Bioinformatyka i ewolucja molekularna, Paul G. Higgs, Teresa K. Attwood, rok: 2008, ISBN: 978-83-01-15494-3, oprawa miękka, liczba stron: 532, format: 16,5x24 cm, Wydawnictwo Naukowe PWN
Podstawowy podręcznik zarówno bioinformatyki, jak i ewolucji molekularnej. Przedstawiono w nim najważniejsze metody obliczeniowe i algorytmy oraz ich zastosowania we współcześnie prowadzonych badaniach naukowych. Duży nacisk położono na omówienie ewolucyjnych aspektów bioinformatyki. Zalety książki to: zrozumiałe przedstawienie zagadnień z zakresu bioinformatyki, takich jak analiza sekwencji, biologiczne bazy danych, metody rozpoznawanie wzorców, ich zastosowanie w genomice, proteomice i analizie wyników eksperymentów mikromacierzowych; umieszczenie bioinformatyki w kontekście biologii ewolucyjnej, omówienie zagadnień z zakresu ewolucji molekularnej, fologenetyki molekularnej oraz mechanizmów ewolucji na poziomie genomów; przystępne przedstawienie teoretycznych i statystycznych podstaw metod wykorzystywanych w bioinformatyce; dodatek matematyczny przydatny dla biologów; zadania i testy umieszczone na końcu rozdziałów, ułatwiające utrwalenie materiału;
Spis treści:
Przedmowa
1. Rewolucja informatyczna w naukach biomedycznych
1.1. Gwałtowny przyrost ilo´sci danych
1.2. Genomika i techniki wysokoprzepustowe
1.3. Czym jest bioinformatyka?
1.4. Zwia˛zki mie˛dzy genetyka˛ populacyjna˛, ewolucja˛molekularna˛ oraz bioinformatyka˛
1.4.1. Troch˛e historii
1.4.2. Ewolucyjne podstawy bioinformatyki
Literatura
Zadania
2. Kwasy nukleinowe, białka i aminokwasy
2.1. Struktura kwasów nukleinowych
2.2. Struktura białek
2.3. Centralny dogmat biologii molekularnej
2.3.1. Transkrypcja
2.3.2. Obróbka RNA
2.3.3. Kod genetyczny
2.3.4. Translacja i synteza białka
2.3.5. Domkni˛ecie cyklu —replikacja DNA
2.4. Wła´sciwo´sci fizykochemiczne aminokwasów i ich znaczenie w procesie zwijania białek
2.5. Wizualizacja włas´ciwos´ci aminokwasów za pomoca˛metody analizy składowych głównych 40
2.6. Analiza skupisk aminokwasów na podstawie ich wła´sciwo´sci fizykochemicznych
2.6.1. „R˛eczna” analiza skupisk
2.6.2. Metody hierarchicznej analizy skupisk
2.6.3. Zmienno´s´c hierarchicznej analizy skupisk
2.6.4. Metody niehierarchicznej analizy skupisk
Literatura
Test
3. Ewolucja molekularna i genetyka populacyjna
3.1. Czym jest ewolucja?
3.2. Mutacje
3.3. Zmiennos´c´ sekwencji wewna˛trz i pomie˛dzy gatunkami
Księgarnia PWN: Paul G. Higgs, Teresa K. Attwood - Bioinformatyka i ewolucja molekularna
