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생물정보학 알고리듬 3/e

데이터 과학
에이콘출판

2023년 03월 02일 출간

종이책 : 2022년 02월 21일 출간

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파일 정보 pdf (114.63MB)
ISBN 9791161757377
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작품소개

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과학 기술의 발달로 인류는 유전체의 정보를 염기서열 단위까지 좁혀서 생명체의 비밀을 밝혀내고 있다. 생명체에서 나오고 있는 데이터는 인류 역사상 가장 큰 규모의 데이터 크기를 자랑하고 있으며, 점점 더 커지고 다양해지는 데이터에 걸맞춰 좀 더 향상된 성능의 분석 소프트웨어를 요구하고 있다. 생물정보학 알고리듬은 이런 고성능 소프트웨어의 기반이 되는 지식이다. 이 책은 자칫 어려워 보일 수 있는 알고리듬이 어떻게 생물학적 데이터에 적용되는지 우리에게 친숙한 이야기로 풀어서 설명한다. 생물정보학 알고리듬에 익숙하지 않은 독자들과 깊이 있는 학습을 원하는 모든 분들에게 추천한다.
1장. DNA 복제는 유전체의 어디서부터 시작되는가?
__1,000마일의 여행
__복제 기점의 숨겨진 메시지
____DnaA 상자
____황금벌레의 숨겨진 메시지
____단어 세기
____빈번한 단어 문제
____Vibrio cholerae의 빈번한 단어
__더욱 놀라운 숨겨진 메시지
__숨겨진 메시지의 범람
____여러 유전체에서 숨겨진 메시지 찾기
____군집 찾기 문제
__DNA를 복제하는 가장 간단한 방법
__복제의 비대칭성
__정방향 및 역방향 반가닥의 독특한 통계
____숨어 있는 생물학적 현상 또는 통계적 우연?
____탈아민화
____비대칭 다이어그램
__다른 메시지보다 이해하기 어려운 일부 숨겨진 메시지
__대장균에서 DnaA 상자를 찾는 마지막 시도
__에필로그: ori 예측의 복잡성
__열린 문제
____박테리아 유전체의 다중 복제 기점
____고세균에서 복제 기점 찾기
____효모에서 복제 기점 찾기
____문자열에서 패턴 확률 계산
__충전소
____빈도 배열
____패턴과 숫자를 서로 변환하기
____정렬을 사용해 빈번한 단어 찾기
____군집 찾기 문제 해결
____미스매치를 포함한 자주 나오는 단어 문제 해결
____문자열 이웃 생성
____정렬로 미스매치를 포함한 빈번한 단어 찾기
__돌아가기
____Big - O 표기법
____문자열에서 패턴의 확률
____생물학에서 가장 아름다운 실험
____DNA 가닥의 방향성
____하노이 타워
____겹치는 단어 역설
__참고 문헌

2장. 분자 시계 역할을 하는 DNA 패턴은 무엇일까?
__우리는 시계 유전자를 갖고 있을까?
__생각보다 쉽지 않은 모티프 찾기
____저녁 요소 찾기
____모티프와 숨바꼭질
____모티프 검색: 무차별 대입 알고리듬
__모티프에 점수 매기기
____모티프에서 프로필 행렬과 컨센서스 문자열
____더 적절한 모티프 점수 계산 함수
____엔트로피와 모티프 로고
__모티프 찾기에서 중앙 문자열 찾기까지
____모티프 찾기 문제
____모티프 찾기 문제의 재구성
____중앙 문자열 문제
____모티프 찾기 문제를 다시 만든 이유
__탐욕 모티프 검색
____주사위를 굴리고자 프로필 행렬 사용하기
____탐욕 모티프 검색 분석
__모티프 검색과 올리버 크롬웰
____내일 해가 뜨지 않을 확률은 얼마인가?
____라플라스의 승계 법칙
____탐욕 모티프 검색의 발전
____무작위 모티프 검색
__주사위로 모티프 찾기
____무작위 모티프 검색이 작동하는 이유
__무작위 알고리듬은 어떻게 잘 작동하는가?
__깁스 샘플링
__깁스 샘플링의 작동
__에필로그: 결핵균은 어떻게 항생제를 피하려고 동면할까?
__충전소
____중앙 문자열 해결
__돌아가기
____유전자 발현
____DNA 어레이
____뷔퐁의 바늘
____모티프 찾기의 복잡성
____상대적 엔트로피
__참고 문헌

