본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

생명정보학 알고리즘

파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘
데이터 과학
에이콘출판 · 2020년 10월 29일 출시
7.5 (2개의 리뷰)
도움돼요 (50%의 구매자)
  • 생명정보학 알고리즘 대표 이미지
    생명정보학 알고리즘 대표 이미지
  • A4
    사이즈 비교
    210x297
    188x235
    단위 : mm
MD의 선택 무료배송 사은품 이벤트 소득공제
10% 36,000 40,000
적립/혜택
2,000P

기본적립

5% 적립 2,000P

추가적립

  • 5만원 이상 구매 시 추가 2,000P
  • 3만원 이상 구매 시, 등급별 2~4% 추가 최대 2,000P
  • 리뷰 작성 시, e교환권 추가 최대 300원
배송안내
무료배송
배송비 안내
국내도서 / 외국도서
도서만 1만 원 이상 구매 시 무료배송
도서 + 잡지 / 만화 / :K컬렉션을 함께 1만 원 이상 구매 시 무료배송

1만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

잡지 / 만화 / :K컬렉션 (교보배송)
각각 구매하거나 함께 2만 원 이상 구매 시 무료배송

2만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

해외주문 서양도서 / 해외주문 일본도서 (교보배송)
각각 구매하거나 함께 1만 원 이상 구매 시 무료배송

1만원 미만 시 2,000원 배송비 부과

업체배송 상품 (전집, GIFT, 음반 / DVD 등)
중고장터 상품
해당 상품 상세페이지 "배송비" 참고 (업체 별/판매자 별 무료배송 기준 다름)
바로드림 오늘배송
업체에서 별도 배송하여 1Box당 배송비 2,500원 부과

1Box 기준 : 도서 10권

그 외 무료배송 기준
바로드림, eBook 상품을 주문한 경우, 플래티넘/골드/실버회원 무료배송쿠폰 이용하여 주문한 경우, 무료배송 등록 상품을 주문한 경우
주문정보를 불러오는 중입니다.
서울시 종로구 종로 1

알림 신청하시면 원하시는 정보를
받아 보실 수 있습니다.

해외주문/바로드림/제휴사주문/업체배송건의 경우 1+1 증정상품이 발송되지 않습니다.

패키지

북카드

키워드 Pick

키워드 Pick 안내

관심 키워드를 주제로 다른 연관 도서를 다양하게 찾아 볼 수 있는 서비스로, 클릭 시 관심 키워드를 주제로 한 다양한 책으로 이동할 수 있습니다.
키워드는 최근 많이 찾는 순으로 정렬됩니다.

인간의 게놈 프로젝트가 완료된 후 세계 유수의 과학자들은 유전체 데이터를 활용해 개인 맞춤 유전체 의학의 시대를 열어가고 있다. 정밀의학의 기반은 데이터다. 대량의 데이터를 다루기 위해서 그 어느 때보다 알고리즘이 두각을 드러내고 있다. 이 책은 크게 세 가지의 카테고리로 나뉜다. 먼저 기본적인 파이썬과 분자생물학 배경지식을 다룬 후, 친절한 파이썬 스크립트와 함께 서열 분석 알고리즘을 다룬다. 마지막으로 그래프 기반의 고급 알고리즘을 다룬다. 각 장의 끝에는 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트도 제공한다. 생명정보학을 더 깊게 이해하고 싶은 독자들에게 추천한다.

작가정보

저자(글) 미겔 로샤

Miguel Rocha
포르투갈 민호대학교(University of Minho)의 부교수로, 정보학과(Informatics Department)에서 강의하며 생명공학 센터 선임 연구원으로 근무하고 있다. 2007년부터 생명정보학 알고리즘 및 도구, 데이터 분석, 머신러닝 관련 과목을 가르쳐왔으며 생명정보학 석사 프로그램의 책임자다. 주 연구 분야는 대사 모델링과 오믹스 데이터 분석(omics data analysis)을 위한 도구와 알고리즘의 개발이다.

