Información

¿Libro / fuente para el aprendizaje de la bioinformática, centrada en la genómica?


¿Alguien sabe de fuentes para el aprendizaje de la bioinformática, centradas en la genómica? Me gustaría aprender muchas habilidades que podría aplicar de manera potente en la fuerza laboral si alguna vez me volviera un experto en los campos. Mi conocimiento de la informática es débil y mi conocimiento de la biología es mediocre, pero encuentro los temas interesantes. He leído "El genoma dinámico, un enfoque darwiniano, de Fontdevila, y fue un poco difícil para mí. También leí parte de un libro de texto de introducción a la genómica, de Arthur M. Lesk, y me pareció muy" académico " .


Unix y Perl al rescate de Keith Bradnam e Ian Korf es un excelente libro introductorio y guía para la bioinformática (Linux y Perl) en genómica. Incluye ejercicios y comienza con los mismos fundamentos. Sin embargo, aún necesitará algunos conocimientos básicos de genética y biología.


Beginning Perl for Bioinformatics por Jim Tisdall http://shop.oreilly.com es bastante bueno, en mi opinión, y su secuela, Mastering Perl for Bioinformatics también es genial. El enfoque es en gran medida, pero no exclusivamente, la genómica.


El análisis de secuencia elemental de Brian Golding y Dick Morton es un buen comienzo. Los recursos en línea se pueden encontrar aquí: http: //helix.biology.mcmaster.ca/courses.html Aquí hay un excelente tutorial en línea para técnicas de secuenciación, con introducción, ejemplos y todo. http://bioinf.comav.upv.es/courses/sequence_analysis/sequencing_technologies.html


Si bien no es un libro en sí, el curso edX Lifesciences ha sido realmente útil para mí, hace un gran trabajo al cubrir todo el proceso de análisis del genoma que uno necesitaría usar. El enlace que contiene las 8 clases está aquí, desplácese un poco hacia abajo y podrá ver los enlaces a todas las clases en este módulo:

https://courses.edx.org/courses/HarvardX/PH525.3x/1T2015/dffde833663e4f71ab64246ebe5598d1/


Te sugiero encarecidamente que hagas un curso gratuito de Coursera. Hay muchos cursos válidos enfocados en bioinformática para principiantes y ofrecen diapositivas, notas y todo lo necesario para empezar. Si está buscando un buen libro para comenzar, le sugiero este


Bioinformática para la genómica del cáncer

La investigación del cáncer ha adoptado rápidamente tecnologías de alto rendimiento y computación en la nube en su investigación. Se están creando grandes cantidades de datos a partir de varios microarrays, conjuntos de tejidos y plataformas de secuenciación de próxima generación. Las nubes de cómputo dedicadas como Cancer Genome Collaboratory [http://cancercollaboratory.org/] facilitan análisis complejos de grandes conjuntos de datos sobre el cáncer de proyectos que alojan sus datos en la nube, como el ICGC y el PCAWG. Ahora más que nunca, tener las habilidades informáticas y el conocimiento de los recursos bioinformáticos disponibles específicos para el cáncer y cómo acceder y utilizar los conjuntos de datos disponibles en la nube es fundamental.

Esta Taller de 6 días cubrirá los conceptos y herramientas bioinformáticos clave necesarios para analizar conjuntos de datos genómicos del cáncer y acceder y trabajar con conjuntos de datos en la nube.

Los participantes obtendrán experiencia práctica y habilidades para:

  • Visualice datos genómicos
  • Analizar los datos económicos del cáncer para la expresión génica, el reordenamiento del genoma, las mutaciones somáticas y la variación del número de copias.
  • Analizar y realizar análisis de vías en la lista de genes de cáncer resultante
  • Integrar datos clínicos
  • Lanzar, configurar, personalizar y escalar máquinas virtuales (VM)
  • Navegue y trabaje con conjuntos de datos de repositorios en la nube y
  • Siga las mejores prácticas en la gestión de datos y flujo de trabajo.

