理解生物信息學 [Understanding Bionformatics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 澤瓦勒貝(Zvelebil，M.)等 著，李亦學，郝沛 譯

圖書標籤:

• 生物信息學
• 基因組學
• 蛋白質組學
• 計算生物學
• 生物統計學
• 序列分析
• 進化樹
• 數據庫
• 算法
• 數據挖掘

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030328328

版次：1

商品編碼：10937126

包裝：平裝

叢書名： 生物信息學數據分析叢書

外文名稱：Understanding Bionformatics

開本：16開

齣版時間：2012-02-01

用紙：膠版紙

頁數：588

字數：1263000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：分子生物學、生物信息學專業及生物醫學領域的師生和研究者
　　《理解生物信息學》中包含，學習效果：每章開篇都有一個學習效果列錶，它總結瞭該章所涉及的主題，可作為一個反饋清單。思維導圖：每一章都含有一個思維導圖，這是《理解生物信息學》一個特彆的教學特徵，它確保每個學生都能看到並記住一些特定應用中所必需的步驟。偶爾地，思維導圖的兩個獨立方麵也可能有著重要的關聯。流程圖：每一章的每個小節都有一個流程圖以幫助讀者記憶該小節所涵蓋的主題。作為示例，下麵給齣瞭第5章的一個流程圖，其中在本節將要解釋的概念用深灰色框標注，且相互間用箭頭連接起來。例如，兩種主要類型的非常優聯配：局部和全局將在本章的這一節描述。那些已在之前小節描述過的概念用淺灰色框標注，這樣我們就很容易瞭解本節涉及的主題和已介紹過的主題間的聯係。例如，構建聯配需要為空缺 打分的方法和為替換打分的方法，兩者都已經在這一章描述過瞭。通過這種方式，整章涉及的主要概念以及相互間的關係就能漸漸地被構架齣來。插圖：每一章都配有插圖。插圖的配置是經過充分考慮的，以保證既簡單易懂又與本書其他章節保持連貫一緻。擴展閱讀：在這麼一個快速發展的學科中，我們不可能在這本有限的《理解生物信息學》囊括現有的所有知識，更不用說將來的發展瞭。因此在每章的結尾我們都列瞭一些研究文獻和專業著作的參考文獻以幫助讀者進一步擴展知識、發展技能。我們根據不同主題收集文章，使得擴展閱讀中每節都與這一章相應小節的內容相對應。我們希望這能幫助閱讀者以很快的速度找到他們感興趣的擴展材料。字符錶：生物信息學需要使用很多符號，對還不瞭解生物信息的人來說，許多符號都是不熟悉的。為瞭幫助讀者瞭解本書適用的符號，我們在《理解生物信息學》後麵給齣瞭引用的每個符號、它的定義以及它在本書常齣現的位置的列錶。名詞解釋：在文中，所有技術術語在第1次齣現時都用黑體顯示，且在名詞解釋中列齣其相應的解釋。此外，每個在名詞解釋中的術語都會齣現在索引中，這樣讀者就能很快獲得詳細介紹這一術語的相應頁碼。

內容簡介

《理解生物信息學》是一本集生物信息學專業參考書和教材於一體的書，共分為7部分：基礎知識、序列聯配、進化過程、基因組特徵、二級結構、蛋白質三級結構、細胞和組織，以及附錄和字符錶等。每部分由不同章節構成，大多數章節可以被歸為應用章節或理論章節。因此存每部分開始時，都有應用章節，描述瞭特定研究領域較實用的方麵。理論章節則緊隨其後，解釋瞭其科學、理論基礎以及在已有應用中所使用的技術。《理解生物信息學》還提供瞭思維導圖、流程圖、擴展閱讀等其他書不常見的內容，以供讀者能夠在每一章、每一節開始時對整體內容有所把握，並能夠瞭解更多擴展知識、發展技能的參考文獻。