Pedro G. Ferreira
스타트업 회사인 i3S(포르투갈)의 연구원이다. 컴퓨터 생물학에 관한 연구를 맡고 있으며, 특히 암 유전체학과 인구 유전체학 분야에 집중하고 있다. 여러 연구 그룹과 협력해서 ICGCCLL, GEUVADIS, GTEx 등과 같은 다양한 국제 컨소시엄에 참여했으며, 유전체학 스타트업 환경에서 풍부한 생명정보학 관련 지식을 쌓으면서 데이터 해석을 위한 시스템의 개발을 경험했다.

마크로젠 데이터분석부에서 근무했으며, 현재는 희귀질환 진단 솔루션 서비스를 제공하는 쓰리빌리언에서 생명정보학 엔지니어로 근무하고 있다. 공역서로 『니콜라스 볼커 이야기』(MID, 2016)가 있고, 저서로는 『바이오파이썬으로 만나는 생물정보학』(비제이퍼블릭, 2019)이 있다. ‘포스트게놈 다부처 유전체사업’ 유전체 분석 예비전문가 과정에서 파이썬 프로그래밍을 강의하고 있으며, ‘생물정보학자의 블로그’(https://korbillgates.tistory.com)를 운영하면서 온라인과 오프라인에서 생명정보학을 알리고자 노력 중이다.

제약회사 연구소에서 연구원으로 근무하고 있으며, 생물학 실험과 프로그래밍에 관심이 많은 자칭 바이오해커다. 다양한 과정에서 얻은 경험을 공유하는 블로그(https://partrita.github.io)를 운영하고 있다. 최근에는 신약 개발에서 빅데이터, 머신러닝 등과 같은 다양한 분석 기술을 응용하고자 노력하고 있다. 그리고 언젠가 사이언스 판타지 소설을 써보고 싶다는 꿈을 갖고 있다.

목차

  • 1장. 서문
    1.1 들어가며
    1.2 생명정보학이란?
    1.3 책의 구성

    2장. 파이썬 소개
    2.1 파이썬의 특징
    2.2 변수와 미리 정의된 함수
    2.3 파이썬 코드 작성하기
    2.4 파이썬 프로그램 개발
    2.5 객체지향 프로그래밍
    2.6 사전 정의된 클래스 및 메서드
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    3장. 세포 및 분자생물학의 기초
    3.1 세포: 생명의 기본 단위
    3.2 유전자 정보: 핵산
    3.3 유전자: 유전 정보의 이산 단위
    3.4 인간 유전체
    3.5 생물 자원 및 데이터베이스
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제