Bioinformática para tontos

  • Autor: Jean-Michel Claverie
  • Editor : John Wiley e hijos
  • Fecha de lanzamiento : 2006-12-18
  • Género: Ciencias
  • Paginas: 464
  • ISBN 10: 9780470089859

¿Siempre sentiste curiosidad por la biología pero tenías miedo de pasar largas horas de lectura densa? ¿Le gustó la asignatura cuando estaba en la escuela secundaria pero tenía otros planes después de graduarse? ¡Ahora puede explorar el genoma humano y analizar el ADN sin tener que salir de su escritorio! Bioinformatics For Dummies está repleto de información valiosa que le presenta esta nueva y emocionante disciplina. Esta guía fácil de seguir lo guía paso a paso a través de todas las tareas bioinformáticas que se pueden realizar a través de Internet. Olvídese de las ecuaciones largas, el galimatías informático y la instalación de programas voluminosos que ralentizan su computadora. Se sorprenderá de todas las cosas que puede lograr con solo iniciar sesión y seguir estas instrucciones confiables. Obtiene las herramientas que necesita para: Analizar todo tipo de secuencias Usar todo tipo de bases de datos Trabajar con secuencias de ADN y proteínas Realizar búsquedas de similitudes Construir una alineación de secuencias múltiples Editar y publicar alineaciones Visualizar estructuras de proteínas en 3D Construir árboles filogenéticos Esta actualización La segunda edición de la fecha incluye programas de Internet y bases de datos populares y de reciente creación, así como varios genomas nuevos. Proporciona consejos para utilizar servidores y lugares para buscar recursos y averiguar qué está sucediendo en el mundo de la bioinformática. Bioinformatics For Dummies le mostrará cómo sacar el máximo provecho de su PC y las herramientas web adecuadas para que pueda buscar bases de datos y analizar secuencias como un profesional.


Agradecimientos
Prefacio
1. Convenciones
2. Bienvenido al manual del administrador de EMBOSS
3. Construyendo EMBOSS
4. Edificio EMBAJADA
5. Construyendo Jemboss
6. Bases de datos
7. Recursos
8. Preguntas frecuentes (FAQ).

Alan J. Bleasby, Instituto Europeo de Bioinformática, Hinxton
Alan Bleasby es un oficial científico senior en EMBL-EBI. Desarrolló la primera biblioteca de programación EMBOSS (AJAX) en Daresbury Laboratory (Warrington, Reino Unido), donde fue responsable del servicio de bioinformática nacional SEQNET UK. Ahora trabaja a tiempo completo en EMBOSS.

Jon C. Ison, Instituto Europeo de Bioinformática, Hinxton
Jon Ison ha sido desarrollador de EMBOSS desde 2000. Está basado en EMBL-EBI y ayuda a coordinar EMBOSS con Peter Rice y Alan Bleasby. Actualmente trabaja en ontologías, integración de datos y desarrollo de aplicaciones.

Este título está disponible para compra institucional a través de Cambridge Core

Cambridge Core ofrece acceso a libros electrónicos académicos de nuestro programa de publicaciones de renombre mundial.


Reseñas y endosos de amplificadores

"Como defensor desde hace mucho tiempo de Python como el lenguaje de elección tanto para la mayor parte del análisis de datos biológicos como para la enseñanza de la programación informática a los científicos de la vida molecular, estoy encantado de ver este libro. Proporciona una introducción bien enfocada a Programación en Python, pero luego utiliza la claridad del lenguaje Python para desmitificar una amplia gama de técnicas de procesamiento y análisis de datos comúnmente aplicadas que surgen en la biología celular y molecular moderna. La integración de introducciones sencillas al análisis de secuencias, procesamiento de imágenes y análisis estadístico (entre otros) en un libro sobre Python está inspirado. La claridad del lenguaje Python ayuda a mostrar que a menudo 'sí, realmente es así de simple', de una manera que mirar una expresión matemática a menudo falla, y el elemento de programación permite que el lector se involucre activamente ".
Jeremy Craven, Universidad de Sheffield

