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蔡禄 著

图书标签:

• 生物信息学
• 计算生物学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 序列分析
• 数据库
• 算法
• Python
• R语言
• 生物统计学

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787502596064

版次：1

商品编码：10280614

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2008-05-01

页数：305

内容简介

伴随着人类及其他生物基因组计划的实施，生物信息学迅速成为生命科学的前沿领域。生物信息学是生物学与物理学、化学、数学、信息科学及计算机科学交叉的学科。各种生物信息数据呈指数式增长趋势，运用计算机管理数据、控制误差、加速分析过程势在必行。在此基础上解释实验现象，认识导致实验现象发生的本质，在“整合”、“系统”等全新理念下探索生物学规律，进而了解和掌握生命的物质基础和生命的本质成为当今生物学发展的趋势。
本书从生物信息学研究对象及主要研究内容、生物信息学资源、序列分析、序列比对、系统发生分析、基因组生物信息学、生物芯片、后基因组生物信息学几个方面进行了详细的介绍。
本书内容新颖、简明扼要、内容深浅适度。可作为生物信息学、分子生物学、遗传学、细胞生物学、医学及其他相关专业高年级本科生、研究生的教材，也可供教师和研究人员学习、参阅使用。

目录

第1章 生物信息学引论
第2章 生物学基础
第3章 生物信息学资源与数据挖掘工具
第4章 序列分析
第5章 序列比对
第6章 分子系统发生分析
第7章 基因组信息学分析
第8章 生物芯片
第9章 后基因组时代的生物信息学
参考文献