    4장. 생물학적 서열의 기본적 처리
    4.1 생물학적 서열: 표현과 기본 알고리즘
    4.2 전사와 역상보
    4.3 번역
    4.4 가능성 있는 유전자 찾기: 오픈 리딩 프레임
    4.5 하나로 합체
    4.6 생물학 서열의 클래스
    4.7 바이오파이썬으로 서열 처리
    4.8 바이오파이썬의 서열 주석 객체
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    5장. 서열 데이터에서 패턴 찾기
    5.1 소개: 생명정보학에서 패턴 찾기의 중요성
    5.2 고정된 패턴을 찾는 단순한 알고리즘
    5.3 휴리스틱 알고리즘: 보이어-무어
    5.4 결정적 유한 오토마타
    5.5 정규표현식으로 유연한 패턴 찾기
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    6장. 쌍 서열 정렬
    6.1 소개: 서열 비교와 서열 정렬
    6.2 시각화 정렬: 점 도표
    6.3 서열 정렬의 최적화 문제
    6.4 전역 정렬을 위한 동적 프로그래밍 알고리즘
    6.5 지역 정렬을 위한 동적 프로그래밍 알고리즘
    6.6 서열 정렬의 특별한 경우
    6.7 바이오파이썬을 활용한 쌍 서열 정렬
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    7장. 데이터베이스에서 유사한 서열 찾기
    7.1 소개
    7.2 BLAST 알고리즘과 프로그램
    7.3 구현한 BLAST 이식
    7.4 바이오파이썬을 통한 BLAST 사용
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    8장. 다중 서열 정렬
    8.1 소개: 문제 정의와 복잡도
    8.2 다중 서열 정렬의 알고리즘 최적화 클래스
    8.3 점진적 정렬을 파이썬에서 구현
    8.4 바이오파이썬으로 정렬 다루기
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    9장. 계통학 분석
    9.1 소개: 문제 정의 및 연관성
    9.2 계통학적 분석을 위한 알고리즘 클래스
    9.3 파이썬으로 거리 기반 알고리즘 구현
    9.4 계통학 분석을 위한 바이오파이썬
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    10장. 모티프 발견 알고리즘
    10.1 소개: 문제 정의와 관련성
    10.2 브루트 포스 알고리즘: 완전 탐색
    10.3 분기 및 경계 알고리즘
    10.4 휴리스틱 알고리즘
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    11장. 확률적 모티프와 알고리즘
    11.1 확률 모티프 표현 및 검색
    11.2 확률 알고리즘: 기댓값 최대화
    11.3 모티프 발견을 위한 깁스 샘플링
    11.4 바이오파이썬의 확률 모티프
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    12장. 은닉 마르코프 모델
    12.1 소개: 은닉 마르코프 모델이란 무엇인가?
    12.2 파이썬으로 알고리즘 구현
    12.3 데이터베이스 검색을 위한 은닉 마르코프 모델
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    13장. 그래프: 개념과 알고리즘
    13.1 그래프: 정의와 표현
    13.2 파이썬 클래스 그래프
    13.3 인접 노드와 차수
    13.4 경로, 탐색, 거리
    13.5 사이클
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    14장. 그래프와 생물학적 네트워크
    14.1 소개
    14.2 네트워크를 그래프로 표현
    14.3 네트워크 위상 분석
    14.4 대사작용 가능성 평가
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    15장. 게놈으로 리드 어셈블리: 그래프 기반 알고리즘
    15.1 게놈 어셈블리 소개 및 관련한 도전들
    15.2 오버랩 그래프와 해밀턴 사이클
    15.3 드브루인 그래프와 오일러 경로
    15.4 실제 게놈 어셈블리
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    16장. 참조 유전자 서열에 리드 어셈블리
    16.1 소개: 서열 일치 문제의 정의와 응용법
    16.2 패턴 전처리: 트라이
    16.3 서열의 전처리: 접미사 트리
    16.4 버로우즈 휠러 변환
    참고 문헌과 추가 자료
    연습 문제와 프로그래밍 프로젝트

    17장. 더 읽을거리
    17.1 추천하는 생명정보학 서적
    17.2 논문 및 학회
    17.3 정규 교육 과정
    17.4 온라인 교육 자료

출판사 서평

★ 주요 특징 ★

■ 컴퓨터 프로그래밍 관련 지식이 없는 학생도 이해할 수 있는 서술 방식
■ 저자들이 12년 이상 강의에 활용했던 교육 자료에 바탕을 둔 내용 구성
■ 다운로드할 수 있는 코드와 실행 가능한 예제 제공