"Python Programming for Biology es una excelente introducción a los desafíos que enfrentan los biólogos y biofísicos. La elección de Python es apropiada, la usamos en la mayoría de las investigaciones en nuestros laboratorios en la interfaz entre biología, bioquímica y bioinformática. El libro nos lleva a través de los principios de programación para un principiante con antecedentes biológicos, introduciendo los conceptos básicos. Tiene consejos útiles para mejorar el código y algunos ejemplos específicos, por ejemplo, en análisis de secuencia, estructuras macromoleculares, procesamiento de imágenes y bases de datos. Me complació ver que hay una sección sustantiva sobre el aprendizaje automático, que en la era de los 'macrodatos' se está volviendo fundamental para gran parte del software desarrollado para la investigación biomédica y agrobiotecnológica ".
Tom Blundell, Universidad de Cambridge

"Stevens y Boucher derriban las barreras a la programación y la bioinformática, tanto para biólogos como para médicos ... este es el libro que desearía haber leído hace años. Sirve como un tutorial sencillo y una referencia en inglés simple, la programación clave, la biología y Los conceptos de bioinformática necesarios para crear programas para aplicaciones prácticas del mundo real se explican en un orden lógico y fácil de seguir, lo que ayuda al lector a llegar de cero a los resultados más rápido. A diferencia de muchos libros y recursos de programación, la información se presenta en la forma correcta. Se desmitifica una gran cantidad de detalles y jerga, lo que brinda una introducción suave pero completa y práctica a la programación con Python, a la vez que brinda consejos útiles y fomenta las buenas prácticas. Esta introducción se basa en explicaciones "desde cero" de computación básica, intermedia y avanzada. metodologías de biología a través de implementaciones de Python, lo que da como resultado un texto completo para programar para resolver desafíos biológicos ".
Harry Jubb, Universidad de Cambridge

"Como una habilidad cada vez más valiosa e importante, la programación puede resultar abrumadora para quienes la conocen. Python Programming for Biology proporciona la introducción perfecta al mundo de la codificación. Stevens y Boucher guían al lector a través de los conceptos básicos y ejemplos prácticos que ayudarán al lector a incorporar Python en sus actividades de investigación. No dudaría en recomendarlo como una valiosa ayuda para la enseñanza o para personas interesadas en expandir sus horizontes hacia la bioinformática ".
David Ascher, Universidad de Cambridge

"Python se ha convertido en un lenguaje de programación y secuencias de comandos de suma importancia en la informática científica, en particular en biología. Los principales paquetes de software ampliamente utilizados hacen uso de Python, y hay disponibles bibliotecas que ofrecen potentes funcionalidades. Muchos, si no la mayoría, de los proyectos de investigación en biología se benefician de técnicas computacionales. Aunque es increíblemente simple escribir pequeños scripts en Python, para un principiante en programación, los primeros pasos pueden parecer desalentadores. A diferencia de muchos otros libros sobre Python, este libro está dirigido específicamente a una audiencia que tiene poca o ninguna experiencia con la programación. Después de una introducción paso a paso a la programación en Python, describe ejemplos concretos de diferentes áreas de la biología, con ejemplos de código desde el análisis de datos hasta el modelado. [Es] una adición muy valiosa a la literatura sobre Python, y recomendado a cualquier biólogo que esté interesado en utilizar computadoras en su investigación ".
Michael Nilges, Institut Pasteur, Francia

"La comprensión [de Stevens y Boucher] de las necesidades de la audiencia objetivo de este libro (principalmente científicos especializados con una experiencia mínima en programación) es completa. Han personalizado el libro con precisión para cumplir con los requisitos específicos que son tan distintos de los de los estudiantes que aspiran Ser programadores especializados. Han logrado este difícil objetivo sin "simplificar" el contenido ni omitir ningún aspecto relevante de Python. El libro proporciona una introducción fácil y completa para el principiante, además de ofrecer mucho para atraer al lector más experimentado. Este trabajo es exactamente lo que necesitamos para construir nuevos eventos de capacitación ".
David Judge, Universidad de Cambridge