VI Spis treści
3.4. Drzewa genealogiczne i koalescencja
3.4.1. Adam i Ewa
3.4.2. Model procesu koalescencji
3.5. Rozprzestrzenianie si˛e nowych mutacji
3.5.1. Utrwalanie si˛e mutacji neutralnych
3.5.2. Symulacja dryfu genetycznego i utrwalania mutacji
3.5.3. Wprowadzenie selekcji
3.6. Ewolucja neutralna i dobór naturalny
Literatura
Zadania
4. Modele ewolucji molekularnej
4.1. Modele ewolucji sekwencji kwasów nukleinowych
4.1.1. Do czego sa˛ potrzebne modele ewolucji sekwencji?
4.1.2. Model Jukesa–Cantora
4.1.3. Bardziej zło˙zone modele ewolucji sekwencji DNA
4.1.4. Ró˙zne tempo podstawie´n na ró˙znych pozycjach w sekwencji
4.2. Model PAM ewolucji sekwencji białek
4.2.1. Zliczanie podstawie´n aminokwasowych
4.2.2. Definiowanie modelu ewolucji sekwencji
4.2.3. Ekstrapolacja modelu na wi˛eksze odległo´sci ewolucyjne
4.3. Macierze punktacji róz˙nica˛ logarytmiczna˛ dla aminokwasów
4.3.1. Macierze PAM
4.3.2. Zwia˛zek z fizykochemicznymi włas´ciwos´ciami aminokwasów
4.3.3. Macierze BLOSUM
Literatura
Zadania
Test
5. Zasoby informacji o genach i białkach
5.1. Po co tworzy´c bazy danych?
5.2. Struktura rekordów w bazach danych
5.3. Bazy danych sekwencji nukleotydowych
5.3.1. EMBL
5.3.2. Struktura rekordu w bazie danych EMBL
5.3.3. GenBank
5.3.4. Struktura rekordu w bazie danych GenBank
5.3.5. dbEST
5.3.6. DDBJ
5.3.7. INSD
5.4. Bazy danych sekwencji białek
5.4.1. Historia
5.4.2. PIR
5.4.3. MIPS
5.4.4. Swiss-Prot
5.4.5. Struktura rekordu w bazie danych Swiss-Prot
5.4.6. TrEMBL
5.4.7. PIR-NRL3D
5.4.8. UniProt
5.5. Bazy danych rodzin białek
5.5.1. Rola baz danych rodzin białek
Spis treści VII
5.5.2. PROSITE
5.5.3. PRINTS
5.5.4. Struktura rekordu w bazie danych PRINTS
5.5.5. Blocks
5.5.6. PRINTS w reprezentacji blokowej
5.5.7. Profile
5.5.8. Pfam
5.5.9. eMOTIF
5.6. Zło˙zone bazy danych wzorców sekwencji białek
5.6.1. InterPro
5.6.2. Struktura rekordu w bazie danych InterPro
5.7. Bazy danych struktur białek
5.7.1. PDB
5.7.2. SCOP
5.7.3. CATH
5.7.4. PDBsum
bazy danych
Literatura
6. Algorytmy wyznaczania dopasowań sekwencji
6.1. Co to jest algorytm?
6.2. Dopasowanie pary sekwencji — zarys problemu
6.3. Dopasowanie pary sekwencji — metody programowania dynamicznego
6.3.1. Algorytm 1—dopasowanie globalne z liniowa˛ funkcja˛ kary za przerwy
6.3.2. Algorytm 2—dopasowanie lokalne z liniowa˛ funkcja˛ kary za przerwy
6.3.3. Algorytm 3—uogólniona posta´c funkcji kary za przerwy
6.3.4. Algorytm 4 afiniczna funkcja kary za przerwy
6.4. Wpływ systemu punktacji na dopasowanie
6.5. Dopasowanie wielosekwencyjne
6.5.1. Progresywne dopasowanie wielosekwencyjne
6.5.2. Ulepszenia algorytmu wyznaczania progresywnych dopasowa´n wielosekwencyjnych
6.5.3. Najnowsze osia˛gnie˛cia w metodach wyznaczania dopasowan´ wielosekwencyjnych
Literatura
Zadania
7. Przeszukiwanie baz danych sekwencji
7.1. Metody wyszukiwania podobnych sekwencji