3장. 유전체는 어떻게 조립하는가?
__폭발하는 신문들
__문자열 재구축 문제
____유전체 조립은 당신 생각보다 더 어렵다
____문자열을 k-mer로부터 재구성하기
____반복 서열은 유전체 조립을 어렵게 한다
__겹침 그래프에서의 움직임과 같은 문자열 재구축
____문자열에서 그래프로
____유전체가 사라진다
____그래프 표현법 두 가지
____해밀턴 경로와 범용 문자열
__문자열 재구축을 위한 또 다른 그래프
____노드 접착 및 드 브루인 그래프
__드 브루인 그래프에서 움직이기
____오일러 경로
____드 브루인 그래프를 구축하는 또 다른 방법
____k-mer 구성으로부터 드 브루인 그래프 구축하기
____드 브루인 그래프 대 겹침 그래프
__쾨니히스버그의 7개의 다리
__오일러 정리
__오일러 정리에서부터 오일러 순환 경로를 찾는 알고리듬까지
____오일러 순환 경로 구축하기
____오일러 순환 경로에서 오일러 경로로
____범용 문자열 구축하기
__리드 쌍으로부터 유전체 조립하기
____리드에서 리드 쌍으로
____리드쌍을 가상의 긴 리드로 바꾸는 방법
____구성에서 쌍체 구성으로
____쌍을 이루는 드 브루인 그래프
____쌍을 이루는 드 브루인 그래프의 함정
__에필로그: 유전체 조립이 실제 시퀀싱 데이터를 마주하다
____리드들을 k-mer들로 쪼개기
____유전체를 컨티그들로 쪼개기
____오류가 많은 리드들을 조립하기
____드 브루인 그래프에서 에지의 다양성 추론하기
__충전소
____인접 행렬을 접착하는 효과
____모든 오일러 순환 경로 만들기
____쌍을 이루는 드 브루인 그래프의 경로를 따라서 문자열 구축하기
____그래프의 최대 비분기 경로
__돌아가기
____DNA 시퀀싱 기술의 짧은 역사
____인간 유전체의 반복 서열
____그래프
____이코시안 게임
____다루기 쉬운 문제와 다루기 어려운 문제
____오일러에서 해밀턴 그리고 드 브루인으로
____칼리닌그라드의 일곱 다리
____이중 가닥 DNA를 조립할 때의 함정
____BEST 정리
__참고 문헌

4장. 항생제의 서열은 어떻게 알아낼까?
__항생제의 발견
__박테리아는 어떻게 항생제를 만드는가?
____유전체가 펩티드를 암호화하는 방법
____바실루스 브레비스 유전체의 어떤 부분이 티로시딘을 암호화하는가?
____선형에서 고리형 펩티드로
__분자생물학 중심 원리 회피
__항생제를 작게 조각 내 서열 해독
____질량 분석법 소개
____고리형 펩티드 시퀀싱 문제
__고리형 펩티드 시퀀싱의 브루트 포스 알고리듬
__분기 한정법 알고리듬을 고리형 펩티드 시퀀싱에 적용
__골프를 만난 질량 분석법
____이론에서부터 실제 스펙트럼으로
____오류가 있는 스펙트럼에 고리형 펩티드 시퀀싱 적용
__20에서 100개 이상의 아미노산
__스펙트럼 컨볼루션으로 문제 해결
__에필로그: 가상의 스펙트럼에서 실제 스펙트럼으로
__열린 문제
____순환 도로와 유료 도로 문제
____영장류에서 고리형 펩티드 시퀀싱
__충전소
____펩티드의 이론 스펙트럼 생성
____CYCLOPEPTIDESEQUENCING은 얼마나 빠를까?
____펩티드 Leaderboard 자르기
__돌아가기
____가우스와 리센코주의
____코돈의 발견
____쿼럼 센싱
____분자 질량
____셀레노시스테인과 피롤리신
____유료 도로 문제의 의사 다항식 알고리듬
____분할 유전자
__참고 문헌

