Probabilistiske modeller får stadig større betydning i analysen av den enorme mengden data som genereres av storskalige DNA-sekvenseringsprosjekter, som Human Genome Project. Blant de anvendte metodene finner vi skjulte Markov-modeller for analyse av biologiske sekvenser, grammatikkbaserte probabilistiske modeller for identifisering av RNA-sekundærstruktur, samt probabilistiske evolusjonsmodeller for å utlede fylogeni av sekvenser fra ulike organismer. Denne boken tilbyr en samlet, oppdatert og selvstendig fremstilling av slike metoder, med et bayesiansk perspektiv, og gir en generell innføring i probabilistiske metoder for sekvensanalyse. Skrevet av et tverrfaglig team av forfattere, er boken designet for å være tilgjengelig for molekylærbiologer, datavitere og matematikere som kanskje ikke har formell kunnskap fra de andre feltene, samtidig som den presenterer det nyeste innen dette nye og høyt relevante fagområdet.
