Methoden der Bioinformatik: Eine Einführung by Prof. Dr. Marc-Thorsten Hütt, Manuel Dehnert (auth.)

By Prof. Dr. Marc-Thorsten Hütt, Manuel Dehnert (auth.)

Endlich Schluss mit den Blackboxes

Die Bioinformatik ist in kurzer Zeit zu einer unverzichtbaren Grundlage für die biologische Forschung - insbesondere auf dem Gebiet der Molekularbiologie und Genetik - geworden. Dennoch werden die fertigen Softwarepakete meist nur benutzt, ohne die Verfahren hinter den Methoden zu verstehen.

Marc Thorsten Hütt und Manuel Dehnert schließen diese Kluft. Sie führen den Leser von den mathematischen Grundlagen zu den konkreten Methoden der Bioinformatik und den fertigen Softwarewerkzeugen. Oder sie gehen den umgekehrten Weg und erläutern – ausgehend von den etablierten Verfahren – Schritt für Schritt die dahinter liegenden mathematischen Verfahren und Strategien.

Ein besonderes spotlight sind die Mathematica-Exkurse. Schritt für Schritt wird die Implementierung wichtiger Algorithmen der Bioinformatik im Computeralgebra-Programm Mathematica vorgeführt.

Mit diesem Buch verstehen Sie die Verfahren hinter den Methoden der Bioinformatik.

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17. Graphenrepräsentation des Protein-Protein-Interaktionsnetzwerks der Hefe Saccharomyces cerevisiae. Die verschiedenen Graustufen geben unterschiedliche Grade funktioneller Bedeutung für den Organismus an. (Aus: Jeong et al. (2001)) getragen, wenn es eine in Hybridisierungsexperimenten (engl. two-hybrid screens) nachgewiesene Interaktion zwischen den beiden Proteinen gibt. Die Codierung in Grauwerten entstammt einer Schlüsseluntersuchung dieses Netzwerks, bei der versucht wurde, topologische Information mit funktioneller biologischer Information zu korrelieren.

Diese schematische Übersicht benennt die wichtigsten Gruppen von Beiträgen zu dem in Chromosomen angeordneten Sequenzinhalt. Die Unterteilung erfolgt hier in Gene und intergenische Sequenzbereiche tion aus der RNA-Sequenz entfernt werden) und regulatorische Elemente wie Promotorregionen und Enhancer oder Silencer. In den intergenischen Bereichen finden sich zum Beispiel repetitive Elemente, etwa Transposons (also Sequenzsegmente, die sich selbst aus dem Genom ausschneiden oder kopieren und an einer anderen Sequenzposition wieder einsetzen können), Mikrosatelliten (also häufige Wiederholungen sehr kurzer Sequenzsegmente) und Regionen geringer statistischer Komplexität (engl.

4 zeigt eine Abfolge von zehn Zufallsexperimenten mit jeweils zehn Einträgen. Die erheblichen Unterschiede zwischen den Punktverteilungen zeigen deutlich, dass zehn Wiederholungen keinesfalls ausreichen, um die zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsverteilung angemessen abzubilden. 5 zeigt drei Häufigkeitsverteilungen für unterschiedliche Stichprobengrößen, sowie die tatsächliche Verteilung. Der optische Eindruck aus Abb. 4 bestätigt sich: Mit nur zehn Wiederholungen des Einzelereignisses lassen sich die Intervallgrößen nur unzureichend nachzeichnen.

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