• 数理情報学分野の学生・技術者・研究者がバイオインフォマティクスを学ぶために必要な生命科学の基礎について，またそれら生命科学にバイオインフォマティクスが果たしている役割について解説しました。本シリーズのほかの巻を読む前に本書を一読すると，ほかの巻が扱っている生命科学的な内容について理解が深まります。
• 生命科学になじみのない読者でもなるべく読みやすく，必要事項を理解できるよう，生命科学データ解析において特に頻出する事項に絞って解説しました。

【各章について】

1. 1章：生命現象を分子的な観点から捉える分子生物学のセントラルドグマについて解説。特に，近年急速に進歩した技術である塩基配列決定技術を中心に，塩基配列ビッグデータがセントラルドグマの過程の解明に果たす役割を紹介しています。
2. 2章：第1章で登場する生体分子が，実際に物理的にどのような構造をとるのか，そしてその構造がどのように生体的な機能と関係するのかについて，生物物理学的な観点を解説しています。
3. 3章：遺伝子配列決定技術の急速な進歩を受けて，分野が変容しつつある進化遺伝学と微生物学について，その基礎とバイオインフォマティクスの果たす役割について解説しています。

• 生物ネットワーク解析の基礎から応用までを，いくつかの具体的な事例を交えながら説明しました。
• 高校レベルの数学知識に加えて，入門レベルの線形代数の知識で読み進められる内容となっています。
• 生物学分野から見た場合もわかりやすくなるよう意識しました。
• 本書で紹介する手法や解析などの一部は，統計解析ソフトウェアRとそのネットワーク解析用パッケージのigraphを用いて体験できます。（本書詳細ページの「関連資料」参照）

【各章について】

1. 1章：生物ネットワーク解析を学ぶ上での基礎事項
2. 2章：ネットワーク解析で頻出する基本的な指標
3. 3章：ネットワーク解析の理論の中心をなすいくつかの代表的なネットワークモデルについて説明しています。
4. 4章～7章にかけて，代表的な生物ネットワーク解析を紹介しています。
5. 4章：ネットワークにおける重要なノードを順位づけするために用いられる中心性解析
6. 5章：ネットワークを制御するための重要なノードを見つけるために用いられるネットワーク可制御性解析
7. 6章：ネットワークをクラスタリングするために用いられるコミュニティ検出
8. 7章：オミクスデータから生物ネットワークを推定するために用いられる相関ネットワーク解析
   について紹介しました。

• 生命ビッグデータに対し統計解析を行う際に重要な概念と技法を説明しました。
• 紹介する手法の多くに丁寧な数学的導出をつけました。これにより読者が各手法の原理を理解したうえで自信をもって使いこなせるようになることを目指しました。
• 生命ビッグデータに対し，仮説検定を用いる際に重要な多重検定補正の概念や，人工知能・機械学習手法を用いる際に重要なオーバーフィッティングの概念については実例を交え詳しく説明しました。

【各章について】

1. 1章：統計解析の目的と確率論の基礎事項を解説。
2. 2章：統計解析で頻繁に用いられる確率分布の具体例を挙げる。
3. 3章：確率論の重要定理である大数の法則と中心極限定理についての解説。
4. 4章：仮説検定や統計的有意性の概念についての詳細な解説。
5. 5章：データ解析の現場で頻繁に用いられる仮説検定手法の具体例を挙げる。
6. 6章：一度に多数の仮説検定を行う際に重要となる多重検定補正の手法について解説。
7. 7章：確率モデル解析の概念について説明し，確率モデルに含まれるパラメータをデータから推定するために用いられる最尤推定法について解説。
8. 8章：データのクラスタ構造を把握するために使われる混合正規分布について導入し，そのパラメータを推定するために使われる期待値最大化法について解説。
9. 9章：説明変数から目的変数を予測する回帰モデルを照会した後，モデルのオーバーフィッティングを避けるために導入される正則化項とベイズ推定法との関連について解説。
10. 10章：生命過程の確率的なゆらぎをモデル化するために有用なマルコフ過程とその平行分布について実例を挙げながら解説。
11. 11章：計算機を用いたランダムサンプリングの手法と，ランダムサンプリングを用いて，期待値計算や数値積分を行う方法とその原理について解説。
12. 12章：ベイズ推定の事後分布の性質を調べるために有用なマルコフ連鎖モンテカルロ法について解説。
13. 13章：確率過程における到達時刻の概念について解説し，これに付随して現れるいくつかの確率分布を紹介。

• 生物学分野および情報科学分野の学生・技術者・研究者を主な対象に，システムバイオロジーの基礎から応用までを解説した。
• 生命現象をモデリングする上で，オーソドックスな手法から比較的新しい手法までを幅広く取り上げた。
• 学際的分野であることから読者の学問的背景が多岐にわたることを想定し，数式に不慣れな読者への読みやすさを保ちつつ，一方で数理的側面からの理解を深めたい読者のために，比較的複雑な数式の導出は付録にまとめている。

【各章について】

1. 1章：システムバイオロジーの基礎的概念について，応用例を通して述べています。
2. 2章：生化学反応モデルから出発して，常微分方程式によって生命現象のダイナミクスをモデリングする手法について述べています。
3. 3章：線形時不変システムを通して，周波数応答を理解します。
4. 4章：確率過程によるモデリングとシミュレーションの方法について，述べています。
5. 5章：常微分方程式モデルのパラメータ推定方法について述べています。
6. 6章：生命現象のブラックボックス的なモデリングを可能とする統計モデルについて，紹介しています。
7. 7章：生命現象を情報処理的な側面から理解するために，情報理論を用いた解析方法について述べています。