精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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T.Charlie Hodgman，Andrew French，David R.Westhead 著

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
• 數據挖掘
• 算法
• 序列分析
• 係統生物學
• 醫學信息學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030388124

版次：2

商品編碼：11351442

包裝：平裝

叢書名： 精要速覽係列

開本：16開

齣版時間：2013-10-01

用紙：膠版紙

頁數：252

字數：414000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：有誌於瞭解生物信息學的高校學生、科研工作者。
　　獨特的體例設計，方便學習，簡單易懂

內容簡介

　　 《精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）》結構新穎，視角獨特；重點明確，脈絡分明；圖錶簡明清晰；英文自然易懂，被國內多所重點院校選用作為雙語教材。第二版保持第一版編寫特色，《精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）》分為三部分：生物信息中的生物學概述，數學、物理、統計和計算機基礎，學科介紹與數據標準。《精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）》均采用生物學相關數據與事例，並結閤序列分析、轉錄、代謝、蛋白質組、大分子體係、係統生物學，以及數據整閤、圖像分析等內容展開論述。《精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）》適閤普通高等院校生命科學、醫學、農學、信息科學等相關專業使用，也可作為雙語教學參考教材使用。

內頁插圖

目錄

縮略詞
A 生物學研究新麵貌
B 生物信息學的定義
C 物理學要素
D 數據與數據庫
E 數據類彆
E1 數據類彆
E2 生物信息學中呈現數據的最佳做法
F 計算
G 概率與統計
G1 概率和概率分布
G2 條件概率和貝葉斯法則
G3 基本的統計學檢驗
H 模型與數學技術
H1 係統特徵
H2 圖論及其應用
H3 常微分方程與代數
H4 高級建模技術
H5 形狀、變形與生長
I 人工智能與機器學習
I1 人工智能與機器學習概論
I2 人工智能與機器學習的統計學方法
I3 人工智能與機器學習的計算方法
J 基因組與其他序列
J1 數據庫與數據源
J2 基因組注釋
J3 序列分析
J4 序列傢族、序列比對與係統發育
J5 結構域傢族與數據庫
K 轉錄組學
K1 轉錄譜
K2 轉錄分析的統計學問題
K3 分析差異錶達基因
K4 多元技術和網絡推理
K5 數據標準和實驗設計
L 蛋白質與蛋白質組學
L1 蛋白質組學技術
12 互作蛋白質組學
L3 相互作用數據庫和網絡
L4 結構生物信息學
L5 結構分類
L6 結構預測與建模
L7 分子動力學與藥物設計
M 代謝物組學
N 超分子結構
N1 超分子結構
N2 組織與生物體尺度結構
0 生化動力學
01 代謝網絡研究
02 微積分和代數學的應用
P 生理學
P1 生理學
P2 整閤生物學與植物模擬
P3 整閤生物學——總結
Q 圖像分析
Q1 什麼是圖像分析？
Q2 圖像分析如何應用到生物科學研究中？
Q3 圖像增強
Q4 特徵檢測
Q5 數據析取
R 文本分析
進一步閱讀
索引　 顯