5장. DNA 서열들을 비교하려면 어떻게 해야 할까?
__비리보솜 코드 해독하기
____RNA 넥타이 클럽
____단백질 비교에서 비리보솜 코드까지
____종양 유전자와 성장 인자의 공통점은 무엇일까?
__서열 정렬에 대한 소개
____서열 정렬은 게임과 같다
____문자열 정렬과 최장 공통 하위문자열
__맨해튼 관광객 문제
____최적의 관광 코스는 무엇일까?
____임의의 방향성 그래프에서 관광하기
__서열 정렬은 맨해튼 관광객 문제가 위장하고 있는 것일 뿐이다
__동적 프로그래밍 소개: 변화 문제
____탐욕스럽게 거스름돈 받기
____재귀적으로 돈 거슬러 주기
____동적 프로그래밍을 사용한 거스름돈 계산
__다시 맨해튼 관광객 문제로
__맨해튼 문제에서 임의의 방향성 비순환 그래프로
____서열 정렬은 유사 - 맨해튼 그래프를 구축하는 것과 같다
____임의의 DAG에 동적 프로그래밍 적용하기
____위상학적 순서대로 나열하기
__정렬 그래프 역추적하기
__정렬 점수
____LCS 점수 모델의 문제는 뭘까?
____점수 행렬
__전역 정렬에서 지역 정렬까지
____전역 정렬
____전역 정렬의 한계
____정렬 그래프에서 공짜 택시 타기
__서열 정렬의 다양한 모습
____수정 거리
____적합 정렬
____겹침 정렬
__서열 정렬에서 삽입과 삭제에 대한 페널티를 주는 방법
____어파인 갭 페널티
____맨해튼을 3개의 층으로 구축하기
__공간 효율적인 서열 정렬
____선형적 메모리를 사용해 정렬 점수 계산하기
____중간 노드 문제
____놀랍도록 빠르고 메모리 효율적인 정렬 알고리듬
____중간 에지 문제
__에필로그: 다중 서열 정렬
____3차원 맨해튼 구축하기
____탐욕 다중 정렬 알고리듬
__돌아가기
____개똥벌레와 비리보솜 코드
____도시를 만들지 않고 LCS 찾기
____위상학적 나열 만들기
____PAM 점수 행렬
____분할 및 정복 알고리듬
____다중 정렬에 점수 매기기
__참고 문헌

6장. 인간 유전체에도 연약한 영역이 있을까?
__쥐와 남자
____사람과 쥐의 유전체는 얼마나 다를까?
____합성 블록
____반전
____재배열 핫스팟
__염색체 진화의 무작위 절단 모델
__반전을 통한 나열
__반전 나열을 위한 탐욕적 발견법
__절단점
____절단점이란 무엇인가?
____절단점 개수 세기
____절단점을 제거하는 반전 나열
__종양 유전체를 재배열하기
__단일 염색체에서 다중 염색체로
____전좌, 결합, 분열
____유전체에서 그래프로
____2 -절단
__절단점 그래프
__2-절단 거리 계산하기
__인간 유전체의 재배열 핫스팟
____무작위 절단 모델과 2-절단 거리 이론의 만남
____취약 절단 모델
__에필로그: 합성 블록 구축하기
____유전체 점 도표
____공유하고 있는 k - mer들 찾기
____공유 k - mer로부터 합성 블록 구축하기
____합성 블록을 그래프의 연결된 요소들로 생각하기
__미해결 문제: 재배열이 박테리아 진화의 비밀을 밝힐 수 있을까?
__충전소
____유전체에서 절단점 그래프 만들기
____2-절단 문제 해결하기
__돌아가기
____X 염색체의 유전자는 왜 잘 보존돼 있는 걸까?
____유전체 재배열의 발견
____지수 분포
____빌 게이츠와 데이비드 X. 코헨의 팬케이크 뒤집기
____반전을 사용해 선형 순열 나열하기
__참고 문헌