Enciclopedia de bioinformática y biología computacional

Enciclopedia de bioinformática y biología computacional: ABC de la bioinformática combina elementos de informática, tecnología de la información, matemáticas, estadística y biotecnología, proporcionando la metodología y en silico soluciones para extraer datos y procesos biológicos. El libro cubre teoría, temas y aplicaciones, con un enfoque especial en la ómica integrativa y la biología de sistemas. Se cubren los fundamentos teóricos y metodológicos de BCB, incluida la filogenia, al igual que las áreas de enfoque más actuales, como la bioinformática traslacional, la quimioinformática y la informática ambiental. Finalmente, las aplicaciones brindan orientación para las preguntas más frecuentes.

Este importante trabajo de referencia abarca metodologías básicas y de vanguardia creadas por líderes en el campo, proporcionando un recurso invaluable para estudiantes, científicos, profesionales en institutos de investigación y una amplia franja de investigadores en biotecnología y las industrias biomédica y farmacéutica.

Enciclopedia de bioinformática y biología computacional: ABC de la bioinformática combina elementos de informática, tecnología de la información, matemáticas, estadística y biotecnología, proporcionando la metodología y en silico soluciones para extraer datos y procesos biológicos. El libro cubre teoría, temas y aplicaciones, con un enfoque especial en la ómica integrativa y la biología de sistemas. Se cubren los fundamentos teóricos y metodológicos de BCB, incluida la filogenia, al igual que las áreas de enfoque más actuales, como la bioinformática traslacional, la quiminformática y la informática ambiental. Finalmente, las aplicaciones brindan orientación para las preguntas más frecuentes.

Este importante trabajo de referencia abarca metodologías básicas y de vanguardia creadas por líderes en el campo, proporcionando un recurso invaluable para estudiantes, científicos, profesionales en institutos de investigación y una amplia franja de investigadores en biotecnología y las industrias biomédica y farmacéutica.


Bioinformática para la biología: de los datos a los resultados

Numerosas presentaciones reflejaron la tendencia de los estudios bioinformáticos a incluir nuevos hallazgos biológicos además de métodos innovadores. Esto refleja la tendencia general en la comunidad bioinformática, como se refleja en el reciente lanzamiento de Biología Computacional PLoS, que enfatiza los resultados biológicos de los métodos computacionales, como la revista oficial de la Sociedad Internacional de Biología Computacional (ISCB). El uso de métodos computacionales para resolver problemas biológicos específicos fue destacado en charlas como la de Yoonsoo Hahn (National Cancer Institute, Bethesda, EE. UU.), Quien describió el uso del análisis comparativo de las secuencias del genoma humano y del chimpancé inacabado para identificar potenciales humanos. -Mutaciones de cambio de marco específicas que ocurrieron después de la divergencia de humanos y chimpancés. Pavel Pevsner (Universidad de California, San Diego, EE. UU.) Presentó nueva evidencia de puntos calientes de reordenamiento en genomas de mamíferos, lo que respalda un modelo de evolución cromosómica en el que es mucho más probable que ocurran puntos de ruptura de reordenamiento en áreas frágiles relativamente cortas de los cromosomas. En el área de la regulación genética, Wei Li (Dana-Farber Cancer Institute y Harvard School of Public Health, Boston, EE. UU.) Informó de un nuevo método basado en modelos ocultos de Markov (HMM) para analizar experimentos de microarrays de inmunoprecipitación de cromatina (chip-chip) basado en matrices de mosaico, y su uso para identificar sitios de unión para el factor de transcripción p53.

