DNA和蛋白质序列数据分析工具(第3版) 薛庆中著 科学出版社 基因组学 蛋白质组学 生物 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030345097

商品编码：11920930547

丛书名： DNA和蛋白质序列数据分析工具第3版生物信息

开本：16

出版时间：2012-06-01

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基本信息	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

商品名称：	DNA和蛋白质序列数据分析工具 第3版
作 者：	薛庆中 等 著
定 价：	128.00
重 量：
ISBN   号：	978703034509702
出  版  社：	科学出版社
开 本：	16
页 数：	356
字 数：	452000
装 帧：	平装
出版时间/版次：	2012-6-1
印刷时间/印次：	2016-1-6

编辑推荐	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

近年来新一代测序技术的研发和应用，极大地推动了基因组科学的发展，也给基因组数据分析带来巨大的新挑战。第三版对前两版原有内容做了大量更新和补充，《生物信息学数据分析丛书：DNA和蛋白质序列数据分析工具（第3版）》17章，分别从基因组学、蛋白质组学、系统生物学三个层次详细介绍了常用的基因数据库和网络工具；为适应Windows7的环境，将BioPerl程序包的数据分析做了重排使其更易操作。尤其是增添了新一代测序数据分析实例，包括SNVs和Indel识别、小RNA-seq分析、枯草杆菌全基因组序列拼接；并对Bowtie等读序列定位工具和UCSC浏览器的使用做介绍。

内容介绍	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

《生物信息学数据分析丛书：DNA和蛋白质序列数据分析工具（第3版）》内容深入浅出、图文并茂。书中提及的各种方法均有充实的例证并附上相关数据和图表，供读者理解和参考；书后还附有中英文的专业术语和词汇。可作为对基因组学、蛋白质组学、生物信息学感兴趣的本科生、研究生和研究人员学习、研究的重要工具手册。

作者介绍	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

目录	悦悦图书 ● yueyuebook |悦淘好书·读乐众乐

第三版前言 第二版前言 版前言 第1章 序列比对工具BLAST和ClustalX 1.1 BLAST搜索程序 1.2 本地运行BLAST(Windows系统) 1.3 多序列比对(ClustalX) 参考文献 第2章 真核生物基因结构的预测 2.1 基因可读框的识别 2.2 CpG岛、转录终止信号和启动子区域的预测 2.3 基因密码子偏好性计算:CodonW的使用 2.4 采用mRNA序列预测基因:Spidey的使用 2.5 ASTD数据库简介 参考文献 第3章 电子克隆 3.1 种子序列的搜索 3.2 序列拼接 3.3 在水稻数据库中的电子延伸 3.4 电子克隆有关事项的讨论 参考文献 第4章 分子进化遗传分析工具(MEGA5) 4.1 序列数据的获取和比对 4.2 进化距离的估计 4.3 分子钟假说的检验 4.4 系统进化树构建 参考文献 第5章 蛋白质结构与功能预测 5.1 蛋白质信息数据库 5.2 蛋白质一级结构分析 5.3 蛋白质二级结构预测 5.4 蛋白质家族和结构域 5.5 蛋白质三级结构预测 5.6 蛋白质结构可视化工具 参考文献 第6章 序列模体的识别和解析 6.1 MEME程序包 6.2 通过MEME识别DNA或蛋白质序列中模体 6.3 通过MAST搜索序列中的已知模体 6.4 通过GLAM2识别有空位的模体 6.5 通过GLAM2SCAN搜索序列中的已知模体 6.6 应用TOMTOM与数据库中的已知模体进行比对 6.7 应用GOMO鉴定模体的功能 6.8 应用MCAST搜索基因表达调控模块 6.9 应用MEME-ChIP发现DNA序列模体 6.10 应用SPAMO推测转录因子的结合位点 6.11 应用DREME发现短的正则表达模体 6.12 应用FIMO寻找数据库已知的模体 6.13 应用CentiMo寻找主要的富集模体 参考文献 第7章 蛋白质谱数据分析 7.1 生物质谱技术的基本原理 7.2 X!Tandem软件 7.3 Mascot软件 7.4 Sequest软件 7.5 蛋白质组学数据统计分析TPP软件 参考文献 第8章 基因芯片数据处理和分析 8.1 芯片数据的获取和处理 8.2 芯片数据聚类分析和差异表达基因筛选 8.3 GenMAPP芯片数据的可视化 8.4 通过GEO检索和提交芯片数据 8.5 应用DAVID工具对芯片数据功能注释和分类 参考文献 第9章 GO基因本体和KEGG代谢途径分析 9.1 Gene Ontology数据库 9.2 KEGG数据库 参考文献 第10章 系统生物学网络结构分析 10.1 Cytoscape软件简介 10.2 Cytoscape软件安装 10.3 Cytoscape基本操作 10.4 应用BiNGO插件进行基因注释 10.5 应用BioQuali插件进行基因表达分析 10.6 应用Agilent Literature Search插件进行文献搜索 10.7 链接BOND数据库做网络分析 10.8 应用插件Cytoprophet预测潜在蛋白和结构域的相互作用 参考文献 第11章 Bioperl模块数据分析及其安装 11.1 概述 11.2 Bioperl重要模块简介和脚本实例 11.3 Bioperl安装 参考文献 第12章 读序列(reads)定位软件Bowtie 12.1 Bowtie特性 12.2 Burrows-Wheeler(BW)转换程序 12.3 不要求的比对搜索 12.4 回溯过量表达 12.5 阶段搜索 12.6 Bowtie的输出格式 参考文献 第13章 UCSC基因组浏览器 13.1 基因分类器(Gene sorter)工具 13.2 基因组浏览器(Genome Browser) 13.3 蛋白质组浏览器(Proteome Browser) 13.4 表浏览器(Table Browser) 参考文献 第14章 SNVs和Indel识别分析方法及工具 14.1 Bowtie工具 14.2 samtools软件包 14.3 识别单核苷酸多态性(SNP) 14.4 寻找同义突变和非同义突变 14.5 发现读框内插入缺失(in-frame indel) 14.6 发现其他类型的突变 参考文献 第15章 小RNA高通量测序数据分析 15.1 数据分析流程 15.2 Rfam数据库 15.3 miRBase数据库 15.4 应用mfold预测RNA二级结构 15.5 应用miRAlign搜索miRNA 15.6 应用TargetScan预测miRNA的靶基因 参考文献 第16章 RNA测序(RNA-Seq)分析 16.1 TopHat的分析流程 16.2 转录组读序列比对 16.3 获得基因表达谱及转录物表达谱 16.4 差异表达基因鉴定及注释 16.5 SNPs/SNVs及InDels鉴定与注释 16.6 选择性剪切(alternative splicing)鉴定 16.7 TopHat应用实例 参考文献 第17章 全基因组序列拼接的流程和方法 17.1 实例数据的获取 17.2 短读序列数据作图到参考基因组 17.3 将短读序列数据从头拼接成染色体骨架 17.4 大规模染色体骨架拼接 17.5 草图和实验物理图谱间的比较 参考文献 英汉对照词汇 英文索引 中文索引 彩图