7장. 어떤 동물이 우리에게 SARS를 옮겼을까?
__가장 빠른 전염병
____메트로폴 호텔에서 생긴 문제
____SARS의 진화
__거리 행렬을 진화 트리로 바꾸기
____코로나 바이러스 유전체에서 거리 행렬 만들기
____진화 트리를 그래프로 나타내기
____거리 기반 계통 발생 구축
__거리 기반 계통 발생 구축을 위한 알고리듬을 향해
____이웃하고 있는 잎 탐색하기
____가지의 길이 계산하기
__가산적 계통 발생
____트리의 가지 다듬기
____가지 붙이기
____거리 기반 계통 발생을 구축하기 위한 알고리듬
____코로나 바이러스의 진화 트리 구축하기
__최소 제곱을 사용해 거리의 근사값에 기반한 계통 발생을 구축하는 방법
__초거리 진화 트리
__이웃-연결 알고리듬
____거리 행렬을 이웃 - 연결 행렬로 바꾸는 방법
____이웃-연결 알고리듬으로 코로나 바이러스 분석하기
____트리 구축에 있어서 거리 기반 접근 방법의 한계점
__특성-기반 트리 재구축
____특성표
____해부학적 특성에서 유전적 특성으로
____곤충의 날개는 얼마나 많은 진화에 의해 만들어졌을까?
__최소 단순성 문제
__최대 단순성 문제
__에필로그: 진화 트리로 범죄에 맞서다
__돌아가기
____HIV는 언제 유인원에서 인간으로 전파된 걸까?
____거리 행렬에 적합한 트리 찾기
____네 점 조건
____SARS를 옮긴 것은 박쥐일까?
____이웃-연결 알고리듬이 어떻게 이웃하는 잎을 찾는 것일까?
____이웃-연결 알고리듬에서 가지의 길이 계산하기
____자이언트 판다: 곰일까 라쿤일까?
____인간은 어디에서 왔을까?
__참고 문헌

8장. 효모는 어떻게 와인 제조사가 됐을까?
__와인 제조의 진화적 역사
____우린 언제부터 알코올에 중독돼 온 걸까?
____이중영양적 전환
__이중영양적 전환에 관련된 유전자 탐색하기
____다른 운명을 맞이하게 된 두 가지 진화 가설
____효모 유전자 중 어떤 것들이 이중영양적 전환을 이끌어 내는가?
__클러스터링 개론
____유전자 발현량 분석
____효모 유전자 클러스터링
__좋은 클러스터링 원칙
__클러스터링을 최적화 문제로 바라보기
__최장 최초 횡단
__k-Means 클러스터링
____제곱 왜곡 오차
____k-means 클러스터링과 무게 중심
__로이드 알고리듬
____중심적에서 클러스터로 그리고 다시 반대로
____로이드 알고리듬 초기화하기
____k-means++ 초기화
__이중영양적 전환에 관련된 유전자들을 클러스터링하기
__k-Means 클러스터링의 한계점
__동전 던지기에서 k-Means 클러스터링으로
____편향된 정도를 알 수 없는 동전 던지기
____계산 문제는 어디 있는가?
____동전 던지기에서 로이드 알고리듬으로
____클러스터링으로 돌아와서
__동전 던지기에서 소프트 결정 내리기
____기대값 극대화: E-step
____기대값 극대화: M-step
____기대값 극대화 알고리듬
__소프트 k-Means 클러스터링
____클러스터링에 기대값 극대화 알고리듬 적용하기
____중심점에서 소프트 클러스터로 가기
____소프트 클러스터에서 중심점으로 가기
__계층 클러스터링
____거리 기반 클러스터링에 대한 소개
____트리에서 클러스터 추론하기
____계층 클러스터링을 사용해 이중영양적 전환 분석하기
__에필로그: 암 샘플 클러스터링하기
__돌아가기
____전장 유전체 복제일까 아니면 연속적인 단일 유전자 복제일까?
____유전자 발현량 측정하기
____마이크로어레이
____무게 중심 이론의 증명
____발현량 행렬을 거리/유사도 행렬로 바꾸는 방법
____클러스터링과 손상된 클리크들
__참고 문헌