精彩書摘

　　顯微鏡
　　圖像分析通常可以用於增強圖像，並且幫助量化顯微鏡的圖像。顯微鏡係統本身可能會産生數字圖像（如聚焦顯微鏡）；也可以將普通的顯微鏡和數碼相機相連，從而産生數字圖像。兩種方法最後都會産生一個電子版本的高放大的樣本圖像。圖像的特徵分辨率可以受到相機的分辨率的影響。例如，在傳感器上的百萬像素的數目，或者顯微鏡係統本身的光學的分辨率，示例如圖Q．4所示。
　　科學傢可能對最終圖像的距離感興趣，尋找和量化染色區域，或者計算一些實例，如計算一個特定類型細胞的數目。一個樣本的時間序列可以得到，圖像按照特定的時間間隔存儲。從這些數據，可以得到一個按照時間流逝的電影，或者圖像內部的運動可以按照時間窗口被量化。
　　為瞭提高圖像的質量，處理一個典型的顯微鏡圖像有很多步驟可以實施。例如，去捲積，是指去除圖像中齣焦光的問題。最終圖像的一個像素的密度不僅來源於初始的焦平麵，還來自於低於或高於焦平麵。這使圖像在一個模糊的冗餘的圖片中突顯齣來。我們沒有詳細敘述關於怎樣去處理這個問題，隻是將齣焦光的影響塑造成最終圖像的一個點，然後從圖像中將其去除。去捲積有時被用作是一個近似圖像的方式。兩類技術都是消除來自於焦平麵以外的光，隻是它們所用的方法不一樣。聚焦技術是通過顯微鏡技術操作實現的；而去捲積技術通過提供采集軟件來實現的。
　　你可能認為聚焦顯微鏡産生的相對精度高的清晰標注熒光的圖像可以讓他們自己想象圖像分析和量化技術。然而，當你量化任何圖像時，必須謹慎，因為你必須考慮所有可能影響圖像獲取數據的元素。例如，我們可能想要在聚焦圖像上使用熒光強度去估計樣本中蛋白質的活動，但是要謹慎。兩個有直接關係的可能在我們的研究中引發錯誤。時刻想著圖像是怎麼形成的。熒光分子通過激光激發産生，同時會發射特定長度的光。然後這個光被顯微鏡捕捉，存儲成圖像中的像素。影響像素強度的不隻是樣本中熒光分子的數目，還應考慮激光密度的改變、樣本的深度、激發光和發射光的穿越、整個可視的圖像範圍光的一緻性、顯微鏡的光學性能等。所有這些因素可能影響到最終圖像的像素強度。當使用任何圖像捕捉的儀器時，必須謹慎確保（哪怕隻是在練習），圖像數據是可靠的，可以代錶你想要它們代錶的信息。
　　醫學圖像分析
　　X射綫、CT（計算斷層照相法）掃描、MRI（磁共振成像）掃描等産生的圖像對於現代醫學是非常重要的。醫學圖像分析和其他領域是不同的，因為，一般來說，在三維情況下使用數據是非常重要的，並且軟件是專傢的幫助工具，而不是産生最後的數字結果。計算機勝任的一個領域是測量這些圖像的麵積和體積。實現這個的技術中，分割分析技術是很常用的。它以一種（半）自動的方式去定義圖像中感興趣的部分，如大腦中的一些區域、整個組織、血管結構等。
　　定量的照旨分析
　　在一些生物領域，如錶型的測量、組織對於刺激的應答，照片圖像經常被用來描繪結果。一般來說，圖像的分析已經被量化（X比Y更藍）或簡單的量化（X有6mm長）。圖像分析可以提供實現客觀的連續的圖像分析的工具。
　　然而，隨著這些技術的使用，額外的謹慎是必需的，必須保證這些圖像本身是可靠的。也就是說，圖像的數據通過一個可以控製的方式來獲得。同樣的，顯微鏡和數碼相機産生的圖像應該謹慎的控製。相機設置和環境的改變都會影響相機記錄的像素變量。例如，白平衡設置可以改變色調的記錄。白平衡可以補償特定色調照明的情況，並且如果采用中性或白色，白平衡可以矯正色調。也許你已經注意到熒光管怎樣産生的一個不同顔色的光——在數碼相機中這種效果被放大．因為人的研究很擅長補償這些改變。不瞭解白平衡設置，很容易無意地失實報道圖像的色調，特彆是在白平衡的改變在圖像捕捉會話時。相似的，環境的光綫的改變也會影響客觀事物的捕捉和記錄。早上的光綫比較偏冷色調，夕陽是橙色的光，這是因為晚上的光更靠近光譜的紅色一端。在自然光下，一個物體在晚上比早上齣現更紅。意識到你研究的樣本被這樣的效應影響到瞭是很重要的。
　　同樣的，相機的鏡頭和透視引起的失真，可能會歪麯真實的被拍到的事物的幾何特性。這將影響任何幾何測量的質量，如“測量長度”。
　　意識到這些事情，可以讓研究者得到未進行任何分析的最好的圖像。一旦圖像被捕捉到，它在時間上是昂貴的，甚至是不能再一次捕捉這個圖像。因此，在捕捉圖像之前，應該全麵理解捕捉過程和限製，以及這些與未來分析的關係。圖像分析通常僅用於幾個大規模的生物科學工作實際應用中。事實上，這是一個非侵人性的技術，並且非常靈活，應用非常廣泛和多樣。為瞭使用超聲波傳感器測得豬背部膘厚，可用圖像處理識彆實時喂豬的輪廓。三維技術也用於動物的結構分析。使用機器視覺技術指導鋤頭鋤地的作物的行間的機械控製技術已經證明可行。使用圖像分析算法的軟件已經存在，可以估計植物根的生長速率。希望這些例子可以突齣圖像分析在生物科學的廣泛的應用。
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前言/序言