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好的，这是一本关于基因组学和蛋白质组学数据分析工具的图书简介，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习指南，涵盖从基础概念到前沿技术的关键知识点。 --- 《先进生物信息学与系统生物学：从序列到网络的综合分析方法》（暂定名） 内容概要： 本书旨在为生命科学研究者、生物信息学专家和数据科学家提供一套全面而深入的指南，聚焦于现代基因组学和蛋白质组学研究中，如何有效地利用和开发先进的计算工具和算法来处理和解释海量的生物数据。本书强调理论基础与实际应用相结合，致力于构建一个从原始数据处理到复杂网络建模的完整分析框架。 第一部分：基础数据处理与质量控制 本部分首先奠定了生物信息学分析的基础，重点讲解了当前主流测序技术（如高通量测序、单细胞测序）产生的数据特点、质量评估标准以及预处理流程。 数据格式与标准： 深入解析FASTQ、SAM/BAM、VCF等核心文件格式的结构和用途，确保读者能够准确理解和操作这些文件。 质量控制（QC）策略： 详细介绍使用FastQC、MultiQC等工具进行数据质量评估的方法，并阐述如何识别和处理低质量序列、接头污染以及批次效应。 序列比对与组装： 探讨从短读长序列到全基因组组装的策略，包括有参考基因组比对（BWA, Bowtie2）和从头组装（MEGAHIT, SPAdes）的关键算法和性能考量。 第二部分：核心基因组学数据分析 本部分聚焦于基因组学数据的深度挖掘，涵盖变异检测、结构分析和功能注释。 变异检测与注释： 详细阐述SNP、Indel以及结构变异（SV）的检测流程（GATK Best Practices），并讲解如何利用ANNOVAR、SnpEff等工具进行变异的功能预测和疾病关联性分析。 转录组学（RNA-Seq）分析： 深入解析差异表达基因（DEG）分析的统计学原理（如DESeq2, edgeR），并介绍Count矩阵的构建、归一化方法以及可视化技术（如火山图、热图）。 单细胞测序（scRNA-seq）的挑战与工具： 专门开辟章节讨论单细胞数据的独特性质（如高稀疏性、Dropout问题），并重点介绍Seurat和Scanpy两大主流平台的聚类、降维（PCA, UMAP, t-SNE）和细胞类型鉴定流程。 第三部分：蛋白质组学与结构生物信息学 本部分转向蛋白质水平的分析，连接了基因表达信息与实际的生命功能。 质谱数据分析基础： 介绍基于肽段的蛋白质组学流程，包括谱图搜索算法（Mascot, MaxQuant）的基本原理，以及如何进行定量分析（如TMT, iTRAQ）。 蛋白质结构预测与模拟： 讨论AlphaFold2等深度学习模型在蛋白质结构预测上的革命性进展，并介绍分子动力学模拟（GROMACS, NAMD）在理解蛋白质稳定性和相互作用中的应用。 蛋白质相互作用网络（PPI）： 讲解如何从实验数据和数据库（STRING, BioGRID）中构建蛋白质互作网络，并应用网络拓扑学指标（如中心性分析）识别关键调节因子。 第四部分：系统生物学建模与通路富集 本部分旨在将零散的数据点整合为一个整体的生物学视图，实现系统层面的理解。 功能富集分析： 详述GO（Gene Ontology）和KEGG通路富集分析的统计检验方法，并探讨如何处理多重检验校正（FDR）。同时，介绍GSEA（基因集富集分析）在不依赖预设阈值的情况下发现生物学信号的能力。 因果推断与网络重建： 探讨如何利用时间序列数据或扰动实验数据，结合动态贝叶斯网络（DBN）等方法，推断基因调控的因果关系。 多组学整合分析（Multi-omics Integration）： 介绍整合基因组、转录组和蛋白质组数据的先进方法（如MOFA, iCluster），以期获得更稳健、更全面的生物学洞察。 本书特色： 1. 工具驱动，代码先行： 本书不仅讲解理论，更侧重于实操指南。每一核心分析流程都附带详细的R/Python代码示例和Shell脚本，确保读者能够立即在自己的数据上复现结果。 2. 面向前沿，与时俱进： 紧密跟踪单细胞测序和人工智能在生物学中的应用，对最新的算法和工具进行深入剖析和比较。 3. 强调生物学解释： 结构安排上，始终将计算方法与生物学意义紧密联系，培养读者从数据中提炼科学问题的能力，而非仅仅停留在技术操作层面。 目标读者： 生物学、医学、药学等相关专业的研究生和博士后。 希望将计算方法应用于自身实验数据的生物学家。 希望系统学习现代生物信息学核心工具的从业人员。 通过本书的学习，读者将能够掌握一套完整的、面向实际研究需求的生物信息学分析技能栈，从容应对高通量测序时代带来的海量数据挑战。 ---