★ 이 책의 구성 ★

이 책은 큰 주제에 따라 네 부분으로 나뉜다. 각 주제는 특정 주제를 다루는 각각의 장으로 구분된다.
첫 번째 부분은 1장에서 3장으로, 1장에서는 생명정보학 분야를 소개하고 관련 개념과 정의를 제공한다. 2장에서는 알고리즘과 파이썬(Python) 프로그래밍 언어의 기본적인 사항을 알아본다. 3장에서는 이 책에서 배우는 알고리즘을 이해하는 데 필요한 생물학적 배경 지식을 소개한다.
두 번째 부분에서는 서열 분석과 관련된 여러 가지 문제를 해결하고 알고리즘을 소개하며 파이썬 함수를 사용해 해결하는 프로그램을 작성한다. 생명정보학의 주된 과제인 기본적인 서열 처리 및 분석에 관련된 전사 및 번역(4장), 서열에서 패턴을 찾는 알고리즘(5장), 다중 서열 정렬 알고리즘(6장, 8장)을 다룬다. 7장에서는 데이터 베이스에서 호몰로지(homology) 서열을 검색하는 방법을 소개하고, 9장에서는 계통 발생학적 분석 알고리즘을 다루며, 10장과 11장에서는 결정론적, 확률적 알고리즘으로 생물학적 모티프를 찾는 방법을 살펴본다. 마지막으로 12장에서는 은닉 마르코프 모델을 생명정보학에 응용하는 방법을 배운다.
세 번째 부분에서는 차세대 서열 분석 데이터 분석을 위해 그래프 기반의 데이터 구조를 사용해 대규모 서열 분석을 수행하는 방법을 배운다. 이 부분은 데이터 구조와 알고리즘(13장)에 대한 소개를 시작으로 그래프(14장)를 사용해 생물학적 네트워크의 구축 및 탐색법을 다루고, NGS 데이터를 처리하는 알고리즘에 중점을 둔다. 15장에서는 리드(read)로 전체 게놈을 어셈블리하는 작업을 처리하고, 16장에서는 참조 게놈과 정렬해본다.
네 번째 부분에서는 유익한 생명정보학 책과 온라인 강좌 자료를 제공한다. 17장에서는 앞으로 생명정보학을 공부하는 데 도움이 될 만한 자료를 정리했다.
각 장의 끝부분에서는 연습 문제와 프로그래밍 프로젝트도 제공한다. 해당 연습 문제의 해답은 저자의 웹사이트에서 찾을 수 있다.

★ 지은이의 말 ★

지난 수십 년 동안 생명공학 및 생물의학 분야에서 이뤄진 중요한 발견은 모두 실험 기술의 발전 덕분이다. 논란의 여지는 있지만, 가장 잘 알려진 예는 1990년대에 있었던 간 게놈 프로젝트(Human Genome Project)다. 게놈 프로젝트가 성공할 수 있었던 것은 40년간 이어진 서열 분석 기술의 발전 덕분이다.
또한 세포에서 유전자 발현, 단백질 또는 화합물 농도를 측정하기 위해 개발된 고처리량(high-throughput) 분석 기술은 생물의학적 연구에서 실질적인 혁명을 일으켰다. 이런 모든 기술은 현재 생명과학 분야의 건강 관리, 생명공학 및 관련 분야에 많은 데이터를 생성해 연구를 장려하고 새로운 기술 개발을 촉진하고 있다.
그중 대표적인 두 가지 예시로 맞춤형 의학과 생명 공학 산업의 발전을 들 수 있다.
첫 번째로 정밀 의학이 발전함에 따라 환자 개인의 특성을 고려한 맞춤 치료가 가능해졌다. 정밀 의학은 특정 환자에 대한 게놈, 후성유전학(epigenomic), 유전자 발현과 기타 형의 데이터를 이용해 특정 질병에 대한 환자의 위험성을 판단하거나 게놈, 후성유전학의 패턴을 사용해 차별화된 치료를 할 수 있게 해줬다. 또한 유전자 발현 데이터를 기반으로 정확한 진단 및 치료법을 찾을 수 있다. 데이비드 캐머런(David Cameron) 영국 총리가 2012년에 시작한 10만 건의 게놈 프로젝트(https://www.genomicsengland.co.uk/the-100000-genomes-project), 2015년에 버락 오바마 미국 대통령이 발표했던 정밀 의학의 출범과 유사한 프로젝트들이 향후 몇 년 동안 계속 등장할 것이다.
최근 암 연구에도 서열 분석법으로 큰 진전이 이뤄졌다. 게놈 데이터 커먼즈(https://gdc.cancer.gov) 또는 국제 암 게놈 컨소시엄(ICGC, http://icgc.org/)과 같은 프로젝트들이 암을 일으키는 돌연변이에 대한 포괄적 종양의 정보를 모은 데이터베이스를 만들고 있다.
국제 컨소시엄의 주도하에 처리량이 많은 분석 기술은 전례 없는 규모로 데이터를 생성하고 있으며, 나아가 분자생물학에 대한 관점을 바꾸고 있다. 그중 주목할 만한 것은 다음과 같다. 먼저 1,000명의 게놈 프로젝트(www.internationalgenome.org/)와 같이 전 세계 인구에 걸친 인간 유전자 변이를 조사하는 프로젝트다. DNA 요소 백과 사전(ENCODE, https://www.encodeproject.org/)은 기능이 알려진 인간 게놈의 요소들로 지도를 만들고 있다. 후성유전학 지도(http://www.roadmapepigenomics.org/)는 주요 인간 조직 및 세포의 후생적인 유전자형 발현에 대한 프로젝트다. 유전자형 조직 발현 프로젝트(GTEx, https://www.gtexportal.org/)는 50개 이상의 인간 조직으로부터의 유전자 발현 및 정량적 특성을 조사한다.
두 번째로 대사 공학은 바이오 연료, 플라스틱, 제약, 식품, 식품 성분과 기타 중요한 화합물을 생산하기 위해 산업 생명공학 공정에 사용되는 특정 미생물 품종과 관련돼 있다. 숙주 미생물을 개선하는 데 사용되는 전략에는 유전자 결실(deletion) 또는 불활성화(inactivation), 관련 유전자 과발현(overexpression), 외부 유전자 도입 또는 효소 공학을 통한 경쟁 경로(pathway) 차단이 포함된다.
두 가지 경우 모두 사용 가능한 데이터의 양이 크게 늘어났으며, 동시에 과학 발전과 기술 개발을 위한 새로운 길을 열었다. 그러나 이로 인해 복잡하고 많은 양의 데이터를 관리하고 분석하는 데 상당한 어려움이 발생했다. 생물학적 연구는 여러 측면에서 매우 데이터 지향적이 됐으며, 새로운 지식을 생성하려면 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력이 필요하다. 플로리안 마르코베츠(Florian Markowetz)가 “모든 생물학은 전산생물학이다.”라고 말했듯이 데이터 처리 및 분석을 해결하기 위해 정교한 계산 도구를 개발하는 것은 필수불가결하다.
이 책은 컴퓨터를 사용해 생물학적 데이터를 처리하고 원시(raw) 데이터에서 새로운 지식을 발굴하는 것을 목표로 하는 생명정보학을 다룬다.

