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1.

図書

東工大
目次DB

図書
東工大
目次DB
David W. Mount著 ; 香月祥太郎 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : メディカル・サイエンス・インターナショナル, 2005.12  xxii, 644p ; 28cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
1バイオインフォマティクスの歴史と全貌
   イントロダクション 2
   本害の各章の構造について 2
   生物医学系の人のために 2
   情報系の人のために 3
   バイオインフォマティクスの研究をめざして本書で学ぶこと 5
   用語集 5
   1.1バイオインフォマティクスとは何か 7
   1.2最初にデータベース化されたのはタンパク質の配列だった 7
   1.3DNA配列データベースは1980年代初頭から構築され始めた 8
   1.4配列は公共データベースから容易に検索することができる 9
   1.5数多くの配列解析プログラムが登場している 10
   1.5.1配列比較のためのドットマトリックス法,またはダイアグラム法 10
   1.5.2ダイナミックプログラミング法による配列のアラインメント 11
   1.5.3配列間の局所的アラインメントを見いだす 12
   1.5.4多重配列アラインメント 13
   1.6RNAの二次構造を予測する方法にはいくつかある 14
   1.7進化的関係は配列を用いて発見される 15
   1.8類似した配列のデータベース検索により遺伝子機能が明らかになる 15
   1.9FASTAとBLASTは迅速なデータベース検索を可能にする 16
   1.10DNA配列の翻訳によりタンパク質配列を予測できる 16
   1.11タンパク質の構造は予測できる 17
   1.12最初に完全なゲノム配列が得られたのはインフルエンザ菌であった 18
   1.13最初のゲノムデータベースは.AceDBであった 19
   1.14ゲノム解析法が開発され続けている 20
   1.15遺伝子発現解析にはマイクロアレイが用いられる 20
   1.16大規模な生物学的データセットにはデータ格納・マイニング技術が用いられる 22
   1.17BioPerlとインターネットを用いて配列解析を自動化することができる 22
   1.18インターネット上で便利なリソースを見つける 23
   ウエブで検索しよう 23
   参考文献 24
2配列の収集と蓄積
   イントロダクション 28
   生物医学系の人のために 28
   情報系の人のために 28
   この章で学ぶこと 29
   用語集 29
   2.1DNA配列決定は自動的に行われる 30
   2.2ゲノム配列決定は2つの方法で行われる 32
   2.3発現遺伝子ののNAライブラリの配列決定からコード領域を決定する 36
   2.4配列をデータベースへ登録するのは簡単である 37
   2.5配列の精度はさまざまである 38
   2.6配列は特別なファイル形式でコンピュータに蓄積する 38
   2.6.1GenBankDNA配列エントリー 40
   2.6.2EMBLデータライブラリ形式 41
   2.6.3SwissProt配列形式 42
   2.6.4FASTA配列形式 42
   2.6.5NBRF/PIR配列形式とCODATA形式 42
   2.6.6GeneticsComputerGroup配列形式 42
   2.6.7国立バイオメディカル研究財団・タンパク質情報リソース(NBRF/PIR)から検索された配列ファイルの形式 43
   2.6.8Plain/ASCIIStaden配列形式 43
   2.6.9ASN.1配列形式 43
   2.6.10XML配列形式 43
   2.6.11GDE配列形式 43
   2.6.12AceDB配列形式 43
   2.6.13GeneralFeature形式 45
   2.7ある配列形式はほかの形式に変換できる 45
   2.8複数の多重配列形式が使える 49
   2.9配列データベースは特別な保存形式が必要とされる 52
   2.10配列データベースはEntrezから簡単にアクセスできる 53
   ウエブで検索しよう 55
   参考文献 56
   棟習間題 57
3対にした配列のアラインメント
