생명정보학 알고리즘 책 가격비교

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책 정보

· 제목 : 생명정보학 알고리즘 (파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791161754765
· 쪽수 : 424쪽

책 소개

기본적인 파이썬과 분자생물학 배경지식을 다룬 후, 친절한 파이썬 스크립트와 함께 서열 분석 알고리즘을 다룬다. 마지막으로 그래프 기반의 고급 알고리즘을 다룬다. 각 장의 끝에는 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트도 제공한다.

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

저자소개

페드로 페헤이라 (지은이) 정보 더보기

스타트업 회사인 i3S(포르투갈)의 연구원이다. 컴퓨터 생물학에 관한 연구를 맡고 있으며, 특히 암 유전체학과 인구 유전체학 분야에 집중하고 있다. 여러 연구 그룹과 협력해서 ICGCCLL, GEUVADIS, GTEx 등과 같은 다양한 국제 컨소시엄에 참여했으며, 유전체학 스타트업 환경에서 풍부한 생명정보학 관련 지식을 쌓으면서 데이터 해석을 위한 시스템의 개발을 경험했다.

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포르투갈 민호대학교(University of Minho)의 부교수로, 정보학과(Informatics Department)에서 강의하며 생명공학 센터 선임 연구원으로 근무하고 있다. 2007년부터 생명정보학 알고리즘 및 도구, 데이터 분석, 머신러닝 관련 과목을 가르쳐왔으며 생명정보학 석사 프로그램의 책임자다. 주 연구 분야는 대사 모델링과 오믹스 데이터 분석(omics data analysis)을 위한 도구와 알고리즘의 개발이다.

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생물정보학자로 생물정보학으로 우리 사회의 문제를 해결하고자 하는 바람을 갖고 있다. 마크로젠을 거쳐 현재 쓰리빌리언에서 생물정보학 엔지니어로 근무하고 있다. 공역서로 『니콜라스 볼커 이야기』(MID, 2016), 『생명정보학 알고리즘』(에이콘출판, 2020)이 있으며 저서로는 『바이오파이썬으로 만나는 생물정보학』(비제이퍼블릭, 2019)이 있다. 생물정보학자의 블로그(https://korbillgates.tistory.com)를 운영하며 온라인 및 오프라인에서 생명정보학을 알리고자 노력 중이다.

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제약회사 연구소에서 연구원으로 근무하고 있으며, 생물학 실험과 프로그래밍에 관심이 많은 자칭 바이오해커다. 다양한 과정에서 얻은 경험을 공유하는 블로그(https://partrita.github.io)를 운영하고 있다. 『파이썬을 활용한 생명정보학 2/e』(에이콘, 2019)을 번역했으며, 최근에는 신약 개발에서 빅데이터, 머신러닝 등과 같은 다양한 분석 기술을 응용하고자 노력하고 있다. 그리고 언젠가 사이언스 판타지 소설을 써보고 싶다는 꿈을 갖고 있다.

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