Algorithmen der Bioinformatik

Inhalt

Der rapide anwachsende Umfang an Daten in der Molekularbiologie stellt eine beträchtliche Herausforderung für die Informatik dar. Es gilt umfangreiche und unstrukturierte Daten zu analysieren. Im Vordergrund der Vorlesung stehen die Entwicklung von (formalen) Modellen und effizienten Algorithmen.

Mögliche Themen sind:

Phylogenetische Rekonstruktion
Genome Rearrangements
Multiple Alignments
RNA Sekundärstrukturvorhersage
Hidden Markov Models (HMMs)
Genvorhersage

Literatur

P. Baldi, S. Brunak, Bioinformatics: The Machine Learning Approach, MIT Press, 1998.
R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, G. Mitchison, Biological Sequence Analysis, Cambridge University Press, 1998.
D. Gusfield, Algorithms on Strings, Trees, and Sequences, Cambridge University Press, 1997.
T. Lengauer (Ed.), Bioinformatics-From Genomes to Drugs, Wiley-VCH, 2002.
D. Mount, Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2001.
P.A. Pevzner, Computational Molecular Biology: An Algorithmic Approach, MIT Press, 2000.
J. Setubal, J. Meidanis, Introduction to Computational Molecular Biology, PWS Publishing Company, 1997.
M.J.E. Sternberg (Ed.), Protein Structure Prediction: A Practical Approach, Oxford University Press, 1996.
M.S. Waterman, Introduction to Computational Biology, Chapman Hall, 1995.