バイオインフォマティクスの全分野をどこからでも学ぶことができ、図解で基礎知識を学び、練習問題と解説で理解度を確認できる。… バイオインフォマティクスの全分野を、どこからでも学ぶことができ、詳しい図解で基礎知識を学び、練習問題と解説で理解度を確認できる。また、厳選８０項目と練習問題８０題は、出題数と分野構成が実際の試験に準拠している。 新登場！ 学会初の公式教科書 バイオインフォマティクスの全分野を、どこからでも学ぶことができます。 詳しい図解で基礎知識を学び、練習問題と解説で理解度を自己確認できます。 厳選80項目と練習問題80題は、認定試験の全範囲をカバーしているだけでなく、 出題数と分野構成が実際の試験に準拠しており、直前対策にも役立ちます。 ▼日本バイオインフォマティクス学会、認定！ 　本書は日本バイオインフォマティクス学会初の公式教科書で、バイオインフォマティクスの全分野をどこからでも学ぶことができます。 　厳選した80項目を、1項目につき見開き2ページで解説しました。左ページでは図を用いながら基礎知識をコンパクトに説明し、重要な語句は必要に応じて別の項目を参照することができます。右ページには技術者認定試験の典型的な過去問を練習問題として詳しい解説を載せ、先に学んだ知識が自分の中で十分に理解できているかを自己確認することができます。さらに、もっと深く学びたい人に向けて、書店で入手しやすい参考図書を紹介しています。 　全80題に及ぶ過去問は、認定試験の全範囲をカバーしているだけでなく、出題数と分野構成が実際の試験に準拠しているので、模擬試験としてチャレンジすることもできます。参考として、問題には出題年度、難易度、正解率を載せており、本の巻末には解答一覧を準備しました。 　すなわち、この本一冊で、バイオインフォマティクスの基礎知識の習得と、技術者認定試験の準備を行なうことができます。 第1章　生命科学 　1-1　原核細胞と真核細胞 　　細胞の分類とウイルス 　1-2　細胞内小器官 　　細胞内小器官とその役割 　1-3　細胞周期 　　細胞分裂と細胞周期 　1-4　DNA の複製 　　ゲノムDNA の半保存的複製 　1-5　転写 　　ゲノムDNA からのさまざまなRNAの合成 　1-6　翻訳 　　タンパク質の生合成 　1-7　核酸の構造と機能 　　DNAとRNA の構造と機能 　1-8　アミノ酸の構造と性質 　　20種類の生体アミノ酸の構造と性質 　1-9　タンパク質の階層構造 　　タンパク質の役割と一次～四次構造 　1-10　生体膜と膜タンパク質 　　生体膜の構造と膜タンパク質の機能 　1-11　翻訳後修飾 　　タンパク質の翻訳後修飾とその役割 　1-12　免疫と代謝 　　抗体による免疫・生体内物質の代謝パスウェイ 　1-13　シグナル伝達 　　細胞間のシグナル伝達によるコミュニケーション 　1-14　遺伝 　　メンデルの法則による遺伝子の世代間継承 　1-15　ゲノムと生物 　　生物ゲノムのサイズと遺伝子地図 　1-16　ヒトゲノム 　　ヒトゲノムの構造と遺伝的多型 　1-17　遺伝子組換え 　　主要な遺伝子組換え技術 　1-18　ゲノム解析 　　ショットガン法による全ゲノム解読とゲノムワイド解析技術 　1-19　分子生物学実験技術 　　分子生物学分野を飛躍的に発展させた実験技術 　1-20　タンパク質の立体構造決定 　　X線結晶解析法などによるタンパク質の立体構造の解析技術 第2章　計算科学 　2-1　2進数 　　2進数と論理演算 　2-2　論理回路 　　論理回路によるコンピュータ上の論理演算 　2-3　プログラミング言語 　　コンピュータのプログラミング言語と計算の実行 　2-4　マークアップ言語 　　XML などのマークアップ言語によるデータ記述 　2-5　プロトコル 　　ネットワークの通信プロトコルとセキュリティ 　2-6　データ構造 　　プログラム内の代表的なデータ構造 　2-7　二分探索 　　高速にデータを検索する二分探索アルゴリズム 　2-8　ソートアルゴリズム 　　高速にデータを並べ替えるソートアルゴリズム 　2-9　バブルソート 　　基本的なバブルソートのアルゴリズム 　2-10　オートマトン 　　オートマトンによる状態・遷移データの表現 　2-11　リレーショナルデータベース 　　