作者簡介

譯者 李亦學，男，1955年生，博士，研究員，博士生導師。上海生物信息技術研究中心主任，中科院上海生命科學研究院生物信息中心主任， 中科院係統生物學重點實驗室副主任，國傢"十一五"863計劃生物與醫藥領域專傢組成員。

目錄

目錄
譯者序
前言
給閱讀者的短箋
緻謝名單
第一部分 基礎知識
第1章 核酸的世界 3
1.1 DNA和RNA的結構 4
DNA分子是由4種不同類型的堿基組成的綫性多聚體 4
兩條互補DNA鏈通過堿基配對形成雙螺鏇 6
RNA分子通常為單鏈結構 但在某些情況下可形成堿基配對結構 6
1.2 DNA、RNA和蛋白質：中心法則 8
DNA是信息載體 而RNA則是信使 9
信使RNA根據遺傳密碼翻譯産生蛋白質 10
翻譯過程涉及瞭含DNA和RNA的核糖體的轉移 11
1.3 基因結構和基因調控 12
特定的定位序列能和RNA聚閤酶結閤 並識彆轉錄起始點 13
真核生物中的轉錄起始信號遠比細菌中復雜得多 14
真核生物mRNA轉錄物在翻譯前需經曆一係列修飾 15
翻譯的調控 16
1.4 生命與進化之樹 16
主要生命形式的基本特徵 17
突變可以改變核苷酸序列 18
總結 19
名詞解釋 19
擴展閱讀 21
第2章 蛋白質結構 22
2.1 初級結構和二級結構 23
我們可從多個不同水平考察蛋白質結構 23
氨基酸是蛋白質的組成單位 24
側鏈決定瞭氨基酸化學和物理特性的不同 24
蛋白質鏈中的氨基酸通過肽鍵共價連接 26
蛋白質的二級結構由α螺鏇、β鏈構成 28
在蛋白質結構中已發現瞭幾種不同類型的β摺疊片 31
螺鏇和鏈通過轉角、發夾結構和環連接 31
2.2 對生物信息學的啓發 32
某些氨基酸傾嚮於形成特定的結構單元 32
從進化角度幫助序列分析 32
蛋白質結構的計算和可視化 32
2.3 蛋白質通過摺疊形成緊湊的結構 33
蛋白質的三級結構是通過多肽鏈的路徑來定義的 34
蛋白質摺疊的穩定狀態是能量最低的狀態 35
很多蛋白質是由多個亞基組成的 35
總結 35
名詞解釋 36
擴展閱讀 37
第3章 數據庫的處理 38
3.1 數據庫的結構 39
平麵文件數據庫以文本文件的方式存儲數據 40
關係數據庫廣泛應用於存儲生物信息 41
XM1的靈活性可以確定定製的數據分類 42
一些用於生物數據的其他數據庫結構 42
數據庫可以通過本地訪問或通過互聯網相互鏈接 43
3.2 數據庫類型 43
數據庫中不僅僅是數據 44
原始數據和衍生數據 44
我們如何定義和鏈接事物的重要性：本體 44
3.3 數據庫搜索 45
序列數據庫 46
芯片數據庫 46
蛋白質相互作用數據庫 50
結構數據庫 50
3.4 數據質量 51
非冗餘性對一些應用特彆重要 52
自動化方法可用於檢查數據的一緻性 52
初步的分析和注釋通常是自動化完成的 53
為瞭産生高質量的注釋經常需要人為乾預 53
數據庫更新和條目注釋版本號的重要性 53
總結 54
名詞解釋 54
擴展閱讀 55
第2部分 序列聯配
第4章 産生和分析序列聯配 59
4.1 序列聯配的原理 60
聯配是在兩個或更多序列的相同區域尋找最大相似性的任務 60
聯配可以揭示序列間的同源性 61
比較蛋白質序列比校酸序列更容易檢測同源性 62
4.2 聯配分值 62
一個聯配的質量是通過給予一個量化的分值來衡量的 62
量化兩個序列間的相似性的最簡單的方法是百分數 62
基於一緻度的點圖可以可視化地評價相似性 63
真正的匹配不必相同 65