★ 옮긴이의 말 ★

바야흐로 ‘바이오의 시대’다. 2019년 말에 발생한 COVID-19는 전 세계를 강타했으며, 전염성이 강한 바이러스의 특성으로 인해 속수무책으로 감염자가 증가했다. 팬데믹(pandemic)이 돼버린 시대에 세계의 과학자들은 2003년 인간 게놈 프로젝트가 완료된 이후 탄탄하게 쌓아왔던 생명정보학 기술력을 바탕으로 앞다퉈서 바이러스의 전적 비밀을 밝혀내고 있다. 이러한 생명정보학 분석 기술의 원천이 되는 것이 바로 알고리즘이다.
이 책은 기본적인 파이썬 문법과 분자 생물학의 기초를 소개하는 것으로 시작해 단순한 서열을 다루는 알고리즘에서 그래프 알고리즘과 같은 고급 알고리즘까지 다룬다. 각 장마다 친절히 파이썬 스크립트를 제시할 뿐 아니라 깨알 같은 연습 문제로 알고리즘을 학습할 수 있게 해주는 점은 이 책의 큰 장점이다. 특히 각 장의 내용에 맞게 바이오 파이썬 라이브러리를 활용해 알고리즘을 설명했다는 점도 흥미롭다. 이 책이 생명정보학을 더 깊게 이해하고자 하는 독자들에게 도움이 되길 바란다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161754765 ( 1161754768 )
쪽수 424쪽
크기
188 * 235 * 32 mm / 960 g
총권수 1권
시리즈명
데이터 과학
원서명/저자명 Bioinformatics Algorithms/Rocha, Miguel

