統計物理化学から学ぶバイオインフォマティクス

1970年代初頭、生化学の研究室でゲル電気泳動は特殊な技術であった．分子生物学は驚異的な急成長を遂げ、ゲノム配列計画でも徹底的に使いこなされるようになった結果、いまでは大量の生データが産み出され、データ解析のための有効なコンピュータ・アルゴリズムが必須になってきている．計算生物学とかバイオインフォマティクスとよばれる学際的な研究分野には、計算機科学や数学および生物学からの理論と実践双方にわたる関与があり、数学モデルや統計解析、計算機シミュレーション、効果的アルゴリズム、データベースシステムにWebのインタフェースといったさまざまな要素の発展が必要とされる．
本書では、計算生物学に関する、一冊で完結した入門書になることを意図し、各種アルゴリズムがなぜ有効であるのかを理解するうえで必要な数学的背景を解説する。たとえば、隠れマルコフモデルを開発する際には、この重要なモチーフ認識アルゴリズムについての擬似コードを示すにとどまるよりも、むしろ背景となる確率理論の理解のほうが重要であろうとわれわれは考える。学習のためのツールとして、本文中にはC/C++や時にはJavaを用いた基本的な実行形式として多くのアルゴリズムを示してある。これらのソースコードは本書に関するWebページ（http://www.wiley.co.uk/statisticsからリンクをたどることができる）上でも参照できる。（まえがきより）