リレーショナルデータベースによるデータの整理 　2-12　SQL 　　SQL によるリレーショナルデータベースの操作 　2-13　正規分布 　　正規分布の性質 　2-14　独立性 　　確率分布と独立性・ベイズ推定 　2-15　統計的検定 　　統計的検定による仮説の検証 　2-16　最尤推定 　　確率分布の最尤法による推定 　2-17　機械学習 　　機械学習とデータマイニング 　2-18　クラスタリング 　　 k平均法によるデータのクラスタリング 　2-19　機械学習の評価 　　感度・特異度による予測法の評価 　2-20　交差検証 　　クロスバリデーション（交差検証）による予測法の評価 第3章　配列解析 　3-1　分子生物学データベース 　　国際的な公共の分子生物学データベース 　3-2　配列アラインメント 　　動的計画法による配列アラインメントの計算 　3-3　スコア行列 　　アミノ酸の類似性スコアとその統計的評価 　3-4　高速な類似配列検索 　　高速に配列を比較するための計算技術 　3-5　ホモロジー検索 　　高速にホモロジー検索するためのプログラム 　3-6　マルチプルアラインメント 　　マルチプルアラインメントによる配列の多重比較 　3-7　モチーフ 　　保存された配列パターン（配列モチーフ）の解析 　3-8　ゲノムプロジェクトと遺伝子予測 　　ゲノム解読と遺伝子予測によるアノテーション 　3-9　タンパク質の機能予測 　　タンパク質の生理学的機能の予測 　3-10　RNA の二次構造予測 　　RNA のもつ二次構造とその予測法 　3-11　ゲノム特徴抽出 　　ゲノム配列の塩基組成などに基づく特徴抽出 　3-12　ゲノム比較 　　ゲノム配列の比較解析とオーソログ解析 第4章　構造解析 　4-1　構造化学 　　ペプチド結合の構造化学 　4-2　タンパク質の立体構造 　　タンパク質立体構造の形成と分子グラフィックス表現 　4-3　構造モチーフ 　　タンパク質立体構造中の超二次構造と構造モチーフ 　4-4　構造分類 　　タンパク質立体構造の分類 　4-5　その他の生体分子の立体構造 　　DNAとRNAの立体構造 　4-6　立体構造データベース 　　立体構造データベースPDBとPDB フォーマット 　4-7　立体構造の比較 　　立体構造を構造重ね合わせにより比較する方法 　4-8　タンパク質立体構造の保存性分析 　　構造重ね合わせによるタンパク質立体構造の保存性分析 　4-9　相互作用分析 　　タンパク質立体構造による相互作用分析 　4-10　マップ分析 　　タンパク質立体構造のマップ分析 　4-11　立体構造予測 　　タンパク質の立体構造を予測する方法 　4-12　分子動力学計算 　　分子動力学計算による分子運動のシミュレーション 第5章　遺伝・進化解析 　5-1　ハーディー・ワインベルク平衡 　　対立遺伝子頻度のハーディー・ワインベルク平衡 　5-2　連鎖解析 　　連鎖解析による遺伝子座の探索 　5-3　遺伝子マーカー 　　遺伝的多型と遺伝子マーカーとしての利用 　5-4　ゲノムワイド関連解析 　　ゲノムワイド関連解析（GWAS）による遺伝子の探索 　5-5　分子進化 　　分子進化の中立説と分子時計 　5-6　進化系統樹 　　進化系統樹の表現方法 　5-7　パラログ・オーソログ 　　進化系統樹によるホモログ・パラログ・オーソログの解析 　5-8　系統推定アルゴリズム 　　系統樹をつくるための系統推定アルゴリズム 第6章　オーミクス解析 　6-1　オーミクス解析の研究手法 　　オーミクス解析に用いる研究手法と実験機器 　6-2　次世代シークエンサ 　　従来型DNA シークエンサと次世代シークエンサ 　6-3　DNA マイクロアレイ 　　DNA マイクロアレイによる遺伝子発現・遺伝的多型などの大量解析 　6-4　タンパク質間相互作用 　　タンパク質間相互作用の大量解析手法 　6-5　遺伝子発現クラスタリング 　　遺伝子発現パターンによるサンプルのクラスタリング 　6-6　微分方程式 　　微分方程式による遺伝子発現量の変動予測 　6-7　システム安定性 　　固有値の分析によるシステムの安定性解析 　6-8　ネットワークの構造と性質 　　ネットワークの構造とダイナミクス 　索引 　練習問題解答一覧 　執筆者一覧