   イントロダクション 62
   生物学系の人のために 62
   情報系の人のために 63
   この章で学ぶこと 64
   用語集 64
   3.1配列アラインメントとは? 66
   3.1.1大域的アラインメント 66
   3.1.2局所的アラインメント 66
   3.2配列アラインメントは機能や構造や進化的な情報を明らかにする 67
   3.3ペアワイズ配列アラインメントには3つの主要な方法がある 69
   3.3.1ドットマトリックスによるペアワイズ配列比較 71
   ドットマトリックス法 72
   配列の繰り返しを見いだす 74
   単一の配列記号の繰り返しを見いだす 74
   3.32配列アラインメントのためのダイナミックプログラミング法 74
   ダイナミックプログラミングアルゴリズムの記述 78
   ダイナミックプログラミングは大域的アラインメントもしくは局所的配列アラインメントを生成する 81
   大域的アラインメントと局所的アラインメントの例 81
   局所的アラインメントプログラムはいつも局所的アラインメントを,また大域的アラインメントプログラムはいつも大域的アラインメントを生成するか? 85
   配列アラインメントのためのダイナミックプログラミングアルゴリズムの補助的な使用と改良点 86
   3.3.3ワードとk一タプル法 87
   3.4配列アラインメントにおけるスコア行列とギャップペナルティの使用方法 88
   3.4.1アミノ酸置換行列 88
   3.42Dayhoffのアミノ酸置換行列(PAM行列) 89
   配列類似性を検出するための最適なPAMスコア行列を選ぶ 92
   PAM行列で用いられるようなDayhoffのタンパク質進化モデルの解析 93
   PAMアミノ酸スコア行列の改訂 95
   3.4.3ブロックアミノ酸置換行列(BLOSUM) 95
   3.4.4PAMとBLOSUMアミノ酸置換行列の比較 97
   その他のアミノ酸スコア行列 98
   3.4.5核酸のPAMスコア行列 98
   3.4.6ギャップペナルティ 100
   アラインメントの両端でのギャップペナルティー1O 2
   パラメトリック配列アラインメントー 102
   不一致のギャップペナルティを変えたときの局所的アラインメントスコアへの影響 102
   類縁タンパク質を見いだすスコア行列とギャップペナルティの最適な組み合わせ 103
   ウエブで検索しよう 105
   参考文献 106
   練習悶題 109
4配列アライメントの確率的,統計的解析入門
   イントロダクション 114
   生物医学系の人のために 114
   情報系の人のために 115
   この章で学ぶこと 115
   用語集 116
   4.1配列アラインメントで確率がどのような役割を果たすか? 117
   4.2確率は統計的な有意性検定の基本的な要素である 118
   4.3配列アラインメントスコアの有意性の評価 120
   4.3.1配列アラインメントのための統計手法の開発 120
   4.3.2大域的アラインメントの有意性 121
   4.3.32つのランダムDNA配列間の最も可能なアラインメントのモデル化 122
   4.3.4アラインメントスコアを用いる 125
   4.3.5ギャップ入り局所的アラインメント 126
   4.3.6グンベル極値分布 126
   4.3.7アラインメントスコアの有意性の迅速な決定方法 129
   4.3.8統計解析でのスコア行列のタイプの重要性 130
   4.3.9ギャップのある局所的アラインメントの有意性 130
   4.3.10統計的パラメータの選択 133
   4.3.11配列間の個々のアラインメントスコアの統計的有意性とデータベース検索で見つかるスコアの有意性の計算法は異なっている 135
   4.4ベイズの統計的手法による配列アラインメントと進化的距離の見積もり 137
   4.4.1ベイズ統計学入門 137
   4.4.2配列解析へのベイズ統計の応用 139
   4.4.3ベイズの進化距離 140
   4.4.4ベイズの配列アラインメントアルゴリズム 141
   ウェブで検索しよう 147
   参考文献 148
   練習問題 149
5多重配列のアライメント
   イントロダクション 152
   生物医学系の人のために 152
   情報系の人のために 154
   この章で学ぶこと 155
   用語集 155
   5.1多重配列アラインメントの利用 157
