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생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 미겔 로샤, 한주현, 김태윤 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Bioinformatics Algorithms
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  • 발행일
2020년 10월 29일
  • 페이지수/크기/무게
424page/188*235*32/960g
  • ISBN
9791161754765/1161754768
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데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 인간의 게놈 프로젝트가 완료된 후 세계 유수의 과학자들은 유전체 데이터를 활용해 개인 맞춤 유전체 의학의 시대를 열어가고 있다. 정밀의학의 기반은 데이터다. 대량의 데이터를 다루기 위해서 그 어느 때보다 알고리즘이 두각을 드러내고 있다. 이 책은 크게 세 가지의 카테고리로 나뉜다. 먼저 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. 생명정보학을 더 깊게 이해하고 싶은 독자들에게 추천한다.
  • ★ 주요 특징 ★ ■ 컴퓨터 프로그래밍 관련 지식이 없는 학생도 이해할 수 있는 서술 방식 ■ 저자들이 12년 이상 강의에 활용했던 교육 자료에 바탕을 둔 내용 구성 ■ 다운로드할 수 있는 코드와 실행 가능한 예제 제공 ★ 이 책의 구성 ★ 이 책은 큰 주제에 따라 네 부분으로 나뉜다. 각 주제는 특정 주제를 다루는 각각의 장으로 구분된다. 첫 번째 부분은 1장에서 3장으로, 1장에서는 생명정보학 분야를 소개하고 관련 개념과 정의를 제공한다. 2장에서는 알고리즘과 파이썬(Python) 프로그래밍 언어의 기본적인 사항을 알아본다. 3장에서는 이 책에서 배우는 알고리즘을 이해하는 데 필요한 생물학적 배경 지식을 소개한다. 두 번째 부분에서는 서열 분석과 관련된 여러 가지 문제를 해결하고 알고리즘을 소개하며 파이썬 함수를 사용해 해결하는 프로그램을 작성한다. 생명정보학의 주된 과제인 기본적인 서열 처리 및 분석에 관련된 전사 및 번역(4장), 서열에서 패턴을 찾는 알고리즘(5장), 다중 서열 정렬 알고리즘(6장, 8장)을 다룬다. 7장에서는 데이터 베이스에서 호몰로지(homology) 서열을 검색하는 방법을 소개하고, 9장에서는 계통 발생학적 분석 알고리즘을 다루며, 10장과 11장에서는 결정론적, 확률적 알고리즘으로 생물학적 모티프를 찾는 방법을 살펴본다. 마지막으로 12장에서는 은닉 마르코프 모델을 생명정보학에 응용하는 방법을 배운다. 세 번째 부분에서는 차세대 서열 분석 데이터 분석을 위해 그래프 기반의 데이터 구조를 사용해 대규모 서열 분석을 수행하는 방법을 배운다. 이 부분은 데이터 구조와 알고리즘(13장)에 대한 소개를 시작으로 그래프(14장)를 사용해 생물학적 네트워크의 구축 및 탐색법을 다루고, NGS 데이터를 처리하는 알고리즘에 중점을 둔다. 15장에서는 리드(read)로 전체 게놈을 어셈블리하는 작업을 처리하고, 16장에서는 참조 게놈과 정렬해본다. 네 번째 부분에서는 유익한 생명정보학 책과 온라인 강좌 자료를 제공한다. 17장에서는 앞으로 생명정보학을 공부하는 데 도움이 될 만한 자료를 정리했다. 각 장의 끝부분에서는 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트도 제공한다. 해당 연습 문제의 해답은 저자의 웹사이트에서 찾을 수 있다. ★ 지은이의 말 ★ 지난 수십 년 동안 생명공학 및 생물의학 분야에서 이뤄진 중요한 발견은 모두 실험 기술의 발전 덕분이다. 논란의 여지는 있지만, 가장 잘 알려진 예는 1990년대에 있었던 간 게놈 프로젝트(Human Genome Project)다. 게놈 프로젝트가 성공할 수 있었던 것은 40년간 이어진 서열 분석 기술의 발전 덕분이다. 또한 세포에서 유전자 발현, 단백질 또는 화합물 농도를 측정하기 위해 개발된 고처리량(high-throughput) 분석 기술은 생물의학적 연구에서 실질적인 혁명을 일으켰다. 이런 모든 기술은 현재 생명과학 분야의 건강 관리, 생명공학 및 관련 분야에 많은 데이터를 생성해 연구를 장려하고 새로운 기술 개발을 촉진하고 있다. 그중 대표적인 두 가지 예시로 맞춤형 의학과 생명 공학 산업의 발전을 들 수 있다. 첫 번째로 정밀 의학이 발전함에 따라 환자 개인의 특성을 고려한 맞춤 치료가 가능해졌다. 정밀 의학은 특정 환자에 대한 게놈, 후성유전학(epigenomic), 유전자 발현과 기타 형의 데이터를 이용해 특정 질병에 대한 환자의 위험성을 판단하거나 게놈, 후성유전학의 패턴을 사용해 차별화된 치료를 할 수 있게 해줬다. 또한 유전자 발현 데이터를 기반으로 정확한 진단 및 치료법을 찾을 수 있다. 데이비드 캐머런(David Cameron) 영국 총리가 2012년에 시작한 10만 건의 ...
  • 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 ...
  • 미겔 로샤 [저]
  • 한주현, 김태윤 [저]
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