9장. 질병을 일으키는 돌연변이는 어떻게 찾는 걸까?
__오도 증후군의 원인은 무엇일까?
__다중 패턴 매칭에 대한 소개
__패턴들을 트라이로 만들기
____트라이 구축하기
____트라이를 다중 패턴 매칭 문제에 적용하기
__유전체 전처리로 대신하기
____접미사 트라이에 대한 소개
____패턴 매칭에 접미사 트라이 사용하기
__접미사 트리
__접미사 배열
____접미사 배열 구축하기
____접미사 배열을 사용한 패턴 매칭
__버로우즈-휠러 변형
____유전체 압축
__버로우즈-휠러 변환 구축하기
____반복 서열에서 런으로
____버로우즈-휠러 변환을 거꾸로 되돌리는 방법
____버로우즈 - 휠러 변환을 되돌리려는 첫 번째 시도
____처음 - 끝 특성
____처음 - 끝 특성을 사용해 버로우즈 - 휠러 변환 되돌리기
__버로우즈-휠러 변환을 사용한 패턴 매칭
____버로우즈 - 휠러를 사용한 첫 번째 패턴 매칭 시도
____패턴의 끝에서부터 뒤로 가기
____끝 -처음 연결
__버로우즈-휠러 패턴 매칭의 속도 높이기
____끝-처음 연결을 횟수 배열로 바꾸기
____버로우즈-휠러 행렬에서 첫 번째 열을 제거하는 방법
__일치하는 패턴들의 위치는 어디인가?
__과학 역사의 한 페이지를 장식한 버로우즈와 휠러
__에필로그: 미스매치를 허용하는 리드 매핑
____대략적인 패턴 매칭에서 정확한 패턴 매칭으로 나아가는 방법
____BLAST: 서열을 데이터베이스에 대조하기
____버로우즈- 휠러 변환을 사용한 대략적인 패턴 매칭
__충전소
____접미사 트리 구축하기
____최장 공유 하위 문자열 문제의 해결 방법
____부분 접미사 배열 구축하기
__돌아가기
____표준 인간 유전체
____인간 유전체에서의 재배열, 삽입, 삭제
____아호-코라식 알고리듬
____접미사 트리에서 접미사 배열 만들기
____접미사 배열에서 접미사 트리까지
____이진 탐색
__참고 문헌

10장. 생물학자들은 왜 아직까지 HIV 백신을 개발하지 못했는가?
__HIV 형질 분류하기
____HIV는 어떻게 인간의 면역 체계를 피하는 걸까?
____서열 정렬의 한계점
__야쿠자와 도박하기
__딜러의 소매에 숨어 있는 2개의 동전
__CG-아일랜드 찾기
__은닉 마코프 모델
____동전 던지기에서 은닉 마코프 모델까지
____HMM 도표
____카지노 문제를 수식으로 재구성하기
__복호화 문제
____비터비 그래프
____비터비 알고리듬
____비터비 알고리듬은 얼마나 빠를까?
__특정 HMM에서 가장 그럴듯한 결과물 찾기
__서열 정렬을 위한 프로필 HMM
____HMM과 서열 정렬은 어떤 관련이 있는가?
____프로필 HMM 구축하기
____프로필 HMM에서의 전이 확률과 방출 확률
__프로필 HMM을 사용해 단백질 분류하기
____프로필 HMM에 단백질 정렬하기
____유사 횟수의 귀환
____골치 아픈 침묵 상태 문제
____프로필 HMM은 실제로 유용한가?
__HMM의 매개변수 배워 보기
____감춰진 경로를 알고 있을 때 HMM 매개변수 추정하기
____비터비 학습
__매개변수 추정을 위한 소프트 결정
____소프트 복호화 문제
____순방향 - 역방향 알고리듬
__바움-웰치 학습
__HMM의 다양한 모습
__에필로그: 자연은 발명가가 아니라 수선가다
__돌아가기
____붉은 여왕 효과
____당화
____DNA 메틸화
____조건부 확률
__참고 문헌

11장. 티라노사우르스는 단지 큰 닭일까?
__고생물학과 계산의 만남
__이 샘플에는 어떤 단백질들이 있을까?
__이상적 스펙트럼 해석
__이상 스펙트럼에서 실제 스펙트럼으로
__펩티드 시퀀싱
____스펙트럼에 맞는 펩티드 점수
____접미사 펩티드는 어디에 있는가?
____펩티드 시퀀싱 알고리듬
__펩티드 식별
____펩티드 식별 문제
____미지의 티렉스 단백질체에서 펩티드 식별
____펩티드-스펙트럼 일치 찾기
__펩티드 식별과 무한 원숭이 정리
____거짓 발견 비율
____원숭이와 타자기
____펩티드 스펙트럼 일치의 통계적 의의
__스펙트럼 사전
__티렉스 펩티드: 오염 물질일까 아니면 고대 단백질의 보물 창고일까?
____헤모글로빈 수수께끼
____공룡 DNA 논란
__에필로그: 변형되지 않은 펩티드에서 변형된 펩티드로
____번역 후 변형
____변형 탐색을 정렬 문제로
____스펙트럼 정렬을 위한 맨해튼 그리드 생성
____스펙트럼 정렬 알고리듬
__돌아가기
____유전자 예측
____그래프에서 모든 경로 찾기
____반대칭 경로 문제
____스펙트럼을 스펙트럼 벡터로 변환
____무한 원숭이 정리
____스펙트럼 사전의 펩티드 확률 공간
____육상 공룡은 정말 새의 조상일까?
____가장 가능성 높은 펩티드 벡터 문제 해결하기
____스펙트럼을 스펙트럼 벡터로 변환하기 위한 매개변수 선택
__참고 문헌