   5.1.1類縁配列の検索 157
   5.1.2ゲノム配列決定 157
   5.2多重配列アラインメントは系統解析の出発点 159
   5.3大域的および局所的多重配列アラインメント 159
   5.4大域的多薫配列アラインメント 160
   5.4.1大域的多重配列アラインメント計算の困難さ 160
   5.4.2ダイナミックプログラミング法を用いたペアワイズアラインメントの拡張としての多重配列アラインメント 162
   5.4.3多重配列アラインメントのよさを測る尺度 164
   5.4.4累進法による多重配列アラインメント 167
   CLUSTALW 168
   PILEUP 171
   T-COFFEE 171
   累進法の問題点 171
   5.4.5反復演算を用いた多重配列アラインメント 172
   遺伝的アルゴリズム 173
   半順序グラフ 174
   5.4.6隠れマルコフモデル 175
   5.4.7多重配列アラインメントのためのその他のプログラムと方法 175
   5.4.8大域的多重配列アラインメントプログラムの性能 176
   5.5局所的多重配列アラインメント 176
   5.5.1プロファイル解析 177
   5.5.2ブロック解析 180
   大域的または局所的多重配列アラインメントからのブロックの抽出 181
   パターン検索 181
   BLOCKSサーバを用いた未整列の配列からのブロック作成 182
   5.5.3モチーフ解析のためのeMOTIF法 182
   5.5.4局所的アラインメントを支援するための統計的方法 184
   期待値最大化アルゴリズム 184
   モチーフ発見のための多重期待値最大化法(MEME) 187
   ギブスサンプリング法 187
   隠れマルコフモデル 190
   最良のHMMの生成 194
   モチーフに基づく隠れマルコフモデル 194
   5.5.5位置特異的スコア行列の利用 195
   位置特異的スコア行列の作成 196
   PSSMの計算 198
   位置特異的スコア行列の情報量 198
   配列ロゴ 199
   5.6多重配列アラインメントのエディタとフォーマッタ 200
   5.6.1配列工ディタ 200
   5.6.2配列フォーマッタ 201
   ウエブで検索しよう 202
   参考文献 203
   練習問題 206
6類似配列のデータベース検索
   イントロダクション 212
   生物医学系の人のために 212
   情報系の人のために 213
   この章で学ぶこと 214
   用語集 214
   6.1数多くのゲノムがデータベース検索に利用可能である 215
   6.2FASTAやBLASTを使うことで高速なデータベース検索が可能である 218
   6.3タンパク質配列の検索はDNA配列の検索より特異性が高い 218
   6.4データベース類似性検索で使うスコア行列には選択肢がある 220
   6.4.1進化モデルに基づいた行列 220
   6.4.2BLOSUM62スコア行列 221
   6.4.3その他のスコア行列 221
   6.5配列の出力は制限できる 222
   6.6配列類似性検索のフローチャート 222
   6.7FASTA配列データベース類似性検索を使う 223
   6.7.1FASTA一致の有意性 225
   6.7.2FASTAのバージョン 226
   6.7.3配列中の複雑度が低い領域 229
   6.8BLASTを使う 230
   6.8.1配列のフィルタリング 236
   6.8.2別のBLASTプログラムとオプション 237
   6.8.3別のBLAST関連のプログラム 237
   6.9Smith-Watermanダイナミックプログラミング法は最適な結果を与える 239
   6.10ベイズブロックアライナーを使ったデータベース検索は遠縁の配列を見つける 241
   6.11多重配列アラインメントを使ってスコア行列やプロファイルによるデータベース検索を行う 242
   6.12位置特異的スコア行列や配列プロファイルはタンパク質ファミリーの発見に有用である 243
   6.13配列とパターンのデータベースを比較する別の方法がある 247
   6.13.1PSI-BLAST,タンパク質ファミリーを見つけるためのBLASTの改良バージョン 250
   6.13.2PHI-BLAST(pattern-hit-initiatedBLAST) 251
   6.13.3PROBE 251
