Building Bioinformatics Solutions

Author: Conrad Bessant,Darren Oakley,Ian Shadforth

Publisher: OUP Oxford

ISBN: 0191643203

Category: Science

Page: 352

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Bioinformatics encompasses a broad and ever-changing range of activities involved with the management and analysis of data from molecular biology experiments. Despite the diversity of activities and applications, the basic methodology and core tools needed to tackle bioinformatics problems is common to many projects. This unique book provides an invaluable introduction to three of the main tools used in the development of bioinformatics software - Perl, R and MySQL - and explains how these can be used together to tackle the complex data-driven challenges that typify modern biology. These industry standard open source tools form the core of many bioinformatics projects, both in academia and industry. The methodologies introduced are platform independent, and all the examples that feature have been tested on Windows, Linux and Mac OS. Building Bioinformatics Solutions is suitable for graduate students and researchers in the life sciences who wish to automate analyses or create their own databases and web-based tools. No prior knowledge of software development is assumed. Having worked through the book, the reader should have the necessary core skills to develop computational solutions for their specific research programmes. The book will also help the reader overcome the inertia associated with penetrating this field, and provide them with the confidence and understanding required to go on to develop more advanced bioinformatics skills.

Building Bioinformatics Solutions

Author: Robert Elder

Publisher: N.A

ISBN: 9781975792152

Category:

Page: 358

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Building Bioinformatics Solutions is suitable for graduate students and researchers in the life sciences who wish to automate analyses or create their own databases and web-based tools. No prior knowledge of software development is assumed. Having worked through the book, the reader should have the necessary core skills to develop computational solutions for their specific research programmes. The book will also help the reader overcome the inertia associated with penetrating this field, and provide them with the confidence and understanding required to go on to develop more advanced bioinformatics skills.

Exploring Bioinformatics

Author: Caroline St. Clair,Jonathan E. Visick

Publisher: Jones & Bartlett Publishers

ISBN: 128402346X

Category: Computers

Page: 360

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Thoroughly revised and updated, Exploring Bioinformatics: A Project-Based Approach, Second Edition is intended for an introductory course in bioinformatics at the undergraduate level. Through hands-on projects, students are introduced to current biological problems and then explore and develop bioinformatic solutions to these issues. Each chapter presents a key problem, provides basic biological concepts, introduces computational techniques to address the problem, and guides students through the use of existing web-based tools and software solutions. This progression prepares students to tackle the On-Your-Own Project, where they develop their own software solutions. Topics such as antibiotic resistance, genetic disease, and genome sequencing provide context and relevance to capture student interest.

Introduction to Data Mining for the Life Sciences

Author: Rob Sullivan

Publisher: Springer Science & Business Media

ISBN: 1597452904

Category: Science

Page: 638

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Data mining provides a set of new techniques to integrate, synthesize, and analyze tdata, uncovering the hidden patterns that exist within. Traditionally, techniques such as kernel learning methods, pattern recognition, and data mining, have been the domain of researchers in areas such as artificial intelligence, but leveraging these tools, techniques, and concepts against your data asset to identify problems early, understand interactions that exist and highlight previously unrealized relationships through the combination of these different disciplines can provide significant value for the investigator and her organization.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Angewandte Bioinformatik

Eine Einführung

Author: Paul M. Selzer,Richard J. Marhöfer,Oliver Koch

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3662541351

Category: Science

Page: 184

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Für Studierende und Wissenschaftler der Lebenswissenschaften schafft dieses Buch einen schnellen, strukturierten Zugang zur Angewandten Bioinformatik ohne Programmierkenntnisse oder tiefgehende Informatikkenntnisse vorauszusetzen. Es bietet eine Einführung in die tägliche Anwendung der vielfältigen bioinformatischen Werkzeuge und gibt einen ersten Überblick über das sehr komplexe Fachgebiet. Die Kontrolle des vermittelten Stoffs wird durch Übungsbeispiele mit Lösungen gewährleistet. Ein Glossar der zugrundeliegenden Fachtermini sowie ein ausführliches Sachverzeichnis runden das Buch ab. Für die 2. Auflage wurde das Werk umfassend aktualisiert.

Problems and Solutions in Biological Sequence Analysis

Author: Mark Borodovsky,Svetlana Ekisheva

Publisher: Cambridge University Press

ISBN: 1139458124

Category: Science

Page: N.A

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This book is the first of its kind to provide a large collection of bioinformatics problems with accompanying solutions. Notably, the problem set includes all of the problems offered in Biological Sequence Analysis (BSA), by Durbin et al., widely adopted as a required text for bioinformatics courses at leading universities worldwide. Although many of the problems included in BSA as exercises for its readers have been repeatedly used for homework and tests, no detailed solutions for the problems were available. Bioinformatics instructors had therefore frequently expressed a need for fully worked solutions and a larger set of problems for use on courses. This book provides just that: following the same structure as BSA and significantly extending the set of workable problems, it will facilitate a better understanding of the contents of the chapters in BSA and will help its readers develop problem-solving skills that are vitally important for conducting successful research in the growing field of bioinformatics. All of the material has been class-tested by the authors at Georgia Tech, where the first ever M.Sc. degree program in Bioinformatics was held.

