Java für die Life Sciences
Eine Einführung in die angewandte Bioinformatik
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Description / Abstract
Lernen Sie grundlegende Java-Techniken, die für die Auswertung von Biodaten benötigt werden
- Eine Einführung in Java für Biowissenschaftler mit Programmiererfahrung
- Bietet biologische Hintergrundinformationen, soweit sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind
- Mit zahlreichen Übungsaufgaben und Codebeispielen
Diese Einführung in die Bioinformatik mit Java vermittelt Ihnen grundlegende Java-Techniken, die für die Analyse von Biodaten benötigt werden. Das Buch richtet sich an Studenten, Wissenschaftler und Praktiker in den Life Sciences, die Grundkenntnisse einer höheren Programmiersprache mitbringen.
Es bietet Ihnen einen schnellen Einstieg in Kernthemen der Programmierung in den Life Sciences:
- Data und Text Mining,
- Datenverarbeitung,
- Sequenz-, Bild- und Netzwerkanalysen
- Strukturbiologie
Genutzt werden dabei verbreitete Open-Source-Bibliotheken wie Maven, Eclipse oder Git.
Beispiele aus der Bioinformatik zeigen Ihnen alle notwendigen Schritte, um in kurzer Zeit Ergebnisse mit Java zu erzielen. Biologische Zusammenhänge werden immer dann beschrieben, wenn sie zum Verständnis des Problems hilfreich sind.
Description
neurodegenerative Erkrankungen arbeitet er seit einiger Zeit als Postdoc am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI (Sankt Augustin) in der Abteilung Bioinformatik. Er unterrichtet an der Universität Bonn im Studiengang Life Science Informatics.
Sebastian Schaaf hat Biologie und Bioinformatik studiert und anschließend im Fach Bioinformatik promoviert. Nach einigen Jahren an der LMU München und dem dortigen Standort des Deutschen Krebsforschungszentrums arbeitet er ebenfalls als Postdoc am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI in der Abteilung Bioinformatik, zunehmend in medizininformatisch geprägten Projekten. Auch er unterrichtet an der Universität Bonn im Studiengang Life Science Informatics.
Vera Weil hat Mathematik und Informatik studiert und anschließend im Fach Informatik promoviert. Sie hat zwei Jahre als Postdoc an der RWTH Aachen am Institut für Management Science gearbeitet. Seit einiger Zeit lehrt sie an der Universität zu Köln im Fach Informatik und unterrichtet dort im Wesentlichen das Programmieren mit Java.
Table of content
- BEGINN
- Inhalt
- Einleitung
- Kapitel 1: Einführung in die Arbeit mit Java
- Die Umgebung einrichten
- Die erste Java-Anwendung
- Versionsverwaltung Git
- Maven
- Übungsaufgaben
- Kapitel 2: Java zum Auffrischen
- Aufbau eines Java-Programms
- Externe Bibliotheken hinzufügen
- Grundlagen der Datenverarbeitung
- Übungsaufgaben
- Kapitel 3: Data Engineering mit Java
- Grundlagen
- Knowledge Representation und das Arbeiten mit externen Datenquellen
- Arbeiten mit Datenbanken
- Arbeiten mit RESTful-APIs
- Analysepipelines mit BASH-Skripten bauen
- Übungsaufgaben
- Kapitel 4: Data Mining
- Klassifizierung
- Clustering
- Übungsaufgaben
- Kapitel 5: Netzwerkanalyse: Graphen mit Java
- JGraphT in der Netzwerkanalyse
- Gerichtete Graphen
- Ungerichtete Graphen
- Weitere Beispiele
- Übungsaufgaben
- Kapitel 6: Bildverarbeitung mit Java und ImageJ
- Einführung in ImageJ
- Particle Analysis
- Objektklassifizierung
- Farbanalysen
- Praxisprojekte
- Übungsaufgaben
- Kapitel 7: Sequenzanalyse mit BioJava
- Grundlagen der Sequenzanalyse
- Einführung in BioJava
- Sequence Alignment
- Übungsaufgaben
- Index