   6.14まとめ 252
   ウエブで検索しよう 254
   参考文献 255
   練習問題 257
7系統推定
   イントロダクション 262
   生物医学系の人のために 262
   情報系の人のために 263
   この章で学ぶこと 264
   用語集 264
   7.1PHYLIPとPAUPはよく利用される系統解析プログラムである 265
   7.2系統解析はどのように多重配列アラインメントに関連しているのか? 266
   7.3系統解析においてはゲノムの複雑度が考慮されなくてはならない 267
   7.4進化木は生物や遺伝子や遺伝子ファミリーの間の進化関係を表す 271
   7.53つの主要な系統予測のための方法がある 272
   7.5.1最節約法 274
   最節約法の使用における問題点 277
   最節約木の選択 278
   7.5.2距離法 279
   Fitch-Margoliash法および類似の方法 280
   近隣結合法および類似の近隣法 283
   UPGMA法 284
   外群の選択 286
   配列類似度の距離スコアへの変換 288
   多重変化と逆転のための核酸配列間距離の補正 289
   タンパク質配列の比較とタンパク質をコードしている遺伝子の比較 291
   距離法による読み枠の比較 292
   7.5.3最尤法 293
   進化モデルに基づいた配列アラインメント 295
   7.6系統予測はどの程度信頼でぎるか? 297
   系統解析はどのように利用されるか? 297
   ウエブで検索しよう 298
   参考文献 299
   練習問題 301
8RNA二次構造の予測
   イントロダクション 304
   生物医学系の人のために 304
   情報系の人のために 305
   この章で学ぶこと 305
   用語集 305
   8.1RNA二次構造と三次構造の特徴は何か? 306
   8.2配列と塩基対形成パターンはRNA構造予測に用いることができる 308
   8.3最小エネルギーをもつRNAの予測には限度がある 308
   8.4RNA予測手法はどのようにして開発されてきたのか? 309
   8.5RNA構造予測手法はおもに2つのアプローチを用いる 311
   8.5.1エネルギー最小化 311
   RNA配列の中の自己相補的な領域から二次構造が予測できる 311
   RNA二次構造予測のための最小自由エネルギー法 312
   mfoldとエネルギープロコットによる準最適構造の予測 314
   RNA分子の準最適フォールディングのための他のアルゴリズム 315
   最もありえそうなRNA二次構造の予測 318
   8.5.2共変異している塩基の同定 319
   8.5.3共変異解析のむずかしさ 321
   8.5.4RNA二次構造モデリングのための確率文脈自由文法 323
   8.6RNA遺伝子の検索 325
   8.7RNA構造のモデリングは重要な結果を生み出す 327
   ウェブで検索しよう 328
   参考文献 329
   練習問題 331
9遺伝子予測と遺伝子調節
   イントロダクション 334
   生物医学系の人のために 334
   情報系の人のために 335
   この章で学ぶこと 336
   用語集 337
   9.1ORFベースの遺伝子予測は原核生物と真核生物の生物学的な違いに影響される 338
   9.20RFの予測精度は検証可能である 341
   9.3真核生物の遺伝子には反復配列があり,おそらくヌクレオソーム構造を反映している 343
   9.4遺伝子予測の手順とは? 345
   9.5微生物ゲノムの遺伝子予測は比較的容易である 346
   9.5.1遺伝子の調節配列を利用する 346
   9.5.2よく保存された遺伝子の特徴を利用する 346
   9.6真核生物における遺伝子予測では既知のエキソンを認識することが重要である 349
   9.6.1配列データベースを検索する 349
   9.6.2既知のエキソンを認識する 349
   9.6.3複雑なパターンを見いだす 349
   9.6.4RNAポリメラーゼll転写遺伝子 350
   9.7ニユーラルネットワーク法とパターン判別法による真核生物遺伝子予測 350
   9.7.1ニューラルネットワーク 350
   Grail 350
   GeneParser 352
   9.7.2パターン判別法 352
   9.8最も優れた遺伝子予測法は何か 353