Klover

Klover 리뷰 안내
교보를 애용해 주시는 고객님들이 남겨주신 평점과 감상을 바탕으로, 다양한 정보를 전달하는 교보문고의 리뷰 서비스입니다.
리워드 안내
구매 후 90일 이내에 평점과 10자 이상의 리뷰 작성 시 e교환권 200원을 적립해 드립니다.
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다.
리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 리뷰 종류별로 구매한 아이디당 한 상품에 최초 1회 작성 건들에 대해서만 제공됩니다.
한달 후 리뷰
구매 후 30일~ 120일 이내에 작성된 두 번째 구매리뷰에 대해 한 달 후 리뷰로 인지하고 e교환권 100원을 추가 제공합니다.
운영 원칙 안내
Klover 리뷰를 통한 리뷰를 작성해 주셔서 감사합니다. 자유로운 의사 표현의 공간인 만큼 타인에 대한 배려를 부탁합니다.
일부 타인의 권리를 침해하거나 불편을 끼치는 것을 방지하기 위해 아래에 해당하는 Klover 리뷰는 별도의 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
  • 도서나 타인에 대해 근거 없이 비방을 하거나 타인의 명예를 훼손할 수 있는 리뷰
  • 도서와 무관한 내용의 리뷰
  • 인신공격이나 욕설, 비속어, 혐오발언이 개재된 리뷰
  • 의성어나 의태어 등 내용의 의미가 없는 리뷰
신고하기
다른 고객이 작성리뷰에 대해 불쾌함을 느끼는 경우 신고를 할 수 있으며, 신고 자가 일정수준 이상 누적되면 작성하신 리뷰가 노출되지 않을 수 있습니다.

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 200원 적립

문장수집

문장수집 안내
문장수집은 고객님들이 직접 선정한 책의 좋은 문장을 보여주는 교보문고의 새로운 서비스입니다. 마음을 두드린 문장들을 기록하고 좋은 글귀들은 "좋아요“ 하여 모아보세요. 도서 문장과 무관한 내용 등록 시 별도 통보 없이 삭제될 수 있습니다.
리워드 안내
구매 후 90일 이내에 문장수집 작성 시 e교환권 100원을 적립해드립니다.
e교환권은 적립 일로부터 180일 동안 사용 가능합니다. 리워드는 작성 후 다음 날 제공되며, 발송 전 작성 시 발송 완료 후 익일 제공됩니다.
리워드는 한 상품에 최초 1회만 제공됩니다.
주문취소/반품/절판/품절 시 리워드 대상에서 제외됩니다.

구매 후 리뷰 작성 시, e교환권 100원 적립

이 책의 첫 기록을 남겨주세요

교환/반품/품절 안내

상품 설명에 반품/교환 관련한 안내가 있는 경우 그 내용을 우선으로 합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다.)

이벤트
TOP

저자 모두보기

매장별 재고 및 위치

할인쿠폰 다운로드

  • 쿠폰은 주문결제화면에서 사용 가능합니다.
  • 다운로드한 쿠폰은 마이 > 혜택/포인트 에서 확인 가능합니다.
  • 도서정가제 적용 대상 상품에 대해서는 정가의 10%까지 쿠폰 할인이 가능합니다.
  • 도서정가제 적용 대상 상품에 10% 할인이 되었다면, 해당 상품에는 사용하실 수
    없습니다.

적립예정포인트 안내

  • 통합포인트 안내

    • 통합포인트는 교보문고(인터넷, 매장), 핫트랙스(인터넷, 매장), 모바일 교보문고 등 다양한 곳에서 사용하실 수 있습니다.
    • 상품 주문 시, 해당 상품의 적립률에 따라 적립 예정 포인트가 자동 합산되고 주문하신 상품이 발송완료 된 후에 자동으로 적립됩니다.
    • 단, 쿠폰 및 마일리지, 통합포인트, e교환권 사용 시 적립 예정 통합포인트가 변동될 수 있으며 주문취소나 반품시에는 적립된 통합포인트가 다시 차감됩니다.
  • 통합포인트 적립 안내

    • 통합포인트는 도서정가제 범위 내에서 적용됩니다.
    • 추가적립 및 회원 혜택은 도서정가제 대상상품(국내도서, eBook등)으로만 주문시는 해당되지 않습니다.
  • 기본적립) 상품별 적립금액

