목차 일부
역자 서문 ... 3
서문 ... 5
1 생명의 청사진 ... 13
유전자와 유전체 ... 13
DNA와 단백질 ... 14
중심 원리(Central Dogma) ... 18
RNA 세계 ... 22
세포(Cell) ... 23
분자생물학 기술의 발달 ... 26
인간 유전체 사업(Human Genome Project)...
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목차 전체
역자 서문 ... 3
서문 ... 5
1 생명의 청사진 ... 13
유전자와 유전체 ... 13
DNA와 단백질 ... 14
중심 원리(Central Dogma) ... 18
RNA 세계 ... 22
세포(Cell) ... 23
분자생물학 기술의 발달 ... 26
인간 유전체 사업(Human Genome Project) ... 30
생물학에서의 환원주의(Reductionism) ... 35
포스트-지놈 정보학의 중요한 문제들 ... 37
생명의 유전학적, 화학적 청사진 ... 40
2 분자생물학 데이터베이스 ... 42
2.1 역사적인 배경 ... 42
분자생물학 데이터베이스의 발전 ... 42
도서목록 데이터베이스 ... 44
아미노산 서열 데이터베이스 ... 46
3차원 구조 데이터베이스 ... 48
뉴클레오티드 서열 데이터베이스 ... 49
플랫 파일(Flat File) 형식 ... 52
유전체 데이터베이스 ... 53
2.2 정보 공학 ... 58
관계 데이터베이스 ... 58
연역 데이터베이스 ... 62
객체지향 데이터베이스 ... 65
연결 기반 통합(Link-based integration) ... 69
지식 기반(Knowledge base) ... 70
월드 와이드 웹(World Wide Web) ... 73
컴퓨터 그래픽(Computer Graphics) ... 74
2.3 분자생물학 데이터베이스의 새로운 세대 ... 77
원소와 화합물 ... 77
아미노산 색인 ... 80
단백질 군과 서열 모티프(Protein families and sequence motifs) ... 83
단백질 3차원 구조의 분류 ... 86
오소로그와 파라로그(Othologues and Paralogues) ... 89
반응과 상호작용(Reaction and interactions) ... 92
생화학 경로 ... 93
유전체 다양성 ... 95
3 핵산과 단백질의 서열 분석 ... 98
3.1 유사성 검색 ... 98
서열 분석의 문제 ... 98
동적 프로그래밍(Dynamic programming) ... 102
전역 정렬(Global alignment) ... 104
국소 정렬(Local alignment) ... 107
데이터베이스 검색 ... 110
FASTA 알고리즘 ... 112
BLAST 알고리즘 ... 114
통계적 유의성 ... 117
다중 정렬(Multiple alignment) ... 118
계통발생분석(Phylogenetic Analysis) ... 121
SA(Simulated annealing) ... 123
유전자 알고리즘 ... 125
3.2 구조 및 기능 예측(Prediction of Structures and functions) ... 127
열역학적 원리 ... 127
RNA 2차 구조의 예측 ... 129
홉필드 신경망(Hopfield neural network) ... 131
단백질 2차 구조 예측 ... 133
막투과 단편 예측(Prediction of transmembrane segments) ... 136
계층적 신경망(Hierarchical neural network) ... 139
은닉 마코프 모델(Hidden Markov model) ... 141
형식 문법(Formal Grammar) ... 144
단백질 3차원 구조 예측(Prediction of proein 3D structures) ... 147
유전자 찾기와 기능 예측 ... 149
단백질 정렬 예측에 대한 전문가 시스템 ... 151
4 분자 상호 작용의 네트워크 분석 ... 155
4.1 네트워크 표현과 계산 ... 155
추상화 수준 ... 155
분자 네트워크 ... 156
그래프 ... 159
공통 부분그래프(common subgraph) ... 161
네트워크 비교의 경험적 방법 ... 165
경로 계산 ... 167
이항 관계(binary relation)와 연역법(deduction) ... 170
구현(Implemantation) ... 173
4.2 생화학 네트워크의 원리 ... 178
물질대사 네트워크 ... 178
유전체 투시법(Genomic Perspective) ... 182
단백질-단백질 상호작용 네트워크 ... 186
유전자 조절 네트워크 ... 189
네트워크 원리 ... 191
복잡계(Complex System) ... 193
부록:계산 분자 생물학의 방법론 - 참고 문헌 ... 196
1. 서열 분석 Ⅰ. 서열 정렬(Sequence analysis Ⅰ. Sequence alignment) ... 196
1.1 쌍별 서열 정렬(Pairwise sequence alignment) ... 196
1.2 데이터베이스 검색(Database Search) ... 197
1.3 다중 서열 정렬(Multiple sequence alignment) ... 198
1.4 RNA 2차 구조 예측(RNA secondary structure prediction) ... 200
2. 서열 분석 Ⅱ. 서열 특징(Sequence Analysis Ⅱ. Sequence features) ... 201
2.1 단백질 2차 구조 예측(Protein secondary structure prediction) ... 201
2.2 단백질 군과 서열 모티프(Protein families and sequence motifs) ... 202
2.3 기능 예측(Functional prediction) ... 204
2.4 유전자 찾기(Gene finding) ... 206
3. 구조 분석(Structure analysis) ... 206
3.1 단백질 구조 비교(Protein structure comparison) ... 206
3.2 단백질 3D 구조 예측(Protein 3D structure prediction) ... 207
3.3 RNA 3D 구조 모델링(RNA 3D structure modeling) ... 209
4. 네트워크 분석(Network Analysis) ... 210
4.1 유전체 분석(Genome analysis) ... 210
4.2 경로 분석(Pathway analysis) ... 210
찾아보기 ... 212
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