Lesenswert: Bioinformatik - Methoden in der Zellbiologie

  • Principles of Computational Cell Biology From Protein Complexes to Cellular NetworksPrinciples of Computational Cell Biology From Protein Complexes to Cellular Networks
  • Principles of Computational Cell Biology From Protein Complexes to Cellular Networks
  • Volkhard Helms ist seit 2003 Professor für Computational Biology an der Universität des Saarlandes. Seine Forschungsgruppe beschäftigt sich mit der Modellierung molekularer Wechselwirkungen wie etwa Interaktionen zwischen mehreren Proteinen sowie mit der statistischen Analyse von genomweiten Datensätzen mit Hilfe von Netzwerkalgorithmen.

Müssen Biologen eigentlich rechnen können? Volkhard Helms, Professor für Bioinformatik an der Universität des Saarlandes, würde diese Frage sicher bejahen. Er vermittelt seit mehr als 15 Jahren die Grundlagen einer mathematisch-algorithmischen Behandlung von zellulären Vorgängen und hat dazu eines der ersten Lehrbücher überhaupt geschrieben, welches nun in einer komplett neuen Auflage vorliegt. Ihm gelingt darin das Kunststück, die komplexen Interaktionen und Netzwerke, welche die Biologie der Zelle bestimmen, anschaulich und mithilfe vieler leicht verständlicher Beispiele in mathematische Beziehungen zu übersetzen. Die eigentliche Mathematik wird erst dann eingeführt, wenn der Leser verstanden hat, was man damit alles herausfinden kann. Das erhöht die Motivation, sich mit Algorithmen zu befassen und diese auch in der Praxis anzuwenden. Dazu bietet das Buch eine Reihe von sehr gut aufbereiteten Beispielaufgaben verschiedener Schwierigkeitsgrade, die zu Lösen richtig Spaß macht. Sie können dieses Buch auf Seite 10 gewinnen.

GIT: Ist die Bioinformatik bei den experimentell arbeitenden Kollegen anerkannt?

Helms: Auf jeden Fall. Zum einen liefern bioinformatische Analysen  wertvollen Input für das zielgerichtete Design von Experimenten. Zum anderen sind Bioinformatik-Methoden für die Analyse von umfangreichen Datensätzen aus Hochdurchsatzexperimenten unabdingbar. Statistische Auswertungen identifizieren zum Beispiel, welche Signale signifikante Änderungen zwischen zwei Gruppen von Proben aufweisen, unter anderem beim Vergleich von gesundem Gewebe und Tumorgewebe. Moderne Multi-Omics-Verfahren helfen zudem dabei, unterschiedliche Datentypen miteinander zu verknüpfen, beispielsweise um herauszufinden, welche einzelnen Gene mit einer stärkeren Adsorption von Bakterien an Blutzellen assoziiert sind.

GIT: Welche Zielgruppen bedient das Buch?

Helms: Das Buch ist in erster Linie ein Lehrbuch und wendet sich an Leser ohne besondere Vorkenntnisse, d.h. Studierende der Fächer Bioinformatik, Biotechnologie, Systembiologie etc.

sowie an Forscher, die sich in dieses Gebiet hineinbewegen.

GIT: Was sind Ihre Forschungsschwerpunkte bzw. wissenschaftlichen Interessen?

Helms: 1. Die Modellierung molekularer Wechselwirkungen, z.B. zwischen zwei Proteinen. 2. Das mechanistische Verständnis, wie zwischen mehreren Zellzuständen bzw. zwischen gesund und krank umgeschaltet wird.

GIT: Welche Vorkenntnisse sollte der Leser haben?

Helms:  Schulkenntnisse (Abiturniveau, Leistungskurs) in Mathematik und Biologie.

 

Helms, V.
Principles of Computational Cell Biology

From Protein Complexes to Cellular Networks
2. Auflage
2019.
Softcover
ISBN: 978-3-527-33358-5

Auch in elektronischen Formaten verfügbar!

 

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