부록. 의사 코드 소개
__의사 코드란?
__의사 코드의 기본
____if 조건문
____for 반복문
____while 반복문
____재귀 프로그래밍
____배열

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈

저자들의 인기 온라인 강좌를 바탕으로 한 이 책은 생물정보학을 학습하는 학생들에게 역동적인 접근 방식을 제시한다. 현대 생물학의 실무적인 도전과 알고리듬의 근본적인 아이디어 사이의 독특한 균형으로 생물학과 컴퓨터 과학 학생들의 흥미를 사로잡는다.
각 장은 ‘인간 게놈에 취약한 부분이 있는가?’ 또는 ‘분자 시계의 역할을 하는 DNA 패턴은 무엇인가?’와 같은 중요한 생물학적 질문으로 시작해 이 질문에 답변하는 데 필요한 정교한 알고리듬을 꾸준하게 개발한다. 필요한 연습문제는 본문에서 제공하며 독자들은 자동화된 코딩 과제가 실려 있는 생물정보학 학습 온라인 플랫폼 Rosalind(http://rosalind.info)에서 지식을 테스트해볼 수 있다.

◈ 옮긴이의 말 ◈

사람의 유전체 서열은 어떻게 알아낸 걸까? DNA 서열들을 비교하려면 어떻게 해야 할까? 만약 돌연변이가 발생했다면 이를 어떻게 찾아낼 수 있을까? 바이러스의 감염 경로는 어떻게 알아내는 걸까? DNA부터 단백질까지, DNA 복제부터 진화까지, 이 책은 알고리듬이라는 것이 어떻게 생물학적 데이터를 만나 생명의 신비를 풀어가는지 차근차근 보여주고 있다. 각 장마다 서로 다른 생물정보학 분야의 내용으로 구성돼 있고, 가장 쉽고 단순한 예제부터 시작해서 점점 복잡한 알고리듬까지 나아간다. 또한 모든 부분에서 그림을 사용해 친절하게 설명해 주고 있기 때문에, 어렵게만 느껴지던 알고리듬에 친숙하게 다가갈 수 있게 만들어 준다.
만약 누군가 생물정보학을 공부하고자 한다면 이 책을 강력하게 추천할 정도로 이 분야의 교과서로 쓸 만하다는 생각이 들 정도로 이 책은 양질의 내용을 담고 있다. 생물정보학이 분야의 관련 도서가 많지 않으며 특히 국내 도서가 부족한 실정이기 때문에 이 책이 생물정보학을 공부하려는 사람들에게 조금이나마 도움이 되길 바란다. 부족한 번역이지만 책으로 독자들이 생물정보학과 알고리듬에 편안하게 다가갈 수 있기를 바란다.

