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ソフトコンピューティングとバイオインフォマティクス [単行本]

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ソフトコンピューティングとバイオインフォマティクス [単行本]
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    商品の詳細

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    ヒトゲノム配列の解読が終了し、その意味解釈や生命現象そのものの理解が次の課題となった現在、新しい解析手段として注目されている進化論的計算(遺伝的アルゴリズム等)、ニューラルネットワーク、カオスなどのソフトコンピューティング。本書は生物学、計算機科学双方の立場からそこにアプローチするための、格好の入門書にして現時点での最先端をも示す。
  • 目次

    序文 ⅲ
    日本語版のための序文 ⅴ
    監訳者まえがき ⅶ
    執筆者一覧 ⅹⅷ

    第Ⅰ部 バイオインフォマティクスと進化論的計算の基礎
     第1章 バイオインフォマティクス入門
      1.1 はじめに
      1.2 生物学-生命の科学
      1.3 分子生物学のセントラルドグマ
      1.4 遺伝子ネットワーク
      1.5 配列のアラインメント
      1.6 おわりに
     第2章 生物学者のための進化論的計算入門 
      2.1 はじめに
      2.2 進化論的計算:歴史と用語
      2.3 計算機科学における進化論的計算の位置付け
      2.4 おわりに

    第Ⅱ部 配列と構造のアラインメント
     第3章 進化論的計算を用いた実験データからのゲノム配列決定
      3.1 はじめに
      3.2 配列再構成問題の定式化
      3.3 配列再構成のためのハイブリッド遺伝的アルゴリズム
      3.4 計算機実験の結果
      3.5 おわりに
     第4章 進化論的計算によるタンパク質構造アラインメント
      4.1 はじめに
      4.2 方法
      4.3 結果と考察
      4.5 おわりに
     第5章 遺伝的アルゴリズムを用いたペアワイズおよび複数配列のアラインメント
      5.1 はじめに
      5.2 進化論的アルゴリズムと焼きなまし法
      5.3 SAGA:配列アラインメントのための遺伝的アルゴリズム
      5.4 応用:目的関数の適切な選択
      5.5 おわりに

    第Ⅲ部 タンパク質の立体構造の決定
     第6章 進化論的探索を用いたタンパク質立体構造決定問題の解法
      6.1 はじめに
      6.2 問題の概要
      6.3 タンパク質のコンピュータ上のモデル
      6.4 考察
      6.5 おわりに
     第7章 並列FMGAを用いた効率的なポリペプチド構造予測に向けて
      7.1 はじめに
      7.2 Fast Messy Genetic Algorithms
      7.3 実験手法
      7.4 二次構造計算を用いたタンパク質構造予測
      7.5 事前知識を用いた初期化
      7.6 おわりに
     第8章 問題固有のオペレータを用いた進化論的計算によるタンパク質立体構造決定問題
      8.1 はじめに
      8.2 タンパク質立体配座の多目的最適化
      8.3 問題固有の変形オペレータ
      8.4 GAの実行性能
      8.5 おわりに

    第Ⅸ部 機械学習と人工知能
     第9章 進化論的ニューラルネットワークを用いたDNA塩基配列におけるコード領域の識別
      9.1 はじめに
      9.2 進化論的ニューラルネットワークによる遺伝子識別
      9.3 おわりに
     第10章 進化論的計算手法を用いたマイクロアレイデータのクラスタリング
      10.1 はじめに
      10.2 κ-平均法
      10.3 ArrayMinerソフトウェア
      10.4 おわりに
     第11章 進化論的計算手法と配列データのフラクタクル可視化
      11.1 はじめに
      11.2 カオスゲーム
      11.3 IFS
      11.4 カオスオートマトン
      11.5 まとめ
      11.6 おわりに
     第12章 進化論的計算を用いた代謝経路および遺伝子制御系の推定
      12.1 はじめに
      12.2 反応速度,ペトリネットおよび機能ペトリネット
      12.3 逆問題:観測データからの経路推定
      12.4 ネットワーク構造の進化:実験結果
      12.5 進化論的計算手法による生体内ネットワークの推定に関する関連研究
      12.6 おわりに
     第13章 生物システム特徴付けのための進化論的計算による支援
      13.1 はじめに
      13.2 EPR分光法による生物システムの特徴付け
      13.3 スペクトルパラメータの最適化
      13.4 実験の評価
      13.5 おわりに

