ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Bioinformatics: Proceedings of the 4th Asia-Pacific Conference, Taipei, Taiwan 13-16 February, 2006 (Series on Advances in Bioinformatics and Computational Biology)

دانلود کتاب بیوانفورماتیک: مجموعه مقالات چهارمین کنفرانس آسیا و اقیانوسیه ، تایپه ، تایوان 13-16 فوریه 2006 (مجموعه پیشرفت های بیوانفورماتیک و زیست شناسی محاسباتی)

Bioinformatics: Proceedings of the 4th Asia-Pacific Conference, Taipei, Taiwan 13-16 February, 2006 (Series on Advances in Bioinformatics and Computational Biology)

مشخصات کتاب

Bioinformatics: Proceedings of the 4th Asia-Pacific Conference, Taipei, Taiwan 13-16 February, 2006 (Series on Advances in Bioinformatics and Computational Biology)

ویرایش:  
نویسندگان: , , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 1860946232 
ناشر: Imperial College Press 
سال نشر: 2006 
تعداد صفحات: 379 
زبان: English  
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 24 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 43,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 20


در صورت تبدیل فایل کتاب Bioinformatics: Proceedings of the 4th Asia-Pacific Conference, Taipei, Taiwan 13-16 February, 2006 (Series on Advances in Bioinformatics and Computational Biology) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب بیوانفورماتیک: مجموعه مقالات چهارمین کنفرانس آسیا و اقیانوسیه ، تایپه ، تایوان 13-16 فوریه 2006 (مجموعه پیشرفت های بیوانفورماتیک و زیست شناسی محاسباتی) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب بیوانفورماتیک: مجموعه مقالات چهارمین کنفرانس آسیا و اقیانوسیه ، تایپه ، تایوان 13-16 فوریه 2006 (مجموعه پیشرفت های بیوانفورماتیک و زیست شناسی محاسباتی)

توالی یابی بالا و فناوری های ژنومیک عملکردی پیش نویس توالی ژنوم انسانی را به ما داده اند و ژنوتیپ سازی در مقیاس بزرگ و پروفایل بیان ژن جمعیت های انسانی را فعال کرده اند. پایگاه های داده حاوی تعداد زیادی از توالی ها، پلی مورفیسم ها و پروفایل های بیان ژن بافت های نرمال و بیمار در حالت های بالینی مختلف به سرعت برای انسان و ارگانیسم های مدل تولید می شوند. بنابراین بیوانفورماتیک به سرعت در حاشیه نویسی توالی های ژنومی، در درک تعامل بین ژن ها و پروتئین ها، در تجزیه و تحلیل تنوع ژنتیکی گونه ها و غیره به سرعت در حال افزایش است. این مجموعه شامل تبادل دانش، ایده‌ها و راه‌حل‌های به‌روز برای مسائل مفهومی و عملی بیوانفورماتیک توسط محققان، متخصصان و دست اندرکاران صنعتی در چهارمین کنفرانس بیوانفورماتیک آسیا و اقیانوسیه است که در فوریه 2006 در تایپه برگزار شد.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

High-throughput sequencing and functional genomics technologies have given us a draft human genome sequence and have enabled large-scale genotyping and gene expression profiling of human populations. Databases containing large numbers of sequences, polymorphisms, and gene expression profiles of normal and diseased tissues in different clinical states are rapidly being generated for human and model organisms. Bioinformatics is thus rapidly growing in importance in the annotation of genomic sequences, in the understanding of the interplay between genes and proteins, in the analysis of the genetic variability of species, and so on. This proceedings contains an up-to-date exchange of knowledge, ideas, and solutions to conceptual and practical issues of bioinformatics, by researchers, professionals, and industrial practitioners at the 4th Asia-Pacific Bioinformatics Conference held in Taipei in February 2006.



