경계 알고리즘
  • 10.4 휴리스틱 알고리즘
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 11장. 확률적 모티프와 알고리즘
  • 11.1 확률 모티프 표현 및 검색
  • 11.2 확률 알고리즘: 기댓값 최대화
  • 11.3 모티프 발견을 위한 깁스 샘플링
  • 11.4 바이오파이썬의 확률 모티프
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 12장. 은닉 마르코프 모델
  • 12.1 소개: 은닉 마르코프 모델이란 무엇인가?
  • 12.2 파이썬으로 알고리즘 구현
  • 12.3 데이터베이스 검색을 위한 은닉 마르코프 모델
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 13장. 그래프: 개념과 알고리즘
  • 13.1 그래프: 정의와 표현
  • 13.2 파이썬 클래스 그래프
  • 13.3 인접 노드와 차수
  • 13.4 경로, 탐색, 거리
  • 13.5 사이클
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 14장. 그래프와 생물학적 네트워크
  • 14.1 소개
  • 14.2 네트워크를 그래프로 표현
  • 14.3 네트워크 위상 분석
  • 14.4 대사작용 가능성 평가
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 15장. 게놈으로 리드 어셈블리: 그래프 기반 알고리즘
  • 15.1 게놈 어셈블리 소개 및 관련한 도전들
  • 15.2 오버랩 그래프와 해밀턴 사이클
  • 15.3 드브루인 그래프와 오일러 경로
  • 15.4 실제 게놈 어셈블리
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 16장. 참조 유전자 서열에 리드 어셈블리
  • 16.1 소개: 서열 일치 문제의 정의와 응용법
  • 16.2 패턴 전처리: 트라이
  • 16.3 서열의 전처리: 접미사 트리
  • 16.4 버로우즈 휠러 변환
  • 참고 문헌과 추가 자료
  • 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트
• 17장. 더 읽을거리
  • 17.1 추천하는 생명정보학 서적
  • 17.2 논문 및 학회
  • 17.3 정규 교육 과정
  • 17.4 온라인 교육 자료