    第Ⅴ部 特徴抽出
     第14章 進化論的計算による疾患データからの遺伝子および環境要素間の相互作用の発見
      14.1 はじめに
      14.2 生物学的背景・定義
      14.3 数学的背景と定義
      14.4 特徴抽出フェーズ
      14.5 クラスタリングフェーズ
      14.6 実験結果
      14.7 おわりに
     第15章 創訳シミュレーションのための遺伝的アルゴリズムに基づく特徴抽出手法
      15.1 はじめに
      15.2 特徴抽出問題
      15.3 HIVに関連するQSAR問題
      15.4 特徴抽出手法
      15.5 GARC
      15.6 GAFEATのパラメータ設定および実装
      15.7 比較と考察
      15.8 おわりに
     第16章 進化論的計算を用いたスペクトルの解釈
      16.1 はじめに
      16.2 計測手法
      16.3 スペクトルの解釈における教師なし学習と教師あり学習
      16.4 モデル検証の一般的な手法
      16.5 モデリングのためのスペクトル変数の選択
      16.6 遺伝的回帰
      16.7 遺伝的プログラミング
      16.8 領域知識の利用
      16.9 モデルの了解度
      16.10 進化論的アルゴリズムを用いたモデル検証
      16.11 トランスクリプトミクスとプロテオミクスにおける進化論的計算の応用
      16.12 おわりに

    付録 バイオインフォマティクスのデータとソース
     A.1 入門
     A.2 核酸
     A.3 遺伝子
     A.4 発現配列タグ 
     A.5 一遺伝子突然変異
     A.6 RNA構造
     A.7 タンパク質
     A.8 代謝系パスウェイ
     A.9 教育的なリソース
     A.10 ソフトウェア
    索引
  • 内容紹介

    生物学者,計算機科学者の視点から解説
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    フォーゲルゲーリー・B.(フォーゲルゲーリーB./FogelGary B.)
    カリフォルニアのLa JollaにあるNatural Selection社の上級研究員。1991年にUCSC(カリフォルニア大学サンタクルーズ校)で学士号を、1998年にUCLA(カリフォルニア大学ロサンジェルス校)で進化生物学の分野において博士号を取得。研究対象は、生医学や進化生物学への進化論的計算手法の応用。学術雑誌IEEE Transaction on Evolutionary ComputationおよびBioSystemsの編集委員

    コーンデヴィッド・W.(コーンデヴィッドW./CorneDavid W.)
    カリフォルニアのLa JollaにあるNatural Selection社のReading大学(イギリス)の進化論的計算(Evolutionary Computation,EC)分野の準教授。バイオインフォマティクス、スケジューリング、データマイニング、多目的最適化などの分野でEC関連の研究が多数ある。学術雑誌IEEE Transaction on Evolutionary Computation,Applied Soft Computing,International Journal of Systems Scienceの編集委員、およびJournal of Schedulingの共編集長をつとめる

    伊庭 斉志(イバ ヒトシ)
    学歴、東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程修了(1990)。工学博士。職歴、電子技術総合研究所入所(1990)。スタンフォード大学客員研究員(1996~1997)。東京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻助教授(1998)。東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻助教授(1999)。進化型システム、人工知能基礎およびバイオインフォマティクスの研究に従事。学術雑誌Genetic Programming and Evolvable MachinesおよびIEEE Transaction on Evolutionary Computationの編集委員
  • 商品の説明

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    バイオインフォマティクスソリューション | MKI (三井情報株式会社)
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    ホント‼️ この値段 商品文句なく仕事で使えます

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    簡単、便利で味も満足でした。また、買いたいと思います。

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    細かい半田つけるのに便利です。 値段も手ごろで◎です。

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    履き口の部分もしっかりしていて朝から夜まで履いても落ちにくくて快適でした。 夏場は足元から蒸れて来るので網タイツは涼しくていいですね。 リピート購入ですが、また利用させてもらいます。

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    綺麗に印刷出来るしコスパも良いのでリピート買いしています。

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    もう春が来ていますがママコートが欲しくて購入。 手に取った時、「え…」と思いましたが、よく考えたら、花粉を寄せ付けない、撥水加工などの高機能素材を謳っていますから、傘っぽくても当然かと思い直せました。 厳密に言うと、私の体型では、若干肩幅が小さめですが、私がデカすぎるだけですし、羽織ってしまえば全くどこもきつくなく引き攣れないので問題なし。 欲を言えば、ボアを付けている時、脱ぎ着で袖の部分のボアがズレやすいです。 盲点でしたが、子供を抱っこした状態でこのコートを羽織り、ダッカー部分のファスナーを上げようとしたら、子供が視界を遮ってやりにくかったですが、これはダッカー付いたアウターなら全てこんなもんなんですよね。 これからはボア外して、軽いアウターとして、雨でも羽織れる、子供の風よけになるかと思うといい買い物したと思います。 当方、身長163センチ、サイズは3L〜4Lのおデブですが問題なく着れました(LL購入)。 画像では袖幅が細そうに見えましたが私のごんぶと腕でもボア付けた状態できつくなかったです。 逆に言うと、コンパクトに着こなしたい方には向いてないんでしょう。ゆったりしてます。 表生地は、一見上等な傘みたいな素材です。

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    仕立ても丁寧で着心地も良かったです。この価格であればお買い得だと思います。

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    発送も早く、週末のゴルフに間に合わせることができました。 色の組み合わせが可愛く、今まで購入したゴルフシューズの中では、1番テンションの上がるものでした。 まだ2度しか履いていませんが、今のところいい感じです。

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    「中島みゆき特集ふたたび」真夜中の動物園発売記念特集が組まれていて読み応えがあります。

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