   9.9大腸菌のプロモーター予測によりDNAの調節配尉を見いだす 355
   9.9.1アラインメントしたプロモーター配列からのスコア行列法 356
   9.9.2行列法の信頼性 357
   9.9.3ニューラルネットワークによるプロモータ」予測 359
   9.9.4あまり保存されていない調節タンパク質結合部位をアラインメントできない配列で探索する 359
   統計的手法 360
   ConsensusとWConsensus 361
   9.10真核生物でのプロモーター予測は転写因子結合部位の予測にかかっている 362
   9.10.1真核生物での転写調節 362
   9.10.1RNAPIlプロモーター分類 365
   9.10.2RNAPIIプロモーターの同定と解析のための予測法 368
   ウエブで検索しよう 369
   参考文献 370
   練習問題 375
10たんぱく質の分類と構造予測
   イントロダクション 380
   生物医学系の人のために 380
   情報系の人のために 381
   この章で学ぶこと 382
   用語集 382
   10.1予測可能なタンパク質構造もある 386
   10.1.1構造予測に配列アラインメントを利用する上での問題点 387
   10.1.2タンパク質構造予測の目標 388
   10.2タンパク質構造の記述法 388
   10.2.1αヘリックス 388
   10.2.2βシート 391
   10.2.3ループ 391
   10.2.4コイル 391
   10.3構造・配列類似性に基づくタンパク質の分類 392
   10.3.1タンパク質の構造と配列を分類する際に用いられる用語 392
   10.3.2タンパク質構造のクラス 392
   10.3.3タンパク質データベース 393
   配列解析 394
   構造解析 395
   10.4タンパク質構造を表示するための分子ビューア 397
   10.5タンパク質構造分類データベース 400
   10.6タンパク質の構造アラインメントは配列アラインメントよりむずかしい 403
   10.6.1ダイナミックプログラミング 405
   10.6.2距離行列 406
   10.6.3二次構造解析に基づく構造類似性の高速探索 408
   10.6.4二次構造のアライメントの有意性 410
   10.6.5タンパク質構造アライメントの表示 410
   10.7タンパク質構造はアミノ酸配列を用いて予測できる 411
   10.7.1配列パターンの利用 411
   タンパク質分類法 411
   クラスタ 412
   タンパク質はモチーフ,モジュール,および構造上の意味をもったその他の配列要素からなる 412
   ある種のタンパク質の構造的特徴は配列解析によって簡単に同定できる 413
   10.7.2アミノ酸配列からのタンパク質二次構造の予測 420
   二次構造予測の精度 421
   二次構造予測の方法 422
   Chou-Fasman/GOR法 422
   疎水性アミノ酸のパターンが構造予測の役に立つことがある 425
   ニューラルネットワークモデルによる二次構造予測 425
   二次構造予測のための最近隣法 431
   10.7.3タンパク質の立体構造の予測 432
   接触度 434
   最も性能のよい立体構造予測法はおそらくロゼッタ法である 435
   隠れマルコフモデル 435
   環境テンプレート法と接触ポテンシャル法 440
   接触ポテンシャル法 444
   10.8構造予測の成功度のCASPによる評価 446
   10.9アミノ酸の位置とアミノ酸間の距離が構造モデリングにより示される 446
   10.10まとめと今後の展望 447
   ウエブで検索しよう 447
   参考文献 449
   練習問題 454
11ゲノム解析
   イントロダクション 458
   生物医学系の人のために 458
   情報系の人のために一 459
   この章で学ぶこと 460
   用語集 460
   11.1ゲノム解析は多くの挑戦を提供する 461
   11.1.1個人のゲノム配列は多様である 462
   11.1.2ゲノムの重複が遺伝的多型に影響を与える 462
   11.1.3プロテオームの解析 462
   11.1.4ゲノム解析のためのウェブリソースと計算ツール 465
   11.2ゲノムの構造は原核生物と真核生物において研究されてきた 466
   11.2.1原核生物ゲノムー 466