　　自從“精要速覽係列”的生物信息學第一版齣版以後，生物信息學領域已經有瞭實質性的發展．而且正在變成一門具有自身特點的學科。我們非常感謝齣版商給我們機會齣版生物信息學第二版，這使我們能夠根據兩個目標來重新構思這本書。首先，為化學、生物學、醫學和神經學等研究領域的信息學研究者提供資料；其次，展示這些通用的信息學技術如何應用在生命科學的大多數領域，而不僅僅是在生物信息學最初活躍的分子生物學領域。
　　本書章節主要分成3部分，第一部分（A章和B章）主要對這個學科進行介紹。A章概述瞭使生物信息學成為一個必需領域的因素。B章主要介紹該學科從20世紀60年代興起，經過令人振奮（或是令人興奮）的20世紀90年代，直到生物信息學正應用於所有類型的生物學信息處理的21世紀的簡要曆史（通過一係列對生物信息學這一術語定義的演變過程）。
　　第二部分是信息學的基礎部分（C～I章）：物理學、數學和計算機科學。但缺少一項重要內容——計算機編程，其是生物信息學的基本技能，受圖書篇幅限製，無法詳細闡述。由於這是一個特彆實用的領域．最好是將這個問題留給大量的其他可以利用的書籍。不過，我們盡力概述有效的數據管理和程序設計習慣的基礎知識。
　　第三部分是生物學的應用領域（J～R章）。它包括3個部分：分子生物學，新陳代謝、解剖學、生理學，復雜的信息來源（特彆是圖像的數據集和自然語言文本）。後者仍然是提取準確的量化數據最睏難的地方．第二部分和第三部分的關聯如下圖所示，它強調基礎部分的基礎性、重要性。從二者緊密聯係的網絡來看．它們二者的應用領域都存在明顯的相互依賴關係。
　　代生物信息學涵蓋的內容相當廣泛，因此本書的3位主要作者一緻認為某些特定章節由他人編寫更為閤適。在此對作齣貢獻的相關人員緻以謝意：J章的Nicola Gold，K章的AlexMarshall．L章的Ncola Gold和Tom Gallagheir，M章的RobLinfolrth多人還檢查各章節的準確度和清晰度，他們是：Alastair Middleton．Leah Band，Tom Gallagher，KimKenobi，特彆是Janeodgman（他校對瞭許多章節），在此深錶感謝。我們感謝英國植物綜閤生物學中心的成員在齣版前提供的顯微圖像。讀者會很容易發現一些重復，但是這是為清晰起見特意保留。最後，我們希望學生和教師都能體會到這門學科的廣度，並享受閱讀的快樂。
　　生物信息學是生物學、計算機科學與技術及應用數學等多學科相互交叉而形成的新學科。它通過對生物學實驗數據的獲取、存儲、處理與分析，進而達到揭示這些數據所蘊含的生物學意義的目的。隨著越來越先進的生物技術的開發與運用，越來越多的組學數據的高通量測定並保存，已將生命科學推進到大數據時代。生物信息學的作用也越發顯得重要。
　　科學齣版社引進的charlieHodgman教授等編著的Instant Notesin Bioinformatics內容廣泛，涉及生物信息學的諸多領域和研究基礎及前沿內容，每個主題都進行瞭深入淺齣的講解，是一本不可多得的可供教學科研使用的書籍。為推廣生物信息學在國內的普及，在科學齣版社的主持下，由浙江大學幾位教師和研究生對該書進行瞭翻譯。
　　陳銘研究小組翻譯瞭A至F、J、K、0至R共12章；包傢立、王順翻譯瞭G、H、I共3章；黃炳頂、孫澤宇、馬瑩瑩、劉貫峰翻譯瞭L、M、N共3章。陳銘研究小組對全書進行瞭審核、校訂並定稿。感謝以下人員參與翻譯、校對並給予的幫助：金丹鳳、李麒麟、原春暉、劉麗麗、王晶晶、代曉轉、薑麗、王月。
　　翻譯過程中對原文中齣現的錯誤進行瞭修正，限於時間和譯者水平，難免會有一些疏漏和不當之處，在此敬請廣大讀者反饋指正。
　　陳銘
　　2013年8月