대표역자 한헌종

2019년 전 세계를 휩쓴 COVID-19 대유행에 인류는 유래 없이 빠른 속도로 개발된 mRNA 기반 백신으로 바이러스를 정복하고 일상생활로 나아가고 있다. 전 인류가 힘을 모아 숨가쁘게 백신과 치료제를 개발하고 팬데믹 상황을 극복하는 기반에는 지금껏 쌓아 온 생물학과 생물정보학 지식이 있었다. 인간 유전체 프로젝트 이후로 인류는 생명체의 분자 생물학적 비밀을 염기서열 단위로 좁혀서 탐구하고 있다. 이러한 생물정보학 분석의 기초가 되는 것은 바로 알고리듬이다.
이 책은 각 장마다 재미난 그림과 줄거리를 생물정보학의 이야기로 풀어 나가며 독자를 사로잡는다. 이 책의 장점이라고 할 수 있는 것은 생물정보학 알고리듬이 의사 코드의 형태로 제공된다. 의사 코드를 보고 자신에게 익숙한 프로그래밍 언어로 학습한 내용을 구현하며 생물정보학 알고리듬을 학습할 수 있다. 또한 이 책의 가장 큰 장점이라고 할 수 있는 점은 웹사이트 rosalind.info 플랫폼에서 자신이 구현한 프로그램을 업로드하고 정답을 맞혀 순위를 매겨 마치 게임처럼 즐겁고 재밌게 프로그래밍 능력과 생물정보학 알고리듬 지식을 쌓을 수 있다. 생물정보학 실력을 키우고 싶은 독자들에게 강력히 추천한다.
이 책에 관심을 갖고 찾아준 독자분들께 감사의 말씀을 드리며 부디 이 책이 여러분들의 생물정보학 지식과 알고리듬적 사고 향상에 도움이 될 수 있기를 기원한다.

공동역자 한주현

작가정보

저자(글) 필립 콤포

Phillip Compeau
카네기 멜론 대학교 컴퓨터 공학부 컴퓨터 생물학과의 교육부장으로 온라인 교육의 미래와 오프라인 교육을 개선할 수 있는 방법에 관심이 많다. 2014년 캘리포니아 대학교 샌디에이고에서 수학 박사 학위를 받았으며 이후 컴퓨터 과학 및 공학부에서 박사후 연구원으로 재직했다. 2012년 니콜라이 뱌히(Nikolay Vyahhi)와 로잘린드(Rosalind)를 공동 설립했다. 은퇴한 테니스 선수로 언젠가 프로 골프 선수가 되는 꿈을 꾸고 있다.

Pavel Pevzner
캘리포니아 대학교 샌디에이고 컴퓨터 공학과 교수인 로널드 테일러(Ronald R. Taylor)다. 러시아 모스크바 물리학 및 기술 연구소에서 박사 학위를 받았고 사이먼 프레이저 대학교에서 명예 학위를 받았다. 하워드 휴스 의학 연구소(Howard Hughes Medical Institute) 교수(2006), 컴퓨터 기계 협회(Association for Computing Machinery) 펠로우(2010), 국제 전산 생물학과 펠로우(International Society for Computational Biology Fellow)(2012)를 지냈다. 저서로 『Computational Molecular Biology』(Bradford Book, 2000), 『An Introduction to Bioinformatics Algorithms』(The MIT Press, 2004)(닐 존스(Neil Jones) 공저)가 있다

생물정보학을 실생활에 적용해 다양한 문제를 해결하고자 하는 생물정보학자다.
2019년 연세대학교 생명공학과에서 박사학위를 받은 뒤 국립암센터를 거쳐 현재 쓰리빌리언에서 생물정보학 엔지니어로 근무하고 있다.
블로그(https://hhj6212.github.io/)를 통해 생물정보학에 관련된 다양한 정보를 공유하고 있다.

생물정보학자로 생물정보학으로 우리 사회의 문제를 해결하고자 하는 바람을 갖고 있다.
마크로젠을 거쳐 현재 쓰리빌리언에서 생물정보학 엔지니어로 근무하고 있다.
공역서로 『니콜라스 볼커 이야기』(MID, 2016), 『생명정보학 알고리즘』(에이콘출판, 2020)이 있으며 저서로는 『바이오파이썬으로 만나는 생물정보학』(비제이퍼블릭, 2019)이 있다.
생물정보학자의 블로그(https://korbillgates.tistory.com)를 운영하며 온라인 및 오프라인에서 생명정보학을 알리고자 노력 중이다.

작가의 말

2014년 초판 출간 이후 20개국 수십 개 대학교에서 채택된 이 책은 전산생물학 분야의 베스트셀러가 됐다. 이 책으로 전 세계 수천 명의 학습자가 이수한 생물정보학의 인기 있는 온라인 과정에도 도움이 된다는 점 또한 자랑스럽게 생각한다.
이 책의 웹사이트(http://bioinformaticsalgorithms.org)에서 강의 동영상, 파워포인트 슬라이드, FAQ 및 답변을 찾아볼 수 있다. 또한 능동적으로 자신의 속도에 맞게 교재의 내용과 상호 작용하면서 학습할 수 있도록 구성했다.

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