    • 온라인교보문고에서 상품 구매시 상품의 적립률에 따라 적립됩니다.
    • 단 도서정가제 적용 대상인 국내도서,eBook은 15%내에서 할인율을 제외한 금액내로 적립됩니다.
  • 추가적립) 5만원 이상 구매시 통합포인트 2천원 추가적립

    • 5만원 이상 구매시 통합포인트 2천원 적립됩니다.
    • 도서정가제 예외상품(외서,음반,DVD,잡지(일부),기프트) 2천원 이상 포함시 적립 가능합니다.
    • 주문하신 상품이 전체 품절인 경우 적립되지 않습니다.
  • 회원혜택) 3만원이상 구매시 회원등급별 2~4% 추가적립

    • 회원등급이 플래티넘, 골드, 실버 등급의 경우 추가적립 됩니다.
    • 추가적립은 실결제액 기준(쿠폰 및 마일리지, 통합포인트, e교환권 사용액 제외) 3만원 이상일 경우 적립됩니다.
    • 주문 후 취소,반품분의 통합포인트는 단품별로 회수되며, 반품으로 인해 결제잔액이 3만원 미만으로 변경될 경우 추가 통합포인트는 전액 회수될 수 있습니다.

제휴 포인트 안내

제휴 포인트 사용

  • OK CASHBAG 10원 단위사용 (사용금액 제한없음)
  • GS&POINT 최대 10만 원 사용
더보기

구매방법 별 배송안내

배송 일정 안내

  • 출고 예정일은 주문상품의 결제(입금)가 확인되는 날 기준으로 상품을 준비하여 상품 포장 후 교보문고 물류센터에서 택배사로 전달하게 되는 예상 일자입니다.
  • 도착 예정일은 출고 예정일에서 택배사의 배송일 (약1~2일)이 더해진 날이며 연휴 및 토, 일, 공휴일을 제외한 근무일 기준입니다.
배송 일정 안내
출고예정일 도착예정일
1일이내 상품주문 후 2~3일 이내
2일이내 상품주문 후 3~4일 이내
3일이내 상품주문 후 4~5일 이내
4일이내 상품주문 후 5~6일 이내

연휴 및 토, 일, 공휴일은 제외됩니다.

당일배송 유의사항

  • 수도권 외 지역에서 선물포장하기 또는 사은품을 포함하여 주문할 경우 당일배송 불가
  • 회사에서 수령할 경우 당일배송 불가 (퇴근시간 이후 도착 또는 익일 배송 될 수 있음)
  • 무통장입금 주문 후 당일 배송 가능 시간 이후 입금된 경우 당일 배송 불가
  • 주문 후 배송지 변경 시 변경된 배송지에 따라 익일 배송될 수 있습니다.
  • 수도권 외 지역의 경우 효율적인 배송을 위해 각 지역 매장에서 택배를 발송하므로, 주문 시의 부록과 상이할 수 있습니다.
  • 각 지역 매장에서 재고 부족 시 재고 확보를 위해 당일 배송이 불가할 수 있습니다.

일반배송 시 유의사항

  • 날씨나 택배사의 사정에 따라 배송이 지연될 수 있습니다.
  • 수도권 외 지역 바로배송 서비스의 경우 경품 수령 선택 여부에 따라 도착 예정일이 변경됩니다.
  • 출고 예정일이 5일 이상인 상품의 경우(결제일로부터 7일 동안 미입고), 출판사 / 유통사 사정으로 품/절판 되어 구입이 어려울 수 있습니다. 이 경우 SMS, 메일로 알려드립니다.
  • 선물포장 주문 시 합배송 처리되며, 일부상품 품절 시 도착 예정일이 늦어질 수 있습니다.
  • 분철상품 주문 시 분철 작업으로 인해 기존 도착 예정일에 2일 정도 추가되며, 당일 배송, 해외 배송이 불가합니다.

해외주문 시 유의사항

  • 해외주문도서는 해외 거래처 사정에 의해 품절/지연될 수 있습니다.

Special order 주문 시 유의사항

  • 스페셜오더 도서나 일서 해외 주문 도서와 함께 주문 시 배송일이 이에 맞추어 지연되오니, 이점 유의해 주시기 바랍니다.