最低一緻度比可以被接受為具有顯著性 66
對於打分聯配有許多不同的方法 66
4.3 替代矩陣 66
使用替代矩陣對每個排列後的序列位點分配一個單獨的值 66
PAM替代矩陣使用密切相關的蛋白質序列集的替代頻率 66
B1OSUM替代矩陣使用瞭局部高度保守區域序列的突變數據 67
替代矩陣的選擇取決於要解決的問題 67
4.4 插入空缺 68
在序列插入空缺以達到和另一條序列的相似度最大 需要罰分製度 68
動態規劃算法可以決定引入最優空缺 69
4.5 聯配類型 69
對於不同情況采用不同類型的聯配 69
多重序列聯配能同時比較一些相似序列 71
有幾種不同的技術可構造多重聯配 72
多重聯配可以提高低相似性序列聯配的精確度 72
C1usta1W可以對DNA和蛋白質序列進行全局聯配 72
通過閤並一些局部聯配可以構建多重聯配 73
增加新信息可以改進聯配 74
4.6 檢索數據庫 74
已開發瞭快速而準確的搜索算法 75
FASTA格式是一個基於較短的相同片段匹配的快速的數據庫搜索方法 75
B1AST的基礎在於發現非常相似的短片段 75
對不同的問題采用不同版本的B1AST和FASTA 75
PSI-B1AST基於配置文件的數據庫搜索 76
SSEARCH是一個嚴格的聯配方法 76
4.7 搜索核酸或蛋白質序列 76
可直接使用或翻譯後的DNA或RNA序列 76
必須測試數據庫的匹配質量 以確保其不可能是偶然發生 77
選擇一個適當的E值的閾值有助於限製數據庫搜索 77
低復雜度區域可以將同源性搜索復雜化 79
不同的數據庫可以用來解決具體問題 79
4.8 蛋白質序列模體或模式 81
建立數據庫的模式需要專業知識 82
B1OCKS數據庫包含自動編譯的保守蛋白質序列的多重聯配的較短序列模塊 82
4.9 使用模式和模體搜索 83
可以在PROSITE數據庫中搜索蛋白質的模式和模體 83
基於模式的PHI-B1AST程序同時搜索同源性和模體匹配 84
可以使用PRATT扶多條序列産生模式 84
PRINTS數據庫包括瞭指紋圖譜 描述一個
蛋白質傢族的一些保守模體 84
Pfam數據庫定義瞭蛋白質傢族的錶達譜 85
4.10 模式和蛋白質功能 85
可以搜索蛋白質上特定的功能位點 85
序列比較不是唯一分析蛋白質序列的途徑 85
總結 86
名詞解釋 87
擴展閱讀 88
第5章 序列比對比數據庫搜索 90
5.1 替換矩陣和打分 91
聯配分值用於衡量公共進化祖先的似然性 91
PAM (MDM)替代打分矩陣用於探索蛋白質進化起源 92
B1OSUM矩陣用於尋找保守的蛋白質區域 94
用於核苷酸聯配的打分矩陣需由相似的方式得到 96
替換打分矩陣必須適用於特定的聯配問題 97
插入空缺的打分相對替換而言使用瞭更為啓發式的方法 97
5.2 動態規劃算法 98
使用改進後的Need1eman-Wunsch算法構建全局最優聯配 99
對動態規劃算法的簡單改進就能用於局部序列聯配 104
不計算完整的矩陣 犧牲精確度提高時間效率 106
5.3 索引技術和近似算法 108
後綴樹定位和獨特及重復序列的位置 108
散列索引是一種技術 列齣瞭所有k的起始位置元組(k_tup1es) 109
FASTA算法使用哈希算法和快速鏈接進行數據庫搜索 110
B1AST算法利用瞭有限狀態自動機 111
直接比較核酸序列和蛋白質序列 需要對
B1AST和FASTA進行特殊的調整 114
5.4 聯配分值的顯著性 116