La integración más estrecha de la bioinformática y la biología también se refleja en métodos que incorporan información biológica conocida en análisis bioinformáticos. Uno de estos enfoques fue destacado en una conferencia magistral de Jill Mesirov (Broad Institute y Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, EE. UU.). Describió el uso de información biológica de bases de datos seleccionadas para definir grupos de genes que participan en el mismo proceso o procesos relacionados. Su grupo (junto con colaboradores) luego examinó el comportamiento de expresión de estos grupos de genes utilizando un método de 'análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes' que han desarrollado y que involucra análisis tanto experimental como computacional, e identificó genes que vinculan el ejercicio y el metabolismo de simples azúcares curiosamente, estos genes se expresan en niveles más bajos en personas con diabetes tipo 2. El creciente interés en este tipo de enfoque ha llevado a una creciente necesidad de métodos que extraigan información automáticamente de la literatura biológica. Uno de estos fue descrito por Zhenzhen Kou (Universidad Carnegie Mellon, Pittsburgh, EE. UU.), Quien informó sobre un nuevo método de aprendizaje, modelos de Markov ocultos en el diccionario, para la extracción basada en diccionario de nombres de proteínas de la literatura biológica.

En su charla principal, Satoru Miyano (Centro del Genoma Humano, Universidad de Tokio, Japón) abordó la cuestión de hacer que los algoritmos avanzados desarrollados por bioinformáticos sean fácilmente accesibles para los investigadores biológicos. Hizo hincapié en la necesidad de que los métodos computacionales avanzados tengan interfaces de usuario que los biólogos puedan comprender intuitivamente y que incluyan una visualización eficaz de los resultados. Estas implementaciones de algoritmos fáciles de usar deben estar disponibles gratuitamente para su descarga y uso. Las numerosas demostraciones de software en la conferencia demostraron que las implementaciones fáciles de usar de algoritmos bioinformáticos se están volviendo más comunes, y un número cada vez mayor de estos paquetes se distribuye libremente como software de código abierto.


Biblioteca

Nature Reviews Genética publica aspectos destacados de la investigación, comentarios, reseñas y perspectivas relevantes para los genetistas y genomicistas, lo que garantiza que los artículos que publicamos lleguen a la audiencia más amplia posible. Con un factor de impacto de 40.3 (2016), Nature Reviews Genética es una publicación revisada por pares muy citada en el campo de la genética.

Genética de la naturaleza tiene un énfasis actual en la base genética de enfermedades comunes y complejas y en el mecanismo funcional, la arquitectura y la evolución de las redes de genes, estudiadas por perturbación experimental. Con un factor de impacto de 28 (2016), Genética de la naturaleza es una publicación revisada por pares muy citada en el campo de la genética.

Biología del genoma cubre todas las áreas de la biología y la biomedicina estudiadas desde una perspectiva genómica y posgenómica. Con un factor de impacto de 11.9 (2016), Biología del genomaes la revista de acceso abierto mejor clasificada en la categoría de genética.

Investigación del genoma se centra en la investigación que proporciona conocimientos novedosos sobre la biología del genoma de todos los organismos, incluidos los avances en la medicina genómica. Entre los temas considerados por la revista se encuentran la estructura y función del genoma, la genómica comparada, la evolución molecular, la genética cuantitativa y de poblaciones a escala del genoma, la proteómica, la epigenómica y la biología de sistemas. Con un factor de impacto de 11.9 (2016), Investigación del genoma se enfoca en artículos de investigación, o informes de métodos y recursos que brindan información novedosa sobre tecnologías o herramientas que serán de interés para un amplio número de lectores.

Tendencias en genética abarca nuevas áreas, como la genómica, la epigenética y la genética computacional, mientras continúa cubriendo temas tradicionales como la regulación transcripcional, la genética de poblaciones y la biología cromosómica. Con un factor de impacto de 11.8 (2016), Tendencias en genética proporciona a los investigadores y estudiantes revisiones, comentarios y debates novedosos y de alta calidad y, sobre todo, fomenta la apreciación de los avances que se están realizando en todos los frentes de la investigación genética.

