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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
配架場所 |
請求記号 |
資料番号 |
資料種別 |
状態 |
個人貸出 |
在庫
|
| 1 |
西部図書館 | 一般開架 | 4673/49/ | 1102089510 | 一般 | 在庫 | 可 |
○ |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1000001754865 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
バイオインフォマティクスのためのアルゴリズム入門 |
| 書名ヨミ |
バイオインフォマティクス ノ タメ ノ アルゴリズム ニュウモン |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
Neil C.Jones／著
Pavel A.Pevzner／著
渋谷 哲朗／訳
坂内 英夫／訳
|
| 著者名ヨミ |
Neil C Jones Pavel A Pevzner シブヤ テツオ バンナイ ヒデオ |
| 著者名原綴 |
Jones Neil C. Pevzner Pavel A. |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
共立出版
|
| 出版年月 |
2007.6 |
| 本体価格 |
￥４８００ |
| ISBN |
978-4-320-05650-3 |
| ISBN |
4-320-05650-3 |
| 数量 |
11,323p |
| 大きさ |
26cm |
| 分類記号 |
467.3
|
| 件名 |
バイオインフォマティクス
アルゴリズム
|
| 注記 |
原タイトル:An introduction to bioinformatics algorithms |
| 注記 |
文献:p309～316 |
| 内容紹介 |
バイオインフォマティクスに必要なアルゴリズムの概念を学ぶことができるよう、図などを用いてわかりやすく解説した入門的な教科書。分子生物学、情報科学の前提知識がなくても理解できる。 |
内容細目
| No. |
内容タイトル |
内容著者１ |
内容著者２ |
内容著者３ |
内容著者４ |
| 1 |
第1章 イントロダクション |
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| 2 |
第2章 アルゴリズムと計算量 |
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| 3 |
2.1 アルゴリズムとは何か? |
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| 4 |
2.2 「生物学的アルゴリズム」と「計算機のアルゴリズム」 |
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| 5 |
2.3 釣銭問題 |
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| 6 |
2.4 「正しいアルゴリズム」と「正しくないアルゴリズム」 |
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| 7 |
2.5 再帰的アルゴリズム |
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| 8 |
2.6 「反復アルゴリズム」と「再帰的アルゴリズム」 |
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| 9 |
2.7 「速いアルゴリズム」と「遅いアルゴリズム」 |
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| 10 |
2.8 Big‐O記法 |
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| 11 |
2.9 アルゴリズム設計のテクニック |
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| 12 |
2.10 「手に負える問題」と「手に負えない問題」 |
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| 13 |
2.11 補遺 |
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| 14 |
2.12 演習問題 |
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| 15 |
第3章 分子生物学入門 |
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| 16 |
3.1 生命は何からできているか? |
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| 17 |
3.2 遺伝情報をもつものは? |
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| 18 |
3.3 遺伝子は何をするのか? |
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| 19 |
3.4 遺伝子が記されている分子はどの分子か? |
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| 20 |
3.5 DNAの構造はどのような構造か? |
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| 21 |
3.6 DNAからタンパク質へ何が情報を運ぶのか? |
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| 22 |
3.7 タンパク質はどのようにしてつくられるか? |
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| 23 |
3.8 DNAを解析するには? |
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| 24 |
3.9 種における個々の個体は何が異なるのか? |
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| 25 |
3.10 種と種は何が異なるのか? |
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| 26 |
3.11 なぜバイオインフォマティクスが必要か? |
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| 27 |
第4章 全解探索 |
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| 28 |
4.1 制限酵素地図の作成 |
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| 29 |
4.2 実用的でない制限酵素地図作成アルゴリズム |
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| 30 |
4.3 実用的な制限酵素地図作成アルゴリズム |
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| 31 |
4.4 DNA配列中の制御モチーフ |
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| 32 |
4.5 プロファイル |
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| 33 |
4.6 モチーフ発見問題 |
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| 34 |
4.7 探索木 |
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| 35 |
4.8 モチーフを発見する |
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| 36 |
4.9 中央文字列を探す |
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| 37 |
4.10 補遺 |
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| 38 |
4.11 演習問題 |
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| 39 |
第5章 グリーディー・アルゴリズム |
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| 40 |
5.1 ゲノム再編成 |
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| 41 |
5.2 反転ソート |
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| 42 |
5.3 近似アルゴリズム |
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| 43 |
5.4 よりよいグリーディー戦略 |
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| 44 |
5.5 グリーディー戦略によるモチーフ発見 |
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| 45 |
5.6 補遺 |
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| 46 |
5.7 演習問題 |
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| 47 |
第6章 動的計画法 |
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| 48 |
6.1 DNA配列比較の威力 |
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| 49 |
6.2 釣銭問題再考 |
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| 50 |
6.3 マンハッタン観光客問題 |
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| 51 |
6.4 編集距離とアラインメント |
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| 52 |
6.5 最長共通部分列 |
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| 53 |
6.6 グローバル配列アラインメント |
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| 54 |
6.7 アラインメントのスコアづけ |
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| 55 |
6.8 ローカル配列アラインメント |
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| 56 |
6.9 ギャップペナルティーつきのアラインメント |
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| 57 |
6.10 マルチプルアラインメント |
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| 58 |