Einführung in Perl

Author: Randal L. Schwartz,Tom Phoenix,Brian D. Foy

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897218879

Category: Perl (Computer program language)

Page: 364

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Problem Solving Handbook in Computational Biology and Bioinformatics

Author: Lenwood S. Heath,Naren Ramakrishnan

Publisher: Springer Science & Business Media

ISBN: 9780387097602

Category: Computers

Page: 347

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Bioinformatics is growing by leaps and bounds; theories/algorithms/statistical techniques are constantly evolving. Nevertheless, a core body of algorithmic ideas have emerged and researchers are beginning to adopt a "problem solving" approach to bioinformatics, wherein they use solutions to well-abstracted problems as building blocks to solve larger scope problems. Problem Solving Handbook for Computational Biology and Bioinformatics is an edited volume contributed by world renowned leaders in this field. This comprehensive handbook with problem solving emphasis, covers all relevant areas of computational biology and bioinformatics. Web resources and related themes are highlighted at every opportunity in this central easy-to-read reference. Designed for advanced-level students, researchers and professors in computer science and bioengineering as a reference or secondary text, this handbook is also suitable for professionals working in this industry.

Machine Learning in Bioinformatics

Author: Yanqing Zhang,Jagath C. Rajapakse

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 9780470397411

Category: Computers

Page: 400

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An introduction to machine learning methods and their applications to problems in bioinformatics Machine learning techniques are increasingly being used to address problems in computational biology and bioinformatics. Novel computational techniques to analyze high throughput data in the form of sequences, gene and protein expressions, pathways, and images are becoming vital for understanding diseases and future drug discovery. Machine learning techniques such as Markov models, support vector machines, neural networks, and graphical models have been successful in analyzing life science data because of their capabilities in handling randomness and uncertainty of data noise and in generalization. From an internationally recognized panel of prominent researchers in the field, Machine Learning in Bioinformatics compiles recent approaches in machine learning methods and their applications in addressing contemporary problems in bioinformatics. Coverage includes: feature selection for genomic and proteomic data mining; comparing variable selection methods in gene selection and classification of microarray data; fuzzy gene mining; sequence-based prediction of residue-level properties in proteins; probabilistic methods for long-range features in biosequences; and much more. Machine Learning in Bioinformatics is an indispensable resource for computer scientists, engineers, biologists, mathematicians, researchers, clinicians, physicians, and medical informaticists. It is also a valuable reference text for computer science, engineering, and biology courses at the upper undergraduate and graduate levels.

Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.

The Second Machine Age

Wie die nächste digitale Revolution unser aller Leben verändern wird

Author: Erik Brynjolfsson,Andrew McAfee

Publisher: Plassen Verlag

ISBN: 3864702224

Category: Political Science

Page: 368

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Computer sind mittlerweile so intelligent geworden, dass die nächste industrielle Revolution unmittelbar bevorsteht. Wer profitiert, wer verliert? Antworten auf diese Fragen bietet das neue Buch der Technologie-Profis Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee. Seit Jahren arbeiten wir mit Computern - und Computer für uns. Mittlerweile sind die Maschinen so intelligent geworden, dass sie zu Leistungen fähig sind, die vor Kurzem noch undenkbar waren: Sie fahren Auto, sie schreiben eigene Texte - und sie besiegen Großmeister im Schach. Dieser Entwicklungssprung ist nur der Anfang. In ihrem neuen Buch zeigen zwei renommierte Professoren, welch atemberaubende Entwicklungen uns noch bevorstehen: Die zweite industrielle Revolution kommt! Welche Auswirkungen wird das haben? Welche Chancen winken, welche Risiken drohen? Was geschieht dabei mit den Menschen, was mit der Umwelt? Und was werden Gesellschaft und Politik tun, um die Auswirkungen dieser "neuen digitalen Intelligenz" für alle bestmöglich zu gestalten? Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine Reise in eine Zukunft, die schon längst begonnen hat.

Evolutionary Computation in Bioinformatics

Author: Gary Fogel,David Corne

Publisher: Morgan Kaufmann

ISBN: 9781558607972

Category: Computers

Page: 393

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This book offers a definitive resource that bridges biology and evolutionary computation. The authors have written an introduction to biology and bioinformatics for computer scientists, plus an introduction to evolutionary computation for biologists and for computer scientists unfamiliar with these techniques.