Bioinformática publica artículos científicos de la más alta calidad y artículos de revisión de interés para investigadores académicos e industriales. Se centra principalmente en los nuevos desarrollos en bioinformática del genoma y biología computacional. Con un factor de impacto de 7.3 (2016), Bioinformática se centra en el trabajo que mejora significativamente nuestra comprensión de la genética.

Medicina del genoma publica investigaciones y reseñas que describen avances importantes en la aplicación de la genética, la genómica y la multiómica para comprender, diagnosticar y tratar enfermedades. Con un factor de impacto de 7.1 (2016), Medicina del genoma los artículos son accesibles en línea de forma gratuita y permanente inmediatamente después de su publicación, sin cargos de suscripción ni barreras de registro.

Genética PLoS publica artículos sobre descubrimiento y función de genes, genética de poblaciones, proyectos de genoma, genómica comparativa y funcional, genética médica, biología de enfermedades, evolución, expresión genética, rasgos complejos, biología cromosómica y epigenética. Con un factor de impacto de 6.1 (2016), Genética PLoSrefleja la amplitud total y la naturaleza interdisciplinaria de esta investigación mediante la publicación de contribuciones originales sobresalientes en todas las áreas de la biología.

Opinión actual sobre genética y desarrollo de amplificadores tiene como objetivo estimular el debate y el intercambio de ideas científicamente fundamentados, interdisciplinarios y de múltiples escalas. Contiene reseñas y opiniones pulidas, concisas y oportunas, con especial énfasis en aquellos artículos publicados en los dos últimos años. Con un factor de impacto de 5.8 (2016), Opinión actual sobre genética y desarrollo de amplificadoresservirá como una fuente de información invaluable para investigadores, profesores, profesionales, legisladores y estudiantes.


Bioinformática para la biología: de los datos a los resultados

Numerosas presentaciones reflejaron la tendencia de los estudios bioinformáticos a incluir nuevos hallazgos biológicos además de métodos innovadores. Esto refleja la tendencia general en la comunidad bioinformática, como se refleja en el reciente lanzamiento de Biología Computacional PLoS, que enfatiza los resultados biológicos de los métodos computacionales, como la revista oficial de la Sociedad Internacional de Biología Computacional (ISCB). El uso de métodos computacionales para resolver problemas biológicos específicos fue destacado en charlas como la de Yoonsoo Hahn (National Cancer Institute, Bethesda, EE. UU.), Quien describió el uso del análisis comparativo de las secuencias del genoma humano y del chimpancé inacabado para identificar potenciales humanos. -Mutaciones de cambio de marco específicas que ocurrieron después de la divergencia de humanos y chimpancés. Pavel Pevsner (Universidad de California, San Diego, EE. UU.) Presentó nueva evidencia de puntos calientes de reordenamiento en genomas de mamíferos, lo que respalda un modelo de evolución cromosómica en el que es mucho más probable que ocurran puntos de ruptura de reordenamiento en áreas frágiles relativamente cortas de los cromosomas. En el área de la regulación genética, Wei Li (Dana-Farber Cancer Institute y Harvard School of Public Health, Boston, EE. UU.) Informó sobre un nuevo método basado en modelos ocultos de Markov (HMM) para analizar experimentos de microarrays de inmunoprecipitación de cromatina (chip-chip) basado en matrices de mosaico, y su uso para identificar sitios de unión para el factor de transcripción p53.

La integración más estrecha de la bioinformática y la biología también se refleja en métodos que incorporan información biológica conocida en análisis bioinformáticos. Uno de estos enfoques fue destacado en una conferencia magistral de Jill Mesirov (Broad Institute y Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, EE. UU.). Describió el uso de información biológica de bases de datos seleccionadas para definir grupos de genes que participan en el mismo proceso o procesos relacionados. Su grupo (junto con colaboradores) luego examinó el comportamiento de expresión de estos grupos de genes utilizando un método de 'análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes' que han desarrollado y que involucra análisis tanto experimental como computacional, e identificó genes que vinculan el ejercicio y el metabolismo de simples azúcares curiosamente, estos genes se expresan en niveles más bajos en personas con diabetes tipo 2. El creciente interés en este tipo de enfoque ha llevado a una creciente necesidad de métodos que extraigan información automáticamente de la literatura biológica. Uno de estos fue descrito por Zhenzhen Kou (Universidad Carnegie Mellon, Pittsburgh, EE. UU.), Quien informó sobre un nuevo método de aprendizaje, modelos de Markov ocultos en el diccionario, para la extracción basada en diccionario de nombres de proteínas de la literatura biológica.