历史的洪流与文明的轨迹：一部人类社会变迁的宏大叙事 图书名称：历史的洪流与文明的轨迹 图书简介 本书并非探讨生命科学领域的前沿技术，亦无涉分子结构、基因测序或生物信息处理的复杂算法。它是一部雄心勃勃、力求深刻的通史著作，旨在梳理和剖析自史前时代至近现代全球范围内人类社会、政治、经济与文化形态的演变脉络。我们试图超越简单的时间顺序罗列，深入挖掘驱动历史车轮滚滚向前的核心动力——技术革新、思想冲突、地理环境的制约与人类共同体的互动模式。 第一部分：蛮荒与萌芽——早期人类社会的形成与文化起源（约占全书篇幅的15%） 本部分聚焦于人类物种的起源及其早期适应性行为。我们从非洲大裂谷的早期猿人足迹开始，描摹智人如何通过工具制造、火的使用和语言的初步发展，逐步走出非洲，征服了地球上大部分适宜生存的区域。重点探讨旧石器时代晚期的“文化大爆炸”——艺术、符号思维和复杂社会结构的出现。随后，我们将笔触转向新石器革命，详述农业的起源如何彻底改变了人类的生活方式。定居、人口增长、剩余产品的产生，以及随之而来的社会阶层化，是这一阶段的关键词。我们细致分析了美索不达米亚、尼罗河谷、印度河流域和黄河中下游地区早期文明的独立发生路径，对比了灌溉技术、神权政治与文字系统的早期形态。 第二部分：古典文明的辉煌与重塑——帝国、哲学与轴心时代（约占全书篇幅的25%） 这一部分深入剖析了公元前1000年至公元500年间，奠定后世西方乃至全球思想基础的古典文明。首先，对古希腊城邦民主制的独特实践及其在哲学、数学和戏剧领域的突破进行了详细阐述，特别关注苏格拉底、柏拉图和亚里士多德的思想遗产对后世政治哲学的深远影响。紧接着，我们转向东方，分析了波斯帝国的中央集权模式、印度的种姓制度及其吠陀传统的演变。中华文明的周秦变革，特别是儒家思想对社会伦理和国家治理的奠定，构成了理解东亚历史的关键。 本部分的高潮在于“轴心时代”的跨文明比较研究——在几乎同步的时期内，为何从希腊到印度，从中国到近东，出现了关注人类终极价值和道德规范的强大思想体系。这种现象并非偶然，而是社会复杂化达到一定临界点后的必然产物。最后，探讨罗马帝国的兴衰，不仅是军事和法律的胜利，更是其内部结构矛盾、财政压力以及基督教作为一种颠覆性宗教如何最终改变了西方世界版图的过程。 第三部分：中世纪的过渡与重构——连接与断裂的千年（约占全书篇幅的20%） 古典帝国崩溃后，世界并未陷入全然的黑暗，而是进入了复杂而多元的重构期。在西欧，封建制度在权力分散的背景下萌芽，教会成为整合社会秩序的核心力量。十字军东征不仅是宗教冲突，更是东西方经济和知识交流的催化剂。 与此同时，伊斯兰文明的崛起及其黄金时代是本章的另一重点。从西班牙的科尔多瓦到巴格达的智慧宫，伊斯兰学者在继承和发展古希腊、波斯、印度知识体系方面的贡献被细致描绘。我们探讨了其在代数、医学和天文学上的创新如何为后来的欧洲文艺复兴积蓄了能量。在东亚，唐宋时期的中国，其技术（如印刷术、火药）和经济（如宋代的商业革命）的领先地位，构成了与西方截然不同的发展路径。 第四部分：全球的汇合与冲击——大航海时代与早期现代性（约占全书篇幅的25%） 本书将重点分析15世纪末开始的“地理大发现”如何彻底打破了原有的文明孤岛格局。我们考察了欧洲航海技术的进步、资本主义萌芽的内在驱动力，以及由此引发的大西洋三角贸易体系的建立。哥伦布交换（Columbian Exchange）对全球生态、人口结构和经济权力的重塑是本章的核心分析对象。 在思想领域，文艺复兴对人文主义的重新发掘，宗教改革对既有权威的挑战，以及科学革命（哥白尼、伽利略、牛顿）如何确立了一种以实证和理性为基础的新的世界观，是构建早期现代性的关键要素。政治上，专制王权的加强与早期民族国家的形成之间的张力，为随后的革命埋下了伏笔。 第五部分：革命、工业化与现代世界的塑造（约占全书篇幅的20%） 最后一部分关注18世纪中叶至今的剧变。首先是对启蒙运动思想如何转化为政治实践——美国独立战争和法国大革命——的深入分析，考察了自由、平等、民族主义这些现代核心概念的诞生及其历史局限性。 随后，工业革命的爆发及其对社会结构、阶级关系和城市化的颠覆性影响被详细阐述。蒸汽机、工厂制度和全球化资本的扩张如何以前所未有的速度改变了人类的物质生活和环境。本章也将批判性地审视19世纪的帝国主义扩张、两次世界大战对全球秩序的破坏，以及冷战格局的形成与解体。 全书最终聚焦于后冷战时代的全球化挑战，包括技术进步带来的社会重组、气候变化对人类生存环境的长期影响，以及文化身份认同在日益紧密的世界中的复杂变迁，以期为读者提供一个理解我们当下所处历史位置的广阔视角。本书旨在展现人类文明的韧性、创造力，以及在历史洪流中不断自我修正的艰辛历程。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《生物信息学教程》这本书的阅读体验，对我来说是一次不小的“磨炼”。它显然不是那种轻松愉快的读物，而是需要静下心来，认真思考，甚至需要反复推敲的。书中涉及大量的算法和统计概念，对于我这样非计算机专业背景的读者来说，理解起来确实有一定难度。我常常在阅读某个算法的描述时，会发现自己之前对某个数学公式或者统计检验的理解并不牢固，又得回头去查阅相关的背景知识。