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生物信息学中的数学方法引论


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生物信息学中的数学方法引论
  • 书号:9787030313812
    作者:(澳)伊萨耶夫(Isaev,A.)
  • 外文书名:
  • 装帧:圆脊精装
    开本:B5
  • 页数:294
    字数:380000
    语种:en
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2011-06-01
  • 所属分类:法学
  • 定价: ¥138.00元
    售价: ¥109.02元
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  • Contents
    Part I Sequence Analysis
    1 Introduction: Biological Sequences 3
    2.2 Dynamic Programming: Global Alignment 9
    2.3 Dynamic Programming: Local Alignment 10
    2.4 Alignment with Affine Gap Model 12
    2.5 Heuristic Alignment Algorithms 14
    2.7.2 Progressive Alignment 20
    3 Markov Chains and Hidden Markov Models 25
    3.4 The Forward Algorithm 40
    3.5 The Backward Algorithm and Posterior Decoding 41
    3.6 Parameter Estimation for HMMs 45
    3.6.1 Estimation when Paths are Known 46
    3.6.2 Estimation when Paths are Unknown 47
    3.9 Multiple Sequence Alignment by Profile HMMs 66
    Exercises 68
    4.1 Levels of Protein Structure 75
    4.2 Prediction by Profile HMMs 79
    4.4 Molecular Modeling 82
    5 Phylogenetic Reconstruction 89
    5.1 Phylogenetic rlyees N 89
    5.3 Distance Methods 96
    5.4 Evolutionary Models 122
    5.4.1 The Jukes-Cantor Model 127
    5.4.2 The Kimura Model 128
    5.4.3 The Felsenstein Model 129
    5.4.4 The Hasegawa-Kishino-Yano (HKY) Model 130
    5.5 Maximum Likelihood Method 130
    Exercises 139
    Part II Mathematical Background for Sequence Analysis
    6 Elements of Probability Theory 145
    6.1 Sample Spaces and Events 145
    6.2 Probability Measure 151
    6.3 Conditional Probability 159
    6.5 Integration of Random Variables 163
    6.6 Monotone Functions on the Real Line 172
    6.7 Distribution Functions 176
    6.8 Common Types of Random Variables 181
    6.8.1 The Discrete Type 181
    6.8.2 The Continuous Type 182
    6.9 Common Discrete and Continuous Distributions 184
    6.9.1 The Discrete Case 184
    6.9.2 The Continuous Case 188
    6.10 Vector-Valued Random Variables 191
    6.11 Sequences of Random Variables 196
    Exercises 205
    7 Significance of Sequence Alignment Scores 209
    7.1 The Problem 209
    7.3 Significance of Scores 220
    Exercises 228
    8 Elements of Statistics 231
    8.1 Statistical Modeling 231
    8.2 Parameter Estimation 235
    8.3 Hypothesis Testing 256
    8.4 Significance of Scores for Global Alignments 266
    Exercises 269
    9 Substitution Matrices 271
    9.1 The General Form of a Substitution Matrix 271
    9.2 PAM Substitution Matrices 273
    9.3 BLOSUM Substitution Matrices 279
    Exercises 283
    References 285
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