7.1.1. Metoda Smitha–Watermana
7.1.2. Heurystyczne metody wyznaczania dopasowa´n lokalnych —FASTA i BLAST
7.1.3. PSI-BLAST
7.1.4. Porównanie metod przeszukiwania
7.2. Statystyka dopasowa´n (w teorii)
7.2.1. Dlaczego zawracac´ sobie głowe˛ statystyka˛?
7.2.2. Prosty przypadek dopasowania pary sekwencji
7.2.3. Prosty przypadek przeszukiwania bazy sekwencji
7.2.4. Przykładowe dopasowanie słów
7.3. Statystyka dopasowa´n (w praktyce)
Literatura
Zadania
VIII Spis treści
8. Metody filogenetyczne
8.1. Zrozumie´c drzewa filogenetyczne
8.2. Wybór sekwencji
8.3. Macierze odległo´sci ewolucyjnych i metody analizy skupisk
8.3.1. Wyznaczanie odległo´sci ewolucyjnych
8.3.2. Metoda s´rednich poła˛czen´
8.3.3. Metoda przyła˛czania sa˛siadów
8.4. Metoda bootstrap
8.5. Metody optymalizacji drzew i metody poszukiwania drzew
8.5.1. Kryteria oceny drzew
8.5.2. Poruszenie si˛e w przestrzeni drzew
8.6. Kryterium najwi˛ekszej wiarygodno´sci
8.7. Kryterium parsymonii
8.7.1. Parsymonia i cechy morfologiczne
8.7.2. Parsymonia i dane molekularne
8.7.3. Porównanie metody parsymonii i metody najwi˛ekszej wiarygodno´sci
8.8. Inne metody zwia˛zane z najwie˛ksza˛wiarygodnos´cia˛
8.8.1. Metoda układania czwórek
8.8.2. Bayesowskie metody filogenetyczne
8.8.3. Metoda Monte Carlo dla ła´ncuchów Markowa
8.8.4. Przykład zastosowania metody MCMC
Literatura
Zadania
Test
9. Wzorce sekwencyjne w rodzinach białek
9.1. Przeszukiwanie baz danych sekwencji wykraczaja˛ce poza analize˛ dopasowan´ par sekwencji 286
9.2. Wyra˙zenia regularne
9.2.1. Definicja wyra˙ze´n regularnych
9.2.2. Wyszukiwanie sekwencji na podstawie zadanego wyra˙zenia regularnego
9.2.3. Reguły
9.2.4. Liberalne wyra˙zenia regularne
9.3. ´Slady sekwencyjne
9.3.1. Definiowanie ´sladów
9.3.2. Rola macierzy podstawie´n w definiowaniu ´sladu
9.3.3. Wyszukiwanie sekwencji odpowiadaja˛cych zadanemu s´ladowi rodziny białek
9.4. Profile i pozycyjnie zró˙znicowane macierze punktacji
9.4.1. Bloki
9.4.2. Wyszukiwanie sekwencji odpowiadaja˛cych zadanemu blokowi
9.4.3. Profile
9.5. Przykład —receptory sprz˛e˙zone z białkami G (GPCR)
9.5.1. Co to sa˛ receptory sprze˛z˙one z białkami G?
9.5.2. Ska˛d wzie˛ły sie˛ GPCR?
9.5.3. Ortologi i paralogi GPCR
9.5.4. Dlaczego GPCR sa˛ interesuja˛ce? Rola bioinformatyków w badaniach GPCR
9.5.5. Wykrywanie podobie´nstwa sekwencji
9.5.6. Wykrywanie przynale˙zno´sci do rodziny
9.5.7. Analiza GPCR
9.5.8. Funkcjonalne znaczenie zestawów cech rozpoznawczych
Literatura
Zadania
Test
Spis treści IX
10. Metody probabilistyczne i nauczanie maszynowe
10.1. Zastosowania nauczania maszynowego do rozpoznawania wzorców w bioinformatyce
10.2. Probabilistyczne modele sekwencji — poj˛ecia podstawowe
10.2.1. Ilorazy wiarygodno´sci
10.2.2. Prawdopodobie´nstwa a priori oraz a posteriori
10.2.3. Dobór parametrów modelu
10.3. Wprowadzenie do ukrytych modeli Markowa (HMM)
10.3.1. Modele Markowa i korelacje w sekwencjach
