Datenanalyse in der Biologie

Das Buch schließt eine Marktlücke Leicht zugängliche, methodisch orientierte Darstellung neuer mathematischer Werkzeuge Aktuell und praxisnah durch zahlreiche Beispiele Gute mathematische Schulkenntnisse reichen für das Verständnis aus Includes supplementary material: sn.pub/extras

Klappentext

Datenanalyse geht heute weit über einfache Mittelwerte, Varianzen und Signifikanztests hinaus. Ein großer Teil der experimentellen Untersuchungen erfordert mittlerweile die Verwendung von neueren Methoden der Datenanalyse oder sogar den Entwurf einer speziellen Analysestrategie, z.B. die Interpretation von DNA-Sequenzen, von Musterbildungsprozessen und der Dynamik von Ionenkanälen. Der mathematische Aufwand hinter diesen Methoden ist recht hoch, so dass ihr Erlernen aus den bestehenden Lehrbüchern und Veröffentlichungen sich als äußerst schwierig erweist. Diese Kluft schließt das vorliegende Buch. Besonders bemerkenswerte und elegante Analysestrategien aus der Forschungsliteratur der letzten zehn Jahre werden beispielhaft besprochen. Drei wesentlichen Techniken der fortgeschrittenen Datenanalyse sind ausführliche Einzelkapitel gewidmet: nichtlineare Zeitreihenanalyse, Methoden der fraktalen Geometrie, Analyse von Daten mit raumzeitlicher Dynamik.

Zusammenfassung
"In vielen Aspekten entpuppt sich das Buch "Datenanalyse in der Biologie" als Überraschung. Auf rund 300 Seiten werden moderne mathematische Konzepte und Werkzeuge dargestellt, die immer stärker Einfluß auf die Biologie nehmen. Dabei stellt der Untertitel, "Eine Einführung in Methoden der nichtlinearen Dynamik, fraktalen Geometrie und Informationstheorie" eine wichtige Zusatzinformation dar: Das Buch behandelt also vor allem Analyseverfahren aus diesen drei großen theoretischen Gebieten. In korrekter und sehr verständlicher Weise erklärt das Buch diese mathematischen Konzepte, die in der Biologie seither wenig gebräuchlich waren, aber rapide an Bedeutung gewinnen. Die konkrete Anwendung eines Verfahrens auf ein ausgewähltes biologisches Phänomen steht dann am Ende der meisten Teilkapitel. Der Autor führt mit spürbarer Begeisterung in nicht triviale mathematische Sachverhalte ein und vermag so, neben den eigentlichen Verfahren auch eine beachtliche Menge mathematischer und theoretisch-physikalischer Grundlagen zu vermitteln. Eine Reihe der hier dargestellten Methoden wird in Zukunft über das große, sich gerade formende Feld der Bioinformatik einen erheblichen Einfluss auf biologische Untersuchungen haben. Dieses Buch ist durchweg jedem Studierenden der Biologie und verwandter Disziplinen zu empfehlen, der im Hauptstudium oder später, aus konkretem Anlass oder aus allgemeinem Interesse sich die Frage stellt, wie nicht-lineare Phänomene aufgedeckt und komplexe Systeme analysiert und beschrieben werden." Prof. Dr. Dietrich Gradmann, Göttingen, Biologie in unserer Zeit 1.2002

Inhalt

1. Mathematische Grundlagen.- 1.1 Terminologie und Ziele.- 1.2 Einige mathematische Werkzeuge.- 1.3 Gewöhnliche Differentialgleichungen.- 2. Grundbegriffe der nichtlinearen Dynamik.- 2.1 Differenzengleichungen und Iterationsmethoden.- 2.2 Eindimensionale Differentialgleichungen und Bifurkationen.- 2.3 Mehrdimensionale Differentialgleichungen.- 3. Zelluläre Automaten.- 3.1 Grundidee zellulärer Automaten und Begriff des Netzwerks.- 3.2 Methoden zum Erstellen von Regelwerken.- 3.3 Wichtige Anwendungen.- 3.4 Exkurs: Membranmodellierung mit Hilfe zellulärer Automaten.- 4. Elemente der nichtlinearen Zeitreihenanalyse.- 4.1 Vorbemerkung.- 4.2 Lineare Zeitreihenanalyse und ihre Grenzen.- 4.3 Nichtlineare Zeitreihenanalyse und Vorhersagbarkeit einer Zeitreihe.- 4.4 Anwendungsbeispiele.- 4.5 Methodische Schwierigkeiten.- 4.6 Exkurs: Kontrolle von Analysemethoden durch Surrogatdaten.- 5. Analyse raumzeitlicher Strukturen.- 5.1 Problemstellung.- 5.2 Raumzeitliche Verallgemeinerungen zeitlicher Methoden.- 5.3 Methoden auf der Grundlage zellulärer Automaten.- 5.4 Anwendungsbeispiele.- 6. Selbstähnlichkeit und fraktale Geometrie.- 6.1 Selbstähnlichkeit als Ordnungsprinzip.- 6.2 Fraktale Datenanalyse.- 6.3 Anwendungsbeispiele.- 6.4 Exkurs: Fraktalität in der Dynamik von Ökosystemen.- 7. Methoden aus der Informationstheorie.- 7.1 Grundbegriffe: Entropie und Transinformation.- 7.2 Anwendungsbeispiele.- A. Software-Pakete und Internet-Datenbanken.- B. Weiterführende Literatur zu ausgewählten Themen ..- C. Übungsaufgaben.- Sachwortverzeichnis.