Elementos de Bioinformática y Genómica Computacional para Ingenieros De Sistemas

En este libro se abordan los fundamentos biológicos necesarios para que el ingeniero de sistemas pueda comprender algunos retos de la biología y enfrentarse a problemas bioinformáticas básicos. Por simplicidad, el contenido se ha ceñido a la Genómica Computacional, aunque las estrategias expuestas s...

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Dades bibliogràfiques
Autor principal: Noceda-Alonso, Carlos (author)
Altres autors: Cárdenas-Cobo, Jesennia (author), Correa-Peralta, Mirella (author), León-Granizo, Oscar (author), Lazo-Sulca, Rafael (author)
Format: book
Idioma:spa
Publicat: 2017
Matèries:
Accés en línia:http://repositorio.unemi.edu.ec/handle/123456789/3849
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Descripció
Sumari:En este libro se abordan los fundamentos biológicos necesarios para que el ingeniero de sistemas pueda comprender algunos retos de la biología y enfrentarse a problemas bioinformáticas básicos. Por simplicidad, el contenido se ha ceñido a la Genómica Computacional, aunque las estrategias expuestas son extrapolables al uso de otras herramientas “òmicas”. Así, el planteamiento del texto basa en una necesaria introducción a la biología molecular, que se desarrolla en los siguientes capítulos a medida que se van describiendo distintos aspectos bioinformàticos y problemas biológicos relacionados. Siguiendo este esquema, el segundo capítulo trata de los bancos de datos bioinformàticos públicos, en los que se puede recoger y depositar información bioinformática. En el siguiente capítulo se muestra como obtener y procesar dicha información, mediante herramientas bioinformáticas, para obtener conocimiento útil. Al tratarse de un libro destinado a ingenieros de sistemas, el cuarto y último capítulo versa sobre el desarrollo de algoritmos para algunos procesamientos básicos. Tanto el lector autodidacta como el estudiante que desee utilizar este libro como texto de partida, apoyados en una plataforma bioinformática mínima, habrán adquiridos finalmente una esencial capacitación para responder a preguntas bioinformáticas y crear algoritmos afines, así como para incursionar por si mismos en un aprendizaje autónomo sobre aspectos biocomputacionales más complejos.