10.3.2. Prosty model HMM z dwoma stanami ukrytymi
10.3.3. Dobór parametrów w modelu HMM
10.3.4. Przykłady
10.4. Profilowe ukryte modele Markowa
10.5. Sieci neuronowe
10.5.1. Idea sieci neuronowych
10.5.2. Kodowanie danych wej´sciowych
10.5.3. Pojedynczy neuron
10.5.4. Perceptron
10.5.5. Sieci wielowarstwowe
10.5.6. Wymagana liczba neuronów
10.6. Sieci neuronowe i przewidywanie struktury drugorz˛edowej białek
Literatura
Zadania
11. Wybrane zagadnienia ewolucji molekularnej i analizy filogenetycznej
11.1. Struktura i ewolucja RNA
11.1.1. Niezmienno´s´c drugorz˛edowej struktury RNA w czasie ewolucji
11.1.2. Podstawienia kompensacyjne i metoda porównawcza
11.1.3. Podstawowe informacje o strukturze drugorz˛edowej RNA
11.1.4. Maksymalizacja liczby sparowanych zasad
11.1.5. Podej´scie bardziej realistyczne
11.1.6. Wpływ termodynamiki na ewolucj˛e sekwencji RNA
11.2. Dopasowywanie modeli ewolucyjnych do danych eksperymentalnych
11.2.1. Wybór modelu— ilu parametrów rzeczywi´scie potrzebujemy?
11.2.2. Parametryzacja modeli podstawie´n aminokwasowych
11.2.3. Podstawienia synonimiczne i niesynonimiczne
11.3. Zastosowania analizy filogenetycznej
11.3.1. Radiacja ssaków
11.3.2. Typ: wielokomórkowce
11.3.3. Ewolucja ja˛drowców
11.3.4. Inne przykłady
Literatura
12. Ewolucja genomu
12.1. Genomy bezja˛drowców
12.1.1. Porównywanie genomów bezja˛drowców
12.1.2. Utrata i rearan˙zacja genów
12.1.3. Duplikacja genów oraz poziomy transfer genów
12.1.4. Wykrywanie i charakterystyka poziomego transferu genów
12.1.5. Skupiska grup ortologicznych
12.1.6. Filogenezy wyznaczane na podstawie analizy sekwencji wspólnych genów
X Spis treści
12.2 Genomy organelli
12.2.1. Pochodzenie mitochondriów i chloroplastów
12.2.2. Ewolucja komórek ja˛drowców
12.2.3. Transfer genów organelli do ja˛dra
12.2.4. Mechanizmy rearan˙zacji genów
12.2.5. Filogenezy wyznaczane na podstawie analizy kolejno´sci genów
Literatura
13. Mikromacierze DNA, omy i omiki
13.1. Omy i omiki
13.2. Technika bada´n mikromacierzowych
13.3. Normalizacja danych z mikromacierzy
13.4. Wzorce w danych mikromacierzowych
13.4.1. Wykrywanie istotnych zmian w poziomach ekspresji
13.4.2. Analiza skupisk
13.4.3. Analiza składowych głównych i rozkład warto´sci osobliwych
13.4.4. Techniki nauczania maszynowego
13.5. Proteomika
13.5.1. Rozdział i identyfikacja białek
13.5.2. Kilka przykładów bada´n proteomicznych
13.5.3. Oddziaływania białko–białko
13.6. Zarza˛dzanie danymi w omach
Literatura
Test
Dodatek matematyczny
M.1. Pot˛egi i logarytmy
M.2. Silnia
M.3. Sumy
M.4. Iloczyny
M.5. Permutacje i kombinacje
M.6. Ró˙zniczkowanie
M.7. Całkowanie
M.8. Równania ró˙zniczkowe
M.9. Rozkład dwumianowy
M.10. Rozkład normalny
M.11. Rozkład Poissona
M.12. Rozkład X2
M.13. Funkcja gamma i rozkłady gamma
Literatura
Zadania
Test
Wykaz adresów internetowych
Słowniczek
Wykaz skrótów
Skorowidz
