Mit Hilfe der Bioinformatik können ermittelte DNA-, RNA- oder Aminosäuresequenzen hinsichtlich Struktur und Funktion schnell eingeschätzt werden; das spart Kosten und Zeit bei weiterführenden Experimenten im Labor. Das vorliegende Buch gliedert sich in einen RNA- und einen Protein-Teil. Je ein Kapitel führt das biologische Thema der Strukturvorhersage inklusive biophysikalischer Grundlagen der Vorhersagemethoden ein. Folgekapitel gehen auf die informationstechnischen Methoden mit einem möglichst kurzen Beispiel ein, stellen den meist komplizierteren Algorithmus zur Lösung des biologischen Problems vor und diskutieren zum Abschluss mindestens eine Implementation und damit erzielbare Ergebnisse anhand eines biologischen Beispiels. Das Buch ist gleichermassen für Biologen und Informatiker relevant, da es sowohl einen Überblick über die aktuellen Möglichkeiten der Strukturvorhersage gibt als auch den Einsatz von unterschiedlichsten informationstechnischen Methoden in der Biologie demonstriert.

Mit Hilfe der Bioinformatik lassen sich Struktur und Funktion von DNA-, RNA- oder Aminosäuresequenzen am Computer schnell einschätzen. Damit können viele teure und zeitaufwendige Experimente im Labor vermieden oder eingeschränkt werden.

Das Buch gliedert sich in einen RNA- und einen Protein-Teil. Das biologische Thema der Strukturvorhersage inklusive biophysikalischer Grundlagen der Vorhersage-Methoden wird eingeführt. Es folgen die informationstechnischen Methoden mit einem möglichst kurzen, meist fachfremden Beispiel. Dann stellt das Buch den meist komplizierteren Algorithmus zur Lösung des biologischen Problems vor und diskutiert abschließend an einem biologischen Beispiel mindestens eine Implementation mit Ergebnis.

Inhalt
Strukturvorhersage von Nukleinsäuren.- 1. Struktur und Funktion von RNA.- 2. Kooperative Gleichgewichte in doppelsträngigen Nukleinsäuren.- 3. Graphen und Alignments.- 4. RNA-Sekundärstruktur-Vorhersage per Graphentheorie.- 5. RNA-Sekundärstruktur-Vorhersage per Informationstheorie.- 6. RNA-Sekundärstruktur-Vorhersage mit Genetischen Algorithmen.- 7. RNA-Sekundärstrukturfaitung.- Strukturvorhersage von Proteinen.- 8. Protein-Struktur.- 9. Energetik von Protein-Strukturen.- 10. Protein-Sekundärstruktur-Vorhersage.- 11. Qualität von Vorhersagen.- 12. Vorhersage von Transmembran-Helices per Hidden-Markov-Modell.- 13. Protein-Sekundärstruktur-Vorhersage per Neuronalem Netz.- 14. Proteinfaltung mit ab-initio-Methoden.- 15. Inverse Proteinfaltung Threading.- 16. Proteinfaltung per Homologie-Modellierung.- Index zu Programmen.