   11.2.2真核生物ゲノム 467
   反復配列 467
   真核生物の遺伝子構造はさまざまである 469
   偽遺伝子 471
   11.3どのようにしてゲノム配列をアセンブルし遺伝子を同定するか 472
   11.3.1タンパク質をコードする遺伝子のゲノム上での探索 472
   11.4どのようにしてゲノム解析を行うか? 477
   11.5ゲノムを用いてオーソログ,パラログ,プロテオームの比較ができる 480
   11.5.1プロテオーム解析 481
   総当たり自己比較による遺伝子ファミリーと重複遺伝子の数の解明 481
   プロテオーム間比較によるオーソログ,遺伝子ファミリー,ドメインの同定 483
   11.5.2古代からの保存領域 485
   11.5.3遺伝子の水平伝達 486
   11.6遺伝子は機能によって分類が可能である 487
   11.7遺伝子の並び(シンテニー)は近縁の生物種の染色体上で保存されている 488
   11.8ゲノムが進化関係を予灘するのに用いられる 489
   11.8.1染色体の再編成の可視化 489
   11.8.2遺伝子再編成のコンピュータ解析 491
   11.8.3染色体上の遺伝子クラスタは代謝的に類似した機能をもつ 494
   11.8.4複数のドメインをもつ混成遺伝子は同じドメイン群を共有するタンパク質問の物理的な相互作用と機能の関係を予言している 496
   11.8.5ゲノム解析のためのリソース 497
   11.9マイクロアレイ解析は全体的な遺伝子調節についての情報を提供する 498
   11.10複合解析を用いることにより遺伝子機能の予測ができる 498
   11.11機能ゲノム学アプローチにより遺伝子機能を同定する 498
   11.12ゲノムデータベース中にすべての情報を収集する 501
   ウェブで検索しよう 501
   参考文献 503
   練習問題 507
12PerlとPerlモジュールを用いたバイオインフォマティクス・プログラミング
   イントロダクション 510
   生物医学系の人のために 510
   情報系の人のために 511
   この章で学ぶこと 512
   用語集 512
   12.1バイオインフォマティクスに適したツール 514
   12.1.1ウェブサービスとウェブサイト 515
   12.1.2プログラミング言語とプラットフォームの選択 516
   12.1.3八一ドウェアプラットフォームの選択 516
   12.1.4オペレーティングシステムの選択 517
   12.1.5フリーソフトウェアの使用 517
   12.2ソフトウェアを書くための戦略 518
   12.2.1問題解決の戦略 518
   12.2.2ソフトウェア開発の各段階(フェーズ) 519
   12.2.3プログラミングの書式と正しい文法 519
   12.2.4コードのコメントづけとドキュメント 520
   12.3最初の一歩:Perlを手に入れて,インストールする 520
   12.4Perlスクリプトのデバッグ:エラーの発晃と修正 521
   12.5Perlモジュールのインストール 522
   12.5.1Perlのサブルーチン,パッケージ,モジュール 524
   サブルーチン 524
   パッケージ 525
   モジュール 526
   12.5.2Perlの手続き,手順 527
   Perlの中からプログラムを呼ぶ方法 528
   12.6Perlにはウェブにアクセスするためのモジュールがある 530
   12.6.1EntrezProgrammingUtilities(E-utils) 531
   12.7XMLとは何か,なぜXMLを使うのか 533
   12.7.1XML形式といくつかの基本的なルール 533
   12.7.2Perlとウェブサービス 536
   12.8BioPer1モジュールは,生物学的データを加工し,処理する 537
   12.8.1BioPerlで作られる生物学的なオブジェクト 537
   12.8.2スクリプト例1-BioPerl:GenBank形式のファイルから配列を読み,それをFASTA形式でファイルに出力する 539
   12.8.3解析のためにEMBOSSとPlSEプログラムを呼び出す方法 540
   12.8.4スクリプト例2-BioPerl:特定の拡張子のフナイル名のリストを得るためにglob関数を用いる 540
   12.8.5スクリプト例3-BioPerl:BLASTの出力をすべて読むために10を探す 543