この書籍は、顕微鏡画像やトランスクリプトームなどの生命科学データを用いて機械学習を学ぶ実践的なガイドです。ダウンロード可能なコードをブラウザで実行できるため、実験室の研究者でも手軽に始められます。内容は、機械学習の基礎からデータ前処理、トランスクリプトームデータの分類、画像解析、腫瘍予測、シングルセル解析、AI創薬など、多岐にわたる実践編を含み、さらなる学習のためのリソースも提供されています。

本書は、AI・データ分析プロジェクトの成功には技術知識だけでなく「ビジネス力」が重要であることを強調しています。データサイエンティストのキャリアや業界の概要から始まり、プロジェクトの立ち上げ、実行、評価、収益化までのノウハウを網羅。具体的には、課題設定、案件獲得、データ分析手法の検討、レポーティングなどのプロセスを解説し、実務に役立つ情報を提供しています。著者は業界の専門家で、実践的な知識を基にした内容となっています。

Pythonを中心とするツール群の活用例を具体的なレシピ約50で紹介。環境構築から丁寧に解説。 Pythonを中心とするツール群の活用例を具体的なレシピ約50で紹介。目の前の研究に活かせる。環境構築から丁寧に解説。〔内容〕次世代シークエンス／ゲノム解析／集団遺伝学／系統学／タンパク質／データ公開・共有／ビッグデータ／他 〇本書で学べること ・次世代シーケンス（NGS）データ解析の進め方 ・FASTQ, BAM, VCFフォーマットのデータの取扱い ・Galaxyへのアクセス ・Dask, Sparkなどを活用した大規模データ処理 ・Cytoscapeによる可視化 ・主成分分析，決定木分析など機械学習の活用 1.　Pythonとソフトウェア環境 2.　次世代シーケンス・データ解析 3.　ゲノム解析 4.　集団遺伝学 5.　集団遺伝学のシミュレーション解析 6.　系統解析 7.　蛋白質構造データバンク（PDB）を使う 8.　バイオインフォマティクスにおけるパイプライン 9.　Pythonによるゲノムビッグデータ解析 10.　バイオインフォマティクスのその他のトピック 11.　高度な次世代シーケンス解析

本書は、研究者のためのコミュニケーション指南書であり、理系人間の特性や自己管理、交渉術、チームリーダーシップ、上司との関係構築、同僚との協力、学術生活の困難、学術から企業への移行、科学技術の未来に焦点を当てています。

本書は、統計学の基礎から応用までを扱った内容で、基礎編ではR言語を用いた記述統計や統計的仮説検定について解説し、応用編ではベクトルや行列、データフレーム、外れ値の影響などを取り上げています。著者は、教育心理学を専門とする学者たちで、各自が教育機関での実績を持っています。

トランスクリプトーム解析

『入門 bash 第3版』は、前版から7年が経過し、bashの機能が大幅に強化されたことを反映した改訂版です。Linux/Unixユーザーだけでなく、Cygwinを使うWindowsユーザーやMac OS Xユーザーも対象に、新機能やオプションを解説しています。目次には、bashの基礎からシェルスクリプティング、デバッグ方法まで広範な内容が含まれています。著者は情報テクノロジーの専門家で、デジタル化プロジェクトにも取り組んでいます。

この文章は、特定の書籍の目次と著者情報を紹介しています。目次は4つの部に分かれており、基本編、関数型プログラミング、言語オブジェクトに対する計算、パフォーマンスについて述べています。著者はそれぞれ異なる専門分野を持ち、教育機関や企業で活躍しています。

本書は、1988年末に提出されたC言語のANSI規格に基づいて全面改訂された新版であり、C言語の仕様変更と機能拡張が行われたことで、プログラミングの安全性が向上したことを紹介しています。C言語は1973年に開発されて以来広く使用されてきましたが、ANSI規格による改良により、今後も広く利用されることが期待されています。目次には、入門からデータ型、制御構造、関数、ポインタ、構造体、入出力、UNIXシステムインタフェースに関する章が含まれています。

この文章は、統計に関する書籍の目次を示しており、内容はデータの記述、確率、統計的推定、仮説検定、線形モデル分析、その他の分析手法、及び付録から構成されています。

本書は、UNIX入門書のリニューアル版で、シェルスクリプトの基本をわかりやすく解説しています。内容は、シェルの基本、変数、関数、ファイル操作、コマンド解析、フィルタの使用法、デバッグ手法など多岐にわたります。著者のブルース・ブリンは、Hewlett-Packardでの経験を活かし、シェルプログラミングの専門知識を持っています。

本書は、LPICのレベル1試験がVersion4.0から5.0にアップデートされたことに対応した学習書です。内容はLPI-incの認定テキストに基づき、101試験と102試験に対応しています。章ごとに練習問題や模擬試験を収録し、Linux実習環境も提供されています。LPIC試験の対策やLinux学習に役立つ一冊です。

本書は、LPICレベル1試験の最新バージョン5.0に対応した問題集で、世界的に人気のあるLinux技術者認定資格のエントリーレベルに向けた教材です。LPIの認定を受けたテキストで、分野別問題と模擬試験を含む504問を掲載。著者はLinux教育に定評があり、問題と解説がテンポよく進む構成になっています。内容は基本コマンド、プロセス管理、システムサービス、ネットワーク基礎など多岐にわたり、短時間で効率的に学習できるよう工夫されています。