有空缺局部聯配的統計可以按相似的算法進行 117
5.5 聯配全基因組序列 118
有效索引和掃描全基因組序列對高等生物
序列比對至關重要 118
密切關聯的物種基因組之間復雜進化關係需
要創新的聯配算法 119
總結 120
名詞解釋 121
擴展閱讀 122
第6章 模式、序列和多序列比對 124
6.1 序列和序列標記 125
位置特異性分數矩陣是得分矩陣的擴展 125
解決構建PSSM時數據缺失問題的方法 127
PSI-B1AST是一個序列數據庫檢索程序 130
將序列錶現為序列標記 131
6.2 譜式隱馬爾可夫模型 132
用於序列比對的HMM的基本結構 133
利用聯配序列莛立HMM參數 137
利用譜式HMM給序列打分：最大可能路徑以及所有路徑的總和 138
利用未聯配序列評估HMM參數 140
6.3 序列聯配 141
利用聯配比較兩個PSSM 141
聯配譜式HMM 143
6.4 利用序列遞增(gradua1 sequence addition)的多序列比對 144
序列添加的順序是基於評估閤並聯配錯誤可能性而決定的 145
許多不同的打分策略用於建立多序列聯配 147
多序列聯配是利用嚮導樹以及譜式方法構建的 且可能進一步改進 149
6.5 其他獲得多序列聯配的方法 152
多序列聯配程序DIA1IGN聯配無間隙的區段 152
利用遺傳算法的SAGA多序列聯配方法 153
6.6 序列模式發現 154
在多序列聯配中查找模式：eMOTIF和AACC 157
序列中共有模式的概率查詢：Gibbs和MEME 158
總結 159
名詞解釋 160
擴展閱讀 161
第3部分 進化過程
第7章 重現進化曆史 167
7.1 係統發生樹的結構和解釋 168
係統發生樹重建進化關係 168
用幾種方式描述樹的拓撲結構 172
一緻樹和可信樹報告拓撲結構的比較結果 174
7.2 分子進化及其結果 176
大多數相關序列有許多變異瞭幾次的位置 176
可接受突變速率對所有類型的堿基替換通常是不相同的 178
密碼子不同位置有不同的突變速率 179
隻應該用直係同源基因構建物種係統發生樹 181
基因組大區域變化是常見的 187
7.3 係統發生樹構建 187
核糖體小亞基rRNA序列非常適用於重建物種的進化 187
構樹方法的選擇在某種程度上依賴於數據集的大小和質量 188
在使用這些方法時必需選擇一個進化模型 189
所有的係統發生分析必須以精確的多序列比對開始 191
16 S RNA序列的一個小數據集的係統發生分析 192
為酶傢族建立基因樹有助於發現酶功能的進化 194
總結 198
名詞解釋 199
擴展閱讀 200
第8章 構建係統發生樹 203
8.1 進化模型和進化距離的計算 204
一個簡單但不精確衡量進化距離的是p距離 204
Poissan校正距離考慮瞭同一位點上的多次突變 204
Gamma校正距離考慮瞭不同的序列位點上突變速率的差異 205
Jukes-Cantor模型再現瞭核苷酸序列進化的一些基本特徵 205
更復雜的模型區分不同類型突變的相對頻率 206
在DNA序列上存在核苷酸的偏好 208
蛋白質序列的進化模型和用於序列聯配的替代矩陣密切相關 208
8.2 産生係統發生樹 209
聚類方法基於進化距離産生一個係統發育樹 209
UPGMA方法假定一個恒定的分子鍾 並産生一個等距樹 210
Fiteh-Margo1iash方法産生一個無根的加性樹 211
鄰接法：此方法涉及最小進化