فهرست مطالب

Contributed Papers......Page 12
Preface......Page 6
APBC 2006 Organization......Page 8
Programme Committee......Page 9
Wen-Hsiung Li. On the Inference of Regulatory Elements, Circuits and Modules......Page 16
Mark A. Ragan. Automating the Search for Lateral Gene Transfer......Page 18
Michael S. Waterman. Whole Genome Optical Mapping......Page 20
1 Introduction......Page 22
2.1 Accuracy......Page 23
2.2 Simulations......Page 24
3.1 The Modified SIMPSON (MS2) Algorithm......Page 25
3.2 The SIMPSON-assisted Descending Ratio (SDR) Algorithm......Page 27
4 Results and Discussion......Page 28
References......Page 30
1 Introduction......Page 32
2 The proposed algorithm......Page 33
2.2. Discovering the interesting patterns......Page 34
2.3. Prediction based on the discovered patterns......Page 35
3.1. Experimental data......Page 37
3.3. Results......Page 38
3.4. Biological interpretation......Page 39
4 Conclusions......Page 40
References......Page 41
1 Introduction......Page 42
2 Dynamic System Description of Circadian Regulatory Model......Page 43
3.1. Assay of ARX System Model......Page 45
3.1.1. Determination of system order......Page 46
3.2.1. Circadian clock frequency assay......Page 48
3.2.2.1. Trans-sensitivity rate Y simulation of gene......Page 49
3.2.2.2 Trans-expression threshold M1 simulation of gene......Page 50
5. Discussion......Page 51
References......Page 52
1. Introduction......Page 54
2.2. WoLF PSORT system......Page 55
2.3.1. Candidate Features......Page 56
2.3.5. Reducing Over-reliance on Sequence Similarity......Page 57
3.3. WoLF PSORT Server......Page 58
4.1. Interpretable Results......Page 59
4.2. Evaluation in the Presence of Similar Sequences......Page 60
5. Conclusion......Page 62
References......Page 63
1. Introduction......Page 64
2. Preliminaries......Page 65
3. Method......Page 67
3.1. Space Partition Algorithm Using C4.5 Decision Tree......Page 68
3.2. Mining Training Data and Prediction Model......Page 69
4. Experiment......Page 70
References......Page 72
1. Introduction......Page 74
2. Phylogeny-based Recombination Detection......Page 75
3. RECOMP......Page 77
4.1. Data......Page 78
4.2. Results......Page 79
5. Conclusions and Future Work......Page 81
References......Page 82
1. Introduction......Page 84
2.1. Preliminary......Page 86
2.3. Two Density Measures for Level-of-Detail and Detection of Gene Clusters......Page 87
Data Filtering......Page 88
4. Experiment Result......Page 89
5. Conclusion......Page 91
References......Page 93
1 Introduction......Page 94
2 The Motif Discovery Problem......Page 96
3 Algorithm......Page 98
4.1. Simulated Data......Page 100
4.2. Real Biological Data......Page 101
6.References......Page 102
1. Introduction......Page 104
2.1. Consensus Tree Construction......Page 106
2.2. Extractions of cis-regulatory elements based on functional annotations......Page 108
3.2. Detection of Known Motifs......Page 109
3.3. Putative Cis-Regulatory Variants......Page 111
3.4. Detection of Multiple Motifs of Non-DNA-Binding Cofactors......Page 112
References......Page 113
1. Introduction......Page 114
2. Boolean Network and Its Control......Page 115
Definition 2.1. (BN-CONTROL)......Page 116
3. Hardness of Finding Control Strategies......Page 117
4. Algorithms for Trees......Page 119
5. Concluding Remarks......Page 122
References......Page 123
1 Introduction......Page 124
2 Modeling of Multi-Charge Spectra......Page 125
2.1. Quality Measures for Evaluating Mass Spectra......Page 128
2.2. Experimental Data and Analysis......Page 129
3.1 Strong Tags in the Multi-Charge Spectra......Page 130
3.2 The GBST Algorithm......Page 131
3.3 Experiments on Algorithms......Page 132
References......Page 133
1. Introduction......Page 134
3. EDAM......Page 136
3.2. MBR-clique Searching......Page 137
3.3. Motif Discovery......Page 139
4.2. Time complexity......Page 141
6. Conclusions and Discussions......Page 142
References......Page 143
1. Introduction......Page 144
2. The Recombination Matrix An......Page 145
3. Recursive Solvers......Page 149
References......Page 153
1. Introduction......Page 154
2.2 Sequence analysis for identifying trends in codon and amino acid usage......Page 155
3.1 Asymmetrical mutational bias, coupled with replicational-transcriptional selection on synonymous codon usage......Page 156
3.3 Major sources of variation in proteome composition......Page 157
3.4 Relation between gene expression, protein conservation and amino acid usage......Page 160
References......Page 162
1. Introduction......Page 164
2.2 Sequence analysis......Page 165
3.2 Virus-specific synonymous codon usage patterns with no sign of host-specificity......Page 166
3.3 Differential codon usage in structural and nonstructural genes......Page 169
3.4 Correlation between synonymous base compositions and hydropathy of encoded proteins......Page 170
References......Page 172
1. Introduction......Page 174
2.1. Local Least Squares Imputation - LLSimpute......Page 176
2.3. Nearest Neighboring Gene Determination......Page 177
3.1. Datasets......Page 178
3.3. Number of Iterations Determination in ILLsimpute......Page 179
3.4. Imputation Accuracy Comparison......Page 181
References......Page 183
1 Introduction......Page 184
2.1 Sequence Data......Page 185
2.2 Comparing Sequence Properties by Statistical Methods......Page 186
Matched-pair tests for step change......Page 187
Cumulative Mann-Kendall test for monotonic trend......Page 188
3.1 Difference in Physiochemical Properties......Page 189
4 Some Conclusions......Page 192