En su charla principal, Satoru Miyano (Centro del Genoma Humano, Universidad de Tokio, Japón) abordó la cuestión de hacer que los algoritmos avanzados desarrollados por bioinformáticos sean fácilmente accesibles para los investigadores biológicos. Hizo hincapié en la necesidad de que los métodos computacionales avanzados tengan interfaces de usuario que los biólogos puedan comprender intuitivamente y que incluyan una visualización eficaz de los resultados. Estas implementaciones de algoritmos fáciles de usar deben estar disponibles gratuitamente para su descarga y uso. Las numerosas demostraciones de software en la conferencia demostraron que las implementaciones fáciles de usar de algoritmos bioinformáticos se están volviendo más comunes, y un número cada vez mayor de estos paquetes se distribuye libremente como software de código abierto.


La introducción más vendida a la bioinformática y la genómica funcional, ahora en una edición actualizada

Ampliamente recibido en su anterior edición, Bioinformática y genómica funcional ofrece la introducción más amplia a esta nueva disciplina explosiva. Ahora, en una segunda edición completamente actualizada y ampliada, sigue siendo la fuente de consulta para estudiantes y profesionales involucrados en la investigación biomédica.

Esta edición ofrece una cobertura actualizada de los campos de la bioinformática y la genómica. Las características nuevas de esta edición incluyen:

Se incluyen varias proteínas fundamentalmente importantes, como globinas, histonas, insulina y albúminas, para mostrar mejor cómo aplicar las herramientas bioinformáticas a cuestiones biológicas básicas.

Un sitio web complementario completamente actualizado, que se actualizará a medida que haya nueva información disponible; visite www.wiley.com/go/pevsnerbioinformatics

Descripciones de proyectos de secuenciación del genoma que abarcan el árbol de la vida.

Un mayor enfoque en cómo se utilizan las herramientas bioinformáticas para comprender las enfermedades humanas.

El libro se complementa con espléndidas ilustraciones y más de 500 figuras y tablas, cincuenta de las cuales son completamente nuevas para esta edición. Cada capítulo incluye un conjunto de problemas, trampas, recuadros que explican las técnicas clave y los principios matemáticos / estadísticos, resumen, lecturas recomendadas y una lista de software disponible gratuitamente. Los lectores pueden visitar una página web relacionada para obtener información adicional en www.wiley.com/go/pevsnerbioinformatics.

Bioinformática y genómica funcional, segunda edición sirve como un excelente libro de texto de fuente única para cursos avanzados de pregrado y postgrado principiantes en ciencias biológicas y ciencias de la computación. También es un recurso indispensable para los biólogos en una amplia variedad de disciplinas que utilizan las herramientas de la bioinformática y la genómica para estudiar problemas de investigación particulares, bioinformáticos e informáticos que desarrollan algoritmos y bases de datos informáticos e investigadores médicos y clínicos que desean comprender la base genómica de enfermedades virales, bacterianas, parasitarias u otras.

Alabanza por la primera edición:

". ideal tanto para biólogos que quieran dominar la aplicación de la bioinformática a problemas del mundo real como para científicos informáticos que necesiten comprender las cuestiones biológicas que motivan los algoritmos". Revista trimestral de biología

". un excelente libro de texto para estudiantes de posgrado y estudiantes de pregrado de nivel superior". Anales de ingeniería biomédica

". Muy recomendado para bibliotecas académicas y médicas, y para investigadores como introducción y referencia". E-Streams


Ver el vídeo: BIOINFORMATICA (Enero 2022).