Algorithmen - Eine Einführung

Author: Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson,Ronald Rivest,Clifford Stein

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110522012

Category: Computers

Page: 1339

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Der "Cormen" bietet eine umfassende und vielseitige Einführung in das moderne Studium von Algorithmen. Es stellt viele Algorithmen Schritt für Schritt vor, behandelt sie detailliert und macht deren Entwurf und deren Analyse allen Leserschichten zugänglich. Sorgfältige Erklärungen zur notwendigen Mathematik helfen, die Analyse der Algorithmen zu verstehen. Den Autoren ist es dabei geglückt, Erklärungen elementar zu halten, ohne auf Tiefe oder mathematische Exaktheit zu verzichten. Jedes der weitgehend eigenständig gestalteten Kapitel stellt einen Algorithmus, eine Entwurfstechnik, ein Anwendungsgebiet oder ein verwandtes Thema vor. Algorithmen werden beschrieben und in Pseudocode entworfen, der für jeden lesbar sein sollte, der schon selbst ein wenig programmiert hat. Zahlreiche Abbildungen verdeutlichen, wie die Algorithmen arbeiten. Ebenfalls angesprochen werden Belange der Implementierung und andere technische Fragen, wobei, da Effizienz als Entwurfskriterium betont wird, die Ausführungen eine sorgfältige Analyse der Laufzeiten der Programme mit ein schließen. Über 1000 Übungen und Problemstellungen und ein umfangreiches Quellen- und Literaturverzeichnis komplettieren das Lehrbuch, dass durch das ganze Studium, aber auch noch danach als mathematisches Nachschlagewerk oder als technisches Handbuch nützlich ist. Für die dritte Auflage wurde das gesamte Buch aktualisiert. Die Änderungen sind vielfältig und umfassen insbesondere neue Kapitel, überarbeiteten Pseudocode, didaktische Verbesserungen und einen lebhafteren Schreibstil. So wurden etwa - neue Kapitel zu van-Emde-Boas-Bäume und mehrfädigen (engl.: multithreaded) Algorithmen aufgenommen, - das Kapitel zu Rekursionsgleichungen überarbeitet, sodass es nunmehr die Teile-und-Beherrsche-Methode besser abdeckt, - die Betrachtungen zu dynamischer Programmierung und Greedy-Algorithmen überarbeitet; Memoisation und der Begriff des Teilproblem-Graphen als eine Möglichkeit, die Laufzeit eines auf dynamischer Programmierung beruhender Algorithmus zu verstehen, werden eingeführt. - 100 neue Übungsaufgaben und 28 neue Problemstellungen ergänzt. Umfangreiches Dozentenmaterial (auf englisch) ist über die Website des US-Verlags verfügbar.

Ontologies for Bioinformatics

Author: Kenneth Baclawski,Tianhua Niu

Publisher: Mit Press

ISBN: 9780262025911

Category: Computers

Page: 424

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Ontologies as a critical framework for the vast amounts of data in the postgenomicera: an introduction to the basic concepts and applications of ontologies and ontology languages forthe life sciences.

Routineaufgaben mit Python automatisieren

Praktische Programmierlösungen für Einsteiger

Author: Al Sweigart

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864919932

Category: Computers

Page: 576

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Wenn Sie jemals Stunden damit verbracht haben, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabelleneinträgen zu aktualisieren, dann wissen Sie, wie stumpfsinnig manche Tätigkeiten sein können. Wie wäre es, den Computer dazu zu bringen, diese Arbeiten zu übernehmen? In diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit Python Aufgaben in Sekundenschnelle erledigen können, die sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würden. Programmiererfahrung brauchen Sie dazu nicht: Wenn Sie einmal die Grundlagen gemeistert haben, werden Sie Python-Programme schreiben, die automatisch alle möglichen praktischen Aufgaben für Sie abarbeiten: • eine oder eine Vielzahl von Dateien nach Texten durchsuchen • Dateien und Ordner erzeugen, aktualisieren, verschieben und umbenennen • das Web durchsuchen und Inhalte herunterladen • Excel-Dateien aktualisieren und formatieren • PDF-Dateien teilen, zusammenfügen, mit Wasserzeichen versehen und verschlüsseln • Erinnerungsmails und Textnachrichten verschicken • Online-Formulare ausfüllen Schritt-für-Schritt-Anleitungen führen Sie durch jedes Programm und Übungsaufgaben am Ende jedes Kapitels fordern Sie dazu auf, die Programme zu verbessern und Ihre Fähigkeiten auf ähnliche Problemstellungen zu richten. Verschwenden Sie nicht Ihre Zeit mit Aufgaben, die auch ein gut dressierter Affe erledigen könnte. Bringen Sie Ihren Computer dazu, die langweilige Arbeit zu machen!