바로드림존에서 받기

  1. STEP 01
    매장 선택 후 바로드림 주문
  2. STEP 02
    준비완료 알림 시 매장 방문하기
  3. STEP 03
    바로드림존에서 주문상품 받기
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상 시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함 되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해 주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반 코너에서 수령확인이 가능합니다
  • 선물 받는 분의 휴대폰번호만 입력하신 후 결제하시면 받는 분 휴대폰으로 선물번호가 전달됩니다.
  • 문자를 받은 분께서는 마이 > 주문관리 > 모바일 선물내역 화면에서 선물번호와 배송지 정보를 입력하시면 선물주문이 완료되어 상품준비 및 배송이 진행됩니다.
  • 선물하기 결제하신 후 14일까지 받는 분이 선물번호를 등록하지 않으실 경우 주문은 자동취소 됩니다.
  • 또한 배송 전 상품이 품절 / 절판 될 경우 주문은 자동취소 됩니다.

바로드림 서비스 안내

  1. STEP 01
    매장 선택 후 바로드림 주문
  2. STEP 02
    준비완료 알림 시 매장 방문하기
  3. STEP 03
    바로드림존에서 주문상품 받기
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.
  1. STEP 01
    픽업박스에서 찾기 주문
  2. STEP 02
    도서준비완료 후 휴대폰으로 인증번호 전송
  3. STEP 03
    매장 방문하여 픽업박스에서 인증번호 입력 후 도서 픽업
  • 바로드림은 전국 교보문고 매장 및 교내서점에서 이용 가능합니다.
  • 잡지 및 일부 도서는 바로드림 이용이 불가합니다.
  • 각 매장 운영시간에 따라 바로드림 이용 시간이 달라질 수 있습니다.

수령 안내

  • 안내되는 재고수량은 서비스 운영 목적에 따라 상이할 수 있으므로 해당 매장에 문의해주시기 바랍니다.
  • 바로드림 주문 후 재고가 실시간 변동되어, 수령 예상시간에 수령이 어려울 수 있습니다.

취소/교환/반품 안내

  • 주문 후 7일간 찾아가지 않으시면, 자동으로 결제가 취소됩니다.
  • 취소된 금액은 결제수단의 승인취소 및 예치금으로 전환됩니다.
  • 교환/반품은 수령하신 매장에서만 가능합니다.

사은품 관련 안내

  • 바로드림 서비스는 일부 1+1 도서, 경품, 사은품 등이 포함되지 않습니다.

음반/DVD 바로드림시 유의사항

  • 음반/DVD 상품은 바로드림 주문 후 수령점 변경이 불가합니다. 주문 전 수령점을 꼭 확인해주세요.
  • 사은품(포스터,엽서 등)은 증정되지 않습니다.
  • 커버이미지 랜덤발매 음반은 버전 선택이 불가합니다.
  • 광화문점,강남점,대구점,영등포점,잠실점은 [직접 찾아 바로드림존 가기], [바로드림존에서 받기] 로 주문시 음반코너에서 수령확인이 가능합니다.

도서 소득공제 안내

  • 도서소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
    • 현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우
    • 분철신청시 발생되는 분철비용

알림 신청

아래의 알림 신청 시 원하시는 소식을 받아 보실 수 있습니다.
알림신청 취소는 마이룸 > 알림신청내역에서 가능합니다.

생명정보학 알고리즘
파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘
한달 후 리뷰
/ 좋았어요
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
기대가됩니다~
기대가됩니다~
기대가됩니다~
이 구매자의 첫 리뷰 보기
/ 좋았어요
하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
신고

신고 사유를 선택해주세요.
신고 내용은 이용약관 및 정책에 의해 처리됩니다.

허위 신고일 경우, 신고자의 서비스 활동이 제한될 수 있으니 유의하시어
신중하게 신고해주세요.

판형알림

  • A3 [297×420mm]
  • A4 [210×297mm]
  • A5 [148×210mm]
  • A6 [105×148mm]
  • B4 [257×364mm]
  • B5 [182×257mm]
  • B6 [128×182mm]
  • 8C [8절]
  • 기타 [가로×세로]