好的，這是一份針對您所提及書目的“精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）”之外的、詳細且不包含該書內容的圖書簡介。 --- 書名：《基因組學前沿：從測序技術到臨床應用》 導言：人類對生命藍圖的探索與重塑 自人類完成對自身基因組的初步測序以來，生命科學領域便進入瞭一個由海量數據驅動的全新時代。基因組學，作為這一時代的基石，已經遠遠超越瞭單純的DNA序列閱讀。它深入到基因錶達調控、蛋白質組學、代謝組學，乃至宏基因組學的廣闊圖景中。本書《基因組學前沿：從測序技術到臨床應用》旨在為科研人員、臨床醫生、生物技術從業者以及對生命科學抱有濃厚興趣的讀者，提供一個全麵、深入且與時俱進的視角，聚焦於當前基因組學領域最核心的技術突破、分析方法論的革新，以及這些前沿知識如何落地轉化為切實可行的醫療和生物技術解決方案。 本書的撰寫並非旨在提供基礎概念的重復羅列，而是著眼於當前研究的“熱點”與“痛點”，深入剖析最新的技術迭代如何重塑我們的認知邊界，以及在海量數據處理和解讀中，我們所麵臨的工程學和生物學挑戰。 第一部分：測序技術的範式轉移——從高通量到超高通量 本部分著重探討下一代測序（NGS）技術成熟後，新一輪技術革命對數據獲取方式帶來的深刻變革。我們不再滿足於靜態的基因組序列，而是追求動態的、多層次的分子信息。 1. 單細胞組學技術的深化應用與挑戰： 單細胞測序（Single-Cell Sequencing）已成為揭示組織異質性的關鍵工具。本書將詳細介紹單細胞DNA測序（scDNA-seq）、單細胞轉錄組測序（scRNA-seq）以及空間轉錄組學（Spatial Transcriptomics）的最新平颱及其原理。重點討論在處理低起始投入量、高稀釋度和高維度數據的復雜性時，如何進行準確的細胞類型注釋、軌跡推斷以及細胞間通訊網絡的構建。我們還將探討微流控技術在提高通量和降低成本方麵的最新進展。 2. 第三代測序技術（長讀長測序）的精度校正與應用拓展： PacBio HiFi 讀長和 Oxford Nanopore Technologies (ONT) 的實時測序技術，極大地改善瞭對結構變異（SVs）、重復序列區域的解析能力。本章會深入剖析如何利用長讀長數據對復雜基因組進行從頭組裝（de novo assembly），以及如何結閤短讀長數據進行混閤組裝的策略優化。特彆是，對於錶觀遺傳信息（如DNA甲基化、RNA修飾）的直接檢測，是本書著墨的重點，分析其在精準診斷中的潛力。 3. 宏基因組學的深度解析： 麵對復雜的微生物群落，本書超越瞭傳統的16S rRNA測序，詳細闡述瞭宏基因組學（Metagenomics）從樣本采集、DNA提取、文庫構建到生物信息學分析的全流程優化。特彆是對“動員基因組”和“功能基因篩選”的深入挖掘，展示瞭如何利用計算方法識彆齣對宿主或環境具有重要影響的功能元件。 第二部分：多組學整閤與高級數據挖掘 基因組學研究已不再是孤立的，真正強大的洞察力來源於對不同層次分子信息的集成分析。本部分聚焦於整閤方法論的創新。 1. 蛋白質組學與基因組學的交叉驗證： 我們將探討如何高效地將基因錶達數據、蛋白質豐度數據和翻譯後修飾（PTMs）數據進行整閤。重點介紹基於圖模型（Graph-based Models）和深度學習方法，用於識彆跨層級的關鍵調控樞紐，並驗證這些樞紐在疾病通路中的作用。例如，如何利用臨床樣本中的蛋白組數據來校正基於RNA測序預測的基因功能狀態。 2. 變異功能性注釋的深度學習模型： 識彆緻病性變異是基因組學的核心任務。本書詳細介紹超越傳統評分方法的最新計算工具，這些工具利用捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）來模擬蛋白質結構、DNA可及性、轉錄因子結閤位點等信息，對非編碼區變異（如增強子、啓動子突變）的潛在功能影響進行高精度預測。 3. 因果推斷與動態網絡構建： 靜態的關聯分析正在被動態的因果推斷所取代。本章將介紹如何利用時間序列轉錄組數據（Time-series Transcriptomics）和孟德爾隨機化（Mendelian Randomization, MR）等工具，在觀察性數據中初步建立分子事件間的因果關係，從而指導後續的機製驗證實驗。 第三部分：基因組學在臨床與精準醫學中的落地 前沿技術最終的價值體現在其臨床轉化能力上。本書的最後一部分，將目光投嚮最直接的醫療應用領域。 1. 腫瘤基因組學的精準分型與伴隨診斷： 癌癥研究是基因組學應用最成熟的領域之一。本書詳述瞭液體活檢（Liquid Biopsy）中循環腫瘤DNA（ctDNA）的超靈敏檢測技術，以及如何利用ctDNA監測微小殘留病竈（MRD）。此外，針對免疫腫瘤學（Immuno-Oncology），我們深入分析瞭腫瘤突變負荷（TMB）、錯配修復缺陷（dMMR）的計算評估標準，以及如何基於患者的T細胞受體（TCR）和B細胞受體（BCR）多樣性來預測免疫治療的反應。 2. 遺傳谘詢與罕見病診斷的效率提升： 麵對海量的基因測序數據，如何快速鎖定緻病位點至關重要。本部分討論瞭利用群體基因組學數據庫（如UK Biobank的高質量錶型數據）進行快速關聯分析（GWAS）的最新進展，以及在臨床診斷流程中引入增強型人工智能力輔助診斷（CADx）係統的實踐案例，用以加速對遺傳性疾病的診斷“黑洞”。 3. 藥物基因組學與個體化用藥的挑戰： 本章闡述瞭藥物基因組學如何指導特定藥物（如抗凝劑、抗抑鬱藥）的劑量調整和療效預測。重點討論瞭如何構建可靠的藥物反應基因型數據庫，以及跨種族和跨地域的遺傳變異對藥物代謝酶（如CYP450酶係）影響的校正模型，以確保個體化用藥的普適性和安全性。 結論：麵嚮未來的基因組學基礎設施建設 《基因組學前沿：從測序技術到臨床應用》總結瞭當前基因組學研究從數據采集到臨床決策的完整鏈條，並指齣，未來的發展將更加依賴於高質量的計算基礎設施、可解釋性的AI模型，以及更強有力的多中心數據共享機製。本書力求成為連接基礎科研突破與實際應用落地的關鍵橋梁，激發讀者在這一快速演進的科學領域中，持續探索與創新。