前言/序言

《深度探索：基因組學與蛋白質組學前沿研究》 本書導讀：跨越生物學與計算科學的鴻溝 在二十一世紀的生物科學領域，數據已成為驅動發現的核心引擎。從宏大的基因組測序項目到精細的蛋白質相互作用網絡分析，海量生物學數據以前所未有的速度湧現，為我們理解生命機製提供瞭前所未有的機遇。然而，如何有效地駕馭這些復雜的數據集，從中提取齣具有生物學意義的洞察，是擺在每一位研究者麵前的重大挑戰。《深度探索：基因組學與蛋白質組學前沿研究》正是在這一背景下應運而生，它旨在為生命科學研究人員、計算生物學傢以及對前沿生物學技術抱有濃厚興趣的讀者，提供一個全麵、深入且高度實用的技術路綫圖。 本書並非僅僅是對現有工具的簡單羅列，而是著重於建構一個完整的理論框架與實踐流程。我們深知，成功的生物信息學分析依賴於對基礎生物學原理的深刻理解，以及對計算方法的精準駕馭。因此，本書將引導讀者從最基本的分子生物學概念齣發，逐步深入到復雜的係統生物學建模。 第一部分：基因組學的高分辨率視圖——從序列到功能 本書的開篇將聚焦於當前研究熱點——大規模測序技術（NGS）所帶來的數據洪流。我們將詳細剖析從原始測序數據（FASTQ文件）到可注釋基因組組裝的整個流程。這不僅僅是關於比對和組裝算法的理論闡述，更包含瞭對不同測序平颱（如Illumina, PacBio, Oxford Nanopore）特性及其對下遊分析影響的深入分析。 重點章節將涵蓋： 變異檢測與注釋： 深入探討單核苷酸多態性（SNP）、結構變異（SV）的精確識彆方法，以及如何利用如ANNOVAR、VEP等工具對這些變異進行功能性預測和臨床相關性評估。我們將特彆關注低頻變異和體細胞突變的識彆挑戰。 轉錄組學的動態圖景： RNA測序（RNA-seq）已成為量化基因錶達的金標準。本書將細緻講解差異錶達分析（DEA）中的統計學基礎，如何處理批次效應（Batch Effect），以及從全長轉錄組數據中重建和注釋新型轉錄本（Isoform）的復雜工作流。此外，單細胞RNA測序（scRNA-seq）的興起是革命性的。我們專門闢齣章節，詳細介紹數據預處理、降維技術（如t-SNE, UMAP）的應用，以及如何進行細胞類型鑒定和軌跡推斷。 錶觀遺傳學的精細調控： 基因組並非靜止不變。我們將探討DNA甲基化（WGBS, RRBS）和組蛋白修飾（ChIP-seq）數據分析的核心步驟。如何從ChIP-seq數據中精確識彆轉錄因子結閤位點（Peak Calling），以及如何結閤ATAC-seq數據來描繪染色質可及性圖譜，從而揭示基因調控網絡。 第二部分：蛋白質組學的分子交響——結構、功能與相互作用 如果說基因組學描繪瞭生命的藍圖，那麼蛋白質組學則展示瞭生命的動態執行過程。本書的第二部分將轉嚮蛋白質層麵，探討如何利用計算方法解析蛋白質的結構、功能和它們復雜的網絡。 從基因到蛋白質：翻譯後修飾（PTM）的解碼： 蛋白質的功能遠非由其一級序列決定。我們將詳細介紹如何通過質譜數據分析（如MaxQuant, Proteome Discoverer）來鑒定和量化各種PTM，例如磷酸化、泛素化等，並討論這些修飾如何動態地調節蛋白質活性。 結構生物信息學的預測與驗證： 蛋白質結構決定其功能。在傳統X射綫晶體學和冷凍電鏡（Cryo-EM）數據解析的基礎上，本書將重點介紹利用深度學習模型（如AlphaFold 2的原理和應用局限性）進行蛋白質結構預測的最新進展，以及如何利用預測結構進行分子對接（Docking）模擬，預測藥物靶點。 係統層麵的網絡構建： 生命活動是通過相互作用的網絡實現的。我們將教授讀者如何整閤蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）數據、代謝通量數據以及信號通路信息，構建高階的係統模型。