6.11 遺伝子予測 |
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| 59 |
6.12 統計的な遺伝子予測のアプローチ |
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| 60 |
6.13 類似性に基づく遺伝子予測のアプローチ |
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| 61 |
6.14 スプライストアラインメント |
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| 62 |
6.15 補遺 |
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| 63 |
6.16 演習問題 |
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| 64 |
第7章 分割統治アルゴリズム |
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| 65 |
7.1 ソーティングへの分割統治のアプローチ |
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| 66 |
7.2 省スペース配列アラインメント |
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| 67 |
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 |
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| 68 |
7.4 2乗時間より速いアラインメントの構築 |
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| 69 |
7.5 補遺 |
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| 70 |
7.6 演習問題 |
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| 71 |
第8章 グラフ・アルゴリズム |
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| 72 |
8.1 グラフとは |
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| 73 |
8.2 グラフと遺伝学 |
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| 74 |
8.3 DNAの配列決定 |
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| 75 |
8.4 最短超文字列問題 |
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| 76 |
8.5 DNAアレイを用いたシークエンシング法 |
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| 77 |
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 |
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| 78 |
8.7 SBHをハミルトンパス問題として解く |
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| 79 |
8.8 SBHをオイラーパス問題として解く |
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| 80 |
8.9 DNA配列断片のアセンブリ |
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| 81 |
8.10 タンパク質の配列決定と同定 |
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| 82 |
8.11 ペプチド配列決定問題 |
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| 83 |
8.12 スペクトルグラフ |
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| 84 |
8.13 データベース検索によるタンパク質同定 |
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| 85 |
8.14 スペクトル合成 |
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| 86 |
8.15 スペクトルアラインメント |
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| 87 |
8.16 補遺 |
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| 88 |
8.17 演習問題 |
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| 89 |
第9章 組合せパタンマッチング |
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| 90 |
9.1 リピート発見 |
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| 91 |
9.2 ハッシュテーブル |
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| 92 |
9.3 完全一致パタン検索 |
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| 93 |
9.4 キーワード木 |
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| 94 |
9.5 接尾辞木 |
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| 95 |
9.6 相同性検索のためのヒューリスティック |
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| 96 |
9.7 近似パタンマッチング |
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| 97 |
9.8 BLASTによる配列データベース検索 |
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| 98 |
9.9 補遺 |
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| 99 |
9.10 演習問題 |
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| 100 |
第10章 クラスタリングと系統樹解析 |
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| 101 |
10.1 遺伝子発現解析 |
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| 102 |
10.2 階層的クラスタリング |
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| 103 |
10.3 k‐Meansクラスタリング |
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| 104 |
10.4 クラスタリングと準クリーク |
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| 105 |
10.5 系統樹 |
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| 106 |
10.6 距離に基づく系統樹作成 |
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| 107 |
10.7 加算可能行列に対する系統樹作成 |
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| 108 |
10.8 系統樹と階層的クラスタリング |
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| 109 |
10.9 特徴に基づく系統樹作成 |
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| 110 |
10.10 節約度最小化の小問題 |
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| 111 |
10.11 節約度最小化の大問題 |
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| 112 |
10.12 補遺 |
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| 113 |
10.13 演習問題 |
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| 114 |
第11章 隠れマルコフモデル |
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| 115 |
11.1 CGアイランドと「公正なカジノ」店 |
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| 116 |
11.2 「公正なカジノ」店と隠れマルコフモデル |
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| 117 |
11.3 HMMの解読アルゴリズム |
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| 118 |
11.4 HMMのパラメータ推定 |
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| 119 |
11.5 プロファイルHMMアラインメント |
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| 120 |
11.6 補遺 |
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| 121 |
11.7 演習問題 |
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| 122 |
第12章 確率的アルゴリズム |
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| 123 |
12.1 ソーティング問題再考 |
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| 124 |
12.2 Gibbsサンプリング |
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| 125 |
12.3 ランダムプロジェクション |
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| 126 |
12.4 補遺 |
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| 127 |
12.5 演習問題 |
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