評分☆☆☆☆☆

拿到《精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）》這本書，我最直觀的感受就是它的“速覽”特性。我是一名在校大學生，專業是生命科學，但接觸生物信息學的時間不長。在課堂上，老師們會簡單介紹一些生物信息學相關的概念和工具，但往往時間有限，很多細節都一帶而過。我希望找到一本能夠讓我快速上手、掌握核心知識的書籍，這本書似乎正符閤我的需求。它沒有像一些大型的教科書那樣包含海量的理論知識，而是提煉瞭生物信息學中最精華、最實用的部分。我快速瀏覽瞭一下目錄，發現它涵蓋瞭從基礎的序列分析到復雜的係統生物學建模，內容相當豐富。更吸引我的是，書中還穿插瞭不少實例分析，這對於理解抽象的算法和模型非常有幫助。我個人比較喜歡這種“學以緻用”的學習方式，希望通過這本書，能夠掌握一些基本的生物信息學分析技能，比如如何使用命令行工具進行初步的數據處理，如何理解常見的分析報告等。這將極大地提升我在未來學術研究中的競爭力。

評分☆☆☆☆☆

最近在考慮轉型的我，將目光投嚮瞭生物信息學這個充滿活力的領域。《精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）》這本書，對我來說，更像是一份“入行指南”。雖然我之前有過一些相關的學習經曆，但總感覺零散不成體係。這本書的結構清晰，循序漸進，從生物學基礎知識的簡要迴顧，到各種生物信息學分析方法的詳細介紹，再到實際應用案例的展示，都為我提供瞭一個完整的學習框架。我注意到書中對於一些核心生物信息學數據庫的介紹，以及如何有效地檢索和利用這些資源，這一點對我這種初學者來說至關重要。而且，書中還強調瞭編程在生物信息學中的作用，特彆是Python和R等語言的應用，這讓我看到瞭可以如何將編程技能與生物學研究相結閤。我希望通過這本書，能夠建立起對生物信息學領域的整體認知，理解其在不同研究方嚮中的應用，並能夠初步掌握一些基礎的分析工具和方法，從而為我未來的職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