重點在於網絡拓撲分析（Centrality Measures）和關鍵節點的識彆，這些節點往往是疾病乾預的潛在靶點。 第三部分：整閤分析與臨床轉化——數據驅動的未來醫學 本書的第三部分緻力於彌閤基礎研究與臨床應用之間的鴻溝。現代生物醫學越來越依賴於“多組學整閤”（Multi-omics Integration），即如何將基因組、轉錄組、蛋白質組等異構數據融閤成一個統一的視圖。 數據融閤的統計方法論： 我們將探討主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）以及最新的基於深度學習的整閤模型，用以識彆跨層次的生物標記物。 疾病建模與精準醫療： 針對癌癥、神經退行性疾病等復雜疾病，本書將展示如何利用公共數據庫（如TCGA, GTEx）和自身實驗數據，構建預測模型，以期實現更精準的診斷和預後判斷。特彆關注藥物重定嚮（Drug Repurposing）的計算策略。 計算環境與可重復性： 在任何高級分析中，環境的穩定性和結果的可重復性至關重要。本書將推薦並演示如何使用Docker/Singularity進行環境封裝，並強調使用R Markdown或Jupyter Notebook進行分析報告的標準化撰寫，確保研究結果的透明度與科學嚴謹性。 本書的特色： 《深度探索：基因組學與蛋白質組學前沿研究》的獨特之處在於其極強的實踐導嚮性。書中的每一個核心概念都配有詳盡的代碼示例和數據集演練。我們選用的工具鏈代錶瞭當前領域內最前沿且被廣泛驗證的工作流程，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”。無論是剛接觸大規模生物數據分析的研究生，還是尋求將計算技能提升到新水平的資深科學傢，本書都將是一份不可或缺的、富有洞察力的參考手冊，引領您在生命科學的計算前沿領域中，構建屬於自己的發現之路。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，生物信息學在我腦海中都是一個充滿神秘感的詞匯，它似乎融閤瞭生物學、計算機科學和統計學等多個學科，光是想想就覺得門檻很高。我購買這本書，主要是被它的標題所吸引——“理解生物信息學”。我渴望能夠通過這本書，打破我對這個領域的固有認知，發現它並不像我想象的那麼遙不可及。我希望這本書能夠以一種全新的視角，重新定義我對生物信息學的認識，讓我看到它在現代科學研究中的不可或缺性。我期待它能夠通過豐富的圖示和實例，清晰地闡述生物信息學是如何連接生物學問題和計算方法的，以及它在加速科學發現、推動醫學進步方麵的巨大潛力。我希望這本書能夠讓我産生一種“原來如此”的頓悟感，讓我對這個學科産生濃厚的興趣，並願意花更多的時間去深入瞭解。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名對生命科學充滿好奇，但又對技術細節有些畏懼的讀者來說，一本能夠“理解”生物信息學的書，無疑是期盼已久的。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，用耐心和智慧，為我解讀這個復雜而迷人的學科。我期待它能夠將那些晦澀難懂的概念，轉化成清晰易懂的語言，讓我能夠輕鬆地掌握生物信息學的基本原理和方法。我希望通過閱讀這本書，我能夠對生物信息學在不同研究領域（如基因組分析、蛋白質結構預測、藥物研發等）的應用有一個全麵的認識，並且能夠理解這些技術是如何幫助科學傢解決現實世界中的挑戰的。這本書對我來說，不僅僅是一本學習工具，更是一次探索未知、激發潛能的機會。我期待它能夠點燃我對生物信息學的熱情，讓我能夠更自信地邁齣探索的步伐。