References......Page 193
2.1 Output-Coding for Multiclass Classification......Page 194
3.1 Datasets and Experimental Setup......Page 197
3.2 Experimental Results......Page 198
4 Conclusions......Page 200
References......Page 201
1. Introduction......Page 202
2.1. Phylogeny Estimation Methods......Page 203
2.4. Tree Comparison......Page 204
4.1. Selection of Optimal MP Consensus Method......Page 205
4.2. Branch Support vs. Substitution Rate......Page 206
4.3. Effects of Branch Contraction on Accuracy......Page 208
5. Discussion......Page 209
References......Page 210
1 Introduction......Page 212
2.2 Symbols and Formal Semantics......Page 214
3.1 Models of Queried Biological Databases Attributes......Page 218
3.2 Experiments......Page 219
References......Page 220
1. Introduction......Page 222
2. Definitions......Page 223
3.2.1. Sequence sampling and first intensification level......Page 224
3.3. Justification of the operators implemented and the criterion optimized......Page 225
3.5. Complexity......Page 227
4.2. Biological benchmarks......Page 228
Appendix......Page 230
References......Page 231
1. Introduction......Page 232
2. Distance Metric Learning......Page 233
3. Algorithm......Page 234
4.1.1 Background......Page 236
5. Results......Page 237
7. Conclusion......Page 240
References......Page 241
M.J. Ara6zo-Bravo, S. Fujii, H. Kono, & A. Sarai. Disentangling the Role of Tetranucleotides in the Sequence-Dependence of DNA Conformation: A Molecular Dynamics Approach......Page 242
2. Methods......Page 243
3.1. Statistical Analysis of the Aggregation of Tetranucleotide Conformational States......Page 244
3.2. Multimodal Conformation State of the Central Base-Pairs......Page 245
3.3. Quantification of the Influence of the Neighbor Bases over the Central Base-Pairs......Page 248
Acknowledgments......Page 250
References......Page 251
B-turn......Page 252
B-turn Prediction......Page 253
Machine Learning Approaches......Page 254
Previous Neural Network Training Methods vs. Site-specific Amino Acid Preference Based Training Method......Page 255
Statistics of Amino Acid Preference at Specific Sites of B-turn......Page 257
Prediction Using Multiple Sequence Alignment in the First Layer......Page 258
Discussion......Page 259
References......Page 261
1. Introduction......Page 262
2.2. Overview and rationale of oPOSSUM II algorithm......Page 263
2.6. Scoring of combinations......Page 265
2.9. Validation......Page 266
3.2.2. Three human reference gene sets......Page 267
3.4. Web interface......Page 268
4. Discussion......Page 269
Acknowledgments......Page 270
References......Page 271
1. Introduction......Page 272
2. Methods......Page 273
2.1.1 Construction of a sequence-structure knowledge base (SSKB)......Page 274
2.2.1 Neural network architecture......Page 276
2.3 Hybrid mechanism......Page 277
3.1 Datasets......Page 278
3.3 Comparison with the previous studies......Page 279
5. Concluding Remarks......Page 280
References......Page 281
1.1. Background......Page 282
1.2. Related Works......Page 283
2.1. Signals Used......Page 284
2.2. Feature Generation and Feature Selection......Page 286
3.1.1. Generating Positive Examples......Page 287
3.2. Experimental Results......Page 288
4. Conclusion......Page 290
References......Page 291
1. Introduction......Page 292
2. Methods......Page 293
3.2. Pol II specific snRNA genes......Page 294
3.3. Pol III specific U3 and U6 snRNA genes......Page 298
References......Page 300
1.1. Gene tree and species tree problem......Page 302
1.2. Gene concatenation under Bayesian analysis......Page 303
2 Phylogenomic Mining: Knowledge Discovery from a Gene Set by Self- Organizing Map (SOW) Learning......Page 305
3 The Phylogenomic Mining Method in Detail......Page 306
4 Exploring Phylogenetically Informative Genes by Gene Entropy......Page 308
4.1 Maximum entropy gene concatenation......Page 309
5 Discussion and Future Work......Page 310
References......Page 311
1. Introduction......Page 312
2.1. Perfect phylogeny......Page 313
2.2. Definitions of phylogenetic and galled-tree networks......Page 315
3. Characterization of the existence of a galled-tree network......Page 316
3.1. BC-inclusiveness......Page 320
References......Page 321
1. Introduction......Page 322
2. Related Work......Page 323
3. Threshold Queries......Page 324
3.2. Similarity Model......Page 325
3.3. Threshold Invariant Data Representation......Page 326
4. Semi-supervised Threshold Queries......Page 327
4.2. Derivation of a Global Suitable Threshold Value......Page 328
5.2. Effectiveness......Page 329
6. Conclusions......Page 330
References......Page 331
1. Introduction......Page 332
2.1. Data assembly......Page 334
2.3. Regression using Random Forests......Page 335
3. Results and discussion......Page 338
4. Conclusion......Page 339
References......Page 340
1. Introduction......Page 342
2. Architecture of ONBIRES......Page 343
4. Pattern Hierarchy......Page 345
5. Automatic pattern learning......Page 346
6. Experiments......Page 347
References......Page 350
1. Introduction......Page 352
2. The Distance Measure and Our Approach......Page 356
3. The Evaluation Measure......Page 357
4. Experimental Results......Page 360
References......Page 365
1. Introduction......Page 368
2.1. Data Discretization......Page 369
2.2. Local Matching......Page 370
2.3. Exact Similarity......Page 372
3.1. Data & Clustering......Page 373
3.2. Results Evaluation......Page 374
4. Discussion......Page 375
References......Page 377
Author Index......Page 378




نظرات کاربران