   12.9Perlは,データベースとやりとりをすることができる 547
   12.9.1データベース構造 547
   12.9.2データベース構造化照会言語(DatabaseStruCturedQueryLanguage) 547
   12.9.3SQLite 548
   12.9.4PerlDBIの使用 550
   データベースとの接続の確立 550
   命令の用意 551
   実行ステートメント 551
   データの取得 551
   クリーンアップ 552
   12.9.5スクリプト例4Perl:DBIスクリプト 552
   12.10Perlの利用例 556
   12.10.1スクリプト例5Perl:ファイルを読み,文字列のパターンを探す 556
   12.10.2スクリプト例6Perl:コマンドライン引数とテキスト処理 558
   12.10.3スクリプト例7Perl:パターン置き換えとスクリプトのインクリメンタル開発 560
   ウェ単ブで検索しよう 564
   付録:UMIXをはじめよう 565
   参考文献 570
   練習闘題 571
13マイクロアレイの解析
   イントロダクション 574
   生物医学系の人のために 574
   情報系の人のために 575
   この章で学ぶこと 576
   用語集 576
   13.1マイクロアレイの複雑さは実験デザインや解析に影響を及ぼす 578
   13.1.1生命現象の調節を研究するうえでmRNAレベルを測定することの限界 578
   13.2マイクロアレイは2種類に大別される 579
   13.2.1cDNAアレイ(スポットアレイ) 579
   13.2.2高密度オリゴヌクレオチドアレイ 580
   13.2.3そのほかのマイクロアレイ 581
   13.3有用なデータを最大限得るための適切なマイクロアレイ実験デザイン 583
   13.3.1最初の実験 583
   13.3.2マイクロアレイ実験における統計的解析の計画 584
   13.3.3技術的反復と生物学的反復の比較と分散の計算 585
   13.3.4デザインの原理 586
   スポットアレイ 586
   オリゴヌクレオチドマイクロアレイ 588
   13.4マイクロアレイデータの解析に必須の統計学的な考察 588
   13.4.1データ品質とバックグラウンド減算 589
   13.4.2データの正規化 589
   いつ正規化すべきか 589
   統計モデルにのっとった正規化 590
   Lowessによる正規化 590
   Loessによる正規化 590
   分位による正規化 590
   実験で複数のアレイを使った場合の正規化 591
   13.4.3遺伝子発現変化の検出 594
   いずれかの一操作による差に関する分散の検定 594
   処理による発現レベル変化のための特異的なt検定 596
   13.4.4異なる遺伝子発現解析による機能的に関連する遺伝子群の予測 596
   距離をもとにした方法 596
   サンプルの分類 606
   13.5マイクロアレイ解析の結果は統計的推論により解釈される 611
   13.5.1差異のある発現 611
   13.5.2クラスタ解析 612
   13.6マイクロアレイデータは標準的な方法で蓄積されるべきである 612
   13.7マイクロアレイデータの機能的解析のためにツール群が開発されている 613
   13.7.1同時制御遺伝子のプロモーター解析 613
   13.8マイクロアレイには多岐にわたる応用が存在する 614
   13.8.1QTL解析により発現変化の責任領域を探る 614
   13.8.2遺伝子調節ネットワークのモデル化 616
   13.8.3ゲノム創薬における発現マイクロアレイの応用 616
   13.9この章のおわりに 617
   ウェブで検索しよう 618
   推奨する書籍リスト 618
   参考文献 619
   練習問題 621
1バイオインフォマティクスの歴史と全貌
   イントロダクション 2
   本害の各章の構造について 2
2.

図書

図書
A. Malcolm Campbell, Laurie J. Heyer共著 ; 佐藤翻訳事務所訳
出版情報: 東京 : オーム社, 2004.6  xx, 410p ; 26cm
所蔵情報: loading…
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