評分☆☆☆☆☆

老實說，生物信息學對我來說一直是一個陌生的領域，感覺像是高科技的代名詞，離我的日常生活很遠。但是，最近一些關於基因測序、個性化醫療的新聞讓我意識到，這個領域可能比我想象的要重要得多。我拿起這本書，純粹是齣於一種想要拓寬視野的心態。我沒有太高的期望，隻希望它能讓我對生物信息學有一個初步的瞭解，知道它到底是什麼，是做什麼的，以及它為什麼會引起如此廣泛的關注。我希望能通過這本書，瞭解生物信息學是如何處理和分析海量生物數據的，以及這些數據背後隱藏著怎樣的信息。我期待這本書能夠循序漸進，從最基礎的概念講起，一步步引導我進入這個領域。我希望它能夠用通俗易懂的語言，解釋那些聽起來很高深的技術，讓我能夠理解生物信息學在解決實際問題中的作用，比如如何幫助醫生診斷疾病，如何幫助科學傢開發新的治療方法等等。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，書名也直擊要點，“理解生物信息學”，這正是我所需要的。我一直對生物科學充滿熱情，但苦於缺乏係統的學習方法，尤其是在麵對日益增長的生物數據時，感覺束手無策。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇新的大門。我希望它能夠提供一個清晰的學習路徑，讓我能夠從零開始，逐步掌握生物信息學的核心概念和基本技能。我期待它能深入淺齣地介紹生物信息學在各個研究領域的應用，例如基因組學、蛋白質組學、係統生物學等，並結閤實際案例，讓我更好地理解這些理論是如何在實踐中發揮作用的。我希望能通過閱讀這本書，不僅能夠增長知識，更能激發我對這個領域的探索欲望，讓我能夠自信地去麵對和處理生物數據，從而在我的學習和研究中獲得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就很有吸引力，"理解生物信息學"，光聽名字就覺得它能把這個聽起來有點高深莫測的領域講得明明白白。我一直對生命科學的奧秘充滿好奇，但又覺得那些復雜的分子圖譜和算法有點望而卻步。這本書就像一個友善的嚮導，承諾要帶我穿越那些迷霧，讓我能夠真正地“理解”。我期待著它能提供清晰的解釋，將那些抽象的概念具象化，讓我能夠看到生物信息學是如何在研究疾病、發現新藥、甚至理解生命演化過程中扮演著至關重要的角色。我希望它不會僅僅停留在理論層麵，而是能通過生動的案例研究，展示生物信息學在實際應用中的強大力量，讓我感受到這個學科的活力與魅力。畢竟，對於我這樣的讀者來說，最怕的就是枯燥的公式和晦澀的術語。我渴望的是一種能夠激發我興趣、讓我産生共鳴的學習體驗，讓我能夠主動地去探索，而不是被動地接受。這本書的齣現，讓我看到瞭這個可能。

評分☆☆☆☆☆

寫的很好，有點深！！！！

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

很好很不搓，看著很好 ，慢慢學習

評分☆☆☆☆☆

其中至少有3頁字跡模糊，原本以為40元能買到正版，結果還是個盜版。如果你想買在價格上假裝正版的盜版書，就在他傢買就行。

評分☆☆☆☆☆

非常非常非常好！

評分☆☆☆☆☆

《理解生物信息學》是一本集生物信息學專業參考書和教材於一體的書，共分為7部分：基礎知識、序列聯配、進化過程、基因組特徵、二級結構、蛋白質三級結構、細胞和組織，以及附錄和字符錶等。每部分由不同章節構成，大多數章節可以被歸為應用章節或理論章節。因此在每部分開始時，都有應用章節，描述瞭特定研究領域較實用的方麵。理論章節則緊隨其後，解釋瞭其科學、理論基礎以及在已有應用中所使用的技術。《理解生物信息學》還提供瞭思維導圖、流程圖、擴展閱讀等其他書不常見的內容，以供讀者能夠在每一章、每一節開始時對整體內容有所把握，並能夠瞭解更多擴展知識、發展技能的參考文獻。

評分☆☆☆☆☆

《理解生物信息學》是一本集生物信息學專業參考書和教材於一體的書，共分為７部分：基礎知識、序列聯配、進化過程、基因組特徵、二級結構、蛋白質三級結構、細胞和組織，以及附錄和字符錶等。每部分由不同章節構成，大多數章節可以被歸為應用章節或理論章節.

評分☆☆☆☆☆

很有指導意義的專業圖書，頂。

評分☆☆☆☆☆

準備好好閱讀，等有點心得再追加評論吧。