不过，正是这种“卡壳”和“回头”的过程，让我对知识的理解更加扎实。书中给出的例题和练习题，虽然有些难度，但都非常有针对性，能够帮助我检验学习效果，加深对概念的理解。我记得有一次，我花了一个下午的时间去解决一个关于序列比对参数选择的练习题，从一开始的不知所措，到最后通过反复尝试和对比，终于找到了最优解，那种成就感是巨大的。这本书让我明白，学习生物信息学，不仅仅是学习工具的使用，更是培养一种严谨的科学思维和解决问题的能力，而这些，恰恰是它所带来的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物信息学教程》我前前后后也花了不少时间来啃。最初吸引我的，是它那个朴实无华的书名，感觉像是那种能把复杂的知识梳理得条条是道，让我们这些初学者也能看得懂的“教科书”。刚翻开的时候，确实就被扑面而来的各种专业术语和图表给“镇”了一下，但不得不说，作者在概念的引入上做了不少努力。他用了很多生动的比喻，把那些抽象的算法、数据库操作，甚至是什么序列比对的原理，都变得形象起来。我记得有一章讲的是基因组组装，那个过程，作者用了“拼图”来类比，把每个片段比作拼图的碎片，最后要找最优的组合方式拼接起来，虽然原理肯定远不止这么简单，但至少让我对整个流程有了一个大致的轮廓。而且，书中对各种常用软件工具的介绍也相当详尽，从安装配置到基本使用，都给出了详细的步骤和截图，这一点对于动手实践能力相对较弱的我来说，简直是救星。我常常是边看书边跟着操作，遇到问题也基本能在书里找到解决方案，这种“手把手”的教学模式，让我少走了不少弯路，也确实让我从对生物信息学的一窍不通，变成了一个能初步运用这些工具解决一些实际问题的“半吊子”。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物信息学教程》给我最大的感触是它的“实用性”和“前沿性”。它不仅仅停留在理论层面，而是紧密结合了当前生物信息学研究的最新进展和实际应用。书中对一些新兴技术和方法，比如单细胞测序数据分析、宏基因组学研究等，都有比较详细的介绍，让我能够了解到这个学科的最新动态。而且，书中提供的许多案例分析，都是基于真实的生物学研究数据，这让学习过程变得更加生动有趣，也更容易让我理解这些分析方法在实际研究中的价值。我特别喜欢其中关于“数据挖掘与知识发现”的章节，它不仅仅教我如何从海量数据中提取信息，更启发了我如何将这些信息转化为有价值的生物学知识，甚至发现新的科学规律。这本书的编写风格也非常清晰，段落分明，逻辑性强，即使内容很多，也不会让人觉得杂乱无章。我常常在学习过程中，会不自觉地将书中的内容与我正在阅读的生物学文献联系起来，发现很多方法和概念都是共通的，这大大提升了我的阅读效率和理解深度，也让我觉得，掌握了这本书的内容，就等于掌握了一把开启现代生物学研究大门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《生物信息学教程》后，我最大的感受就是它的“硬核”程度。我之前对生物信息学接触不多，更多的是从一些科普文章或者新闻报道中零星了解，总觉得它神秘又遥远。这本书的内容，真的是把我拉到了一个更深层次的领域。它并没有回避那些复杂的数学模型和统计学原理，而是很直接地就展开了。例如，在讲到机器学习在生物信息学中的应用时，书中深入探讨了支持向量机、决策树等算法的数学推导过程，这对我来说是个不小的挑战。我不得不反复阅读，甚至去查阅一些相关的数学资料，才能勉强理解其中的逻辑。不过，也正是这种深入的讲解，让我对生物信息学背后的科学原理有了更深刻的认识。它不仅仅是工具的使用，更是对数据背后规律的挖掘和模型的建立。书中的案例分析也很有代表性，它展示了如何利用生物信息学的方法来解决一些具体的生物学问题，比如预测蛋白质结构、识别疾病相关的基因突变等等。虽然有些案例的实现细节我暂时还无法完全掌握，但它让我看到了生物信息学强大的生命力，也激发了我进一步探索的兴趣，让我觉得这个领域真的大有可为。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《生物信息学教程》，我最大的体会是它提供了一个非常系统且全面的知识框架。我之前零散地学过一些生物信息学相关的知识，但总觉得缺乏连贯性，像是东拼西凑。而这本书，从最基础的生物序列数据的表示和存储，到各种序列分析算法（如BLAST、FASTA），再到基因组学、蛋白质组学、转录组学等各个分支的介绍，都做得非常到位。每一章的内容都像是为下一章打下了坚实的基础，循序渐进，让我能够逐步构建起对整个领域的认知。特别值得一提的是，书中对数据可视化和统计分析的强调，让我认识到，冰冷的数字和图表背后，往往隐藏着重要的生物学信息，而如何有效地呈现和解读这些信息，是生物信息学工作者必备的技能。我尤其喜欢书中关于“如何设计一个生物信息学分析流程”的章节，它不仅仅是教你使用工具，更是教你如何思考，如何根据生物学问题选择合适的分析方法和工具，如何进行结果的验证和解释。这种“授人以渔”的教学方式，让我感觉受益匪浅，也让我对未来进行独立分析充满了信心。