最近偶然翻到一本《精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）》，對於我這樣一個生物學背景、但對計算工具應用略顯生疏的研究者來說，簡直是及時雨。我之前總是在文獻中遇到各種生物信息學分析的結果，但對背後的原理和方法理解得比較淺顯，有時甚至會因此限製瞭自己對數據的解讀。這本書的齣現，讓我看到瞭彌補這一短闆的希望。我注意到書中詳細介紹瞭DNA序列比對、基因預測、蛋白質結構預測等經典問題，並提到瞭相關的算法，比如Smith-Waterman算法和BLAST算法，這些都是我工作中經常會接觸到的。作者的敘述風格比較嚴謹，但又不像純粹的學術論文那樣晦澀難懂，而是盡量用清晰易懂的語言來闡釋復雜的概念。而且，它還針對不同類型的生物數據，介紹瞭相應的處理流程和分析策略，這對於我製定實驗方案和解讀數據非常有指導意義。我尤其期待書中關於機器學習在生物信息學中應用的部分，因為這是當前研究的熱點，也是我一直想深入瞭解的方嚮。總的來說，這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭如何運用計算思維來解決生物學難題。

評分☆☆☆☆☆

這次入手的是一本關於生物信息學的書，書名是《精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）》。我之前就對生物信息學這個領域很感興趣，感覺它融閤瞭計算機科學和生物學的知識，在現代生命科學研究中扮演著越來越重要的角色。收到書後，我迫不及待地翻開，雖然還沒來得及深入研讀，但從目錄和前幾章的瀏覽來看，這本書的結構設計得相當清晰，從基礎概念入手，逐步深入到各種常用的算法和工具。作者在介紹時，注重理論與實踐的結閤，這一點對我來說非常重要。我一直認為，學習一門技術性的學科，光看理論是不夠的，必須能夠實際操作，解決實際問題。這本書似乎在這方麵做得比較到位，它不僅講解瞭背後的原理，還提及瞭一些在實際研究中會用到的軟件和編程語言，這讓我對接下來的學習充滿瞭期待。我希望通過這本書，能夠對生物信息學的核心技術有一個比較全麵和係統的認識，為我未來可能進行的生物學研究打下堅實的基礎。尤其是在基因組學、蛋白質組學等領域，生物信息學的作用是不可替代的，我相信這本書能夠成為我探索這些領域的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的IT從業者，我一直對生物信息學這個跨學科領域抱有濃厚的興趣。隨著基因測序成本的不斷下降和數據量的爆炸式增長，生物信息學的重要性日益凸顯，它已經成為推動生命科學發展的關鍵驅動力。我最近拿到的《精要速覽係列：生物信息學（第2版·中譯版）》這本書，從一個IT人的視角來看，它在算法和數據處理方麵的內容讓我眼前一亮。書中對各種生物信息學算法的介紹，比如動態規劃、概率模型等，雖然在理論上與傳統的計算機科學有所交叉，但其應用場景和針對的數據特性又有著獨特的創新。我特彆關注書中關於大規模生物數據管理和高性能計算的部分，因為這正是我所擅長的領域。我希望通過這本書，能夠瞭解生物信息學領域有哪些獨特的計算挑戰，以及目前主流的解決方案。同時，我也想看看生物信息學領域是如何與新興的計算技術，比如雲計算、大數據分析等相結閤的。這本書的齣現，讓我看到瞭將我的IT技能應用於生命科學研究的潛力，這是一個非常令人興奮的探索方嚮。

評分☆☆☆☆☆

內容和國內教材有些許區彆，可以先用國內教材過渡一下。

評分☆☆☆☆☆

此用戶未及時評價，係統默認好評。

評分☆☆☆☆☆

內容比較全麵，翻譯不錯。深度不夠，但作為入門材料或者全麵瞭解一下生物信息的讀物，還是非常不錯的。

評分☆☆☆☆☆

經常從京東上買東西，都是正品，下次還從這買書。

評分☆☆☆☆☆

書本不錯，挺好

評分☆☆☆☆☆

真的就隻是精要，入門的話光這一本書肯定是不夠的，這裏就是知識點，深入瞭解的話要配閤其它資料。

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支持，努力學習中，加油加油

評分☆☆☆☆☆

內容比較全麵，翻譯不錯。深度不夠，但作為入門材料或者全麵瞭解一下生物信息的讀物，還是非常不錯的。

評分☆☆☆☆☆

好書！簡潔，易查閱。可以作為不錯的參考書！