评分☆☆☆☆☆

《DNA和蛋白质序列数据分析工具（第3版）》这本书，我毫不夸张地说，绝对是我近期在基因组学和蛋白质组学领域最期待的图书之一。作者薛庆中老师的专业功底毋庸置疑，科学出版社的出品也保证了其严谨性和权威性。我更关注的是书中提供的“工具箱”，这不仅仅是罗列一些软件名称，而是要深入讲解这些工具背后的原理、使用方法、参数设置的意义，甚至包括它们在不同类型数据分析中的优劣势。对我来说，能够从这本书中学习到如何选择最合适的工具来解决具体的生物学问题，是衡量一本书价值的关键。我希望书中能有足够多的实例，能够带领我一步步完成从数据输入到结果解读的完整流程。这样，我才能真正将书本知识转化为实际的研究能力，并在复杂的生物数据中发现有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我想从一个更宏观的角度来看待它。《DNA和蛋白质序列数据分析工具（第3版）》不仅仅是一本关于基因组学和蛋白质组学数据分析的书，它更像是打开了通往理解生命奥秘的一扇窗口。薛庆中老师以其深厚的学术造诣，将复杂的生物信息学概念娓娓道来，使得即便非专业人士也能窥其一二。我特别欣赏书中可能存在的，对于生物学问题的深入探讨，以及如何利用计算工具来解答这些生物学疑问。例如，在基因组学方面，书中是否能讲解如何通过序列比对来发现物种间的进化关系？在蛋白质组学方面，又如何通过预测蛋白质结构来理解其功能？这类与生物学研究紧密结合的分析过程，是我非常看重的。科学出版社的出版，也为这本书的学术价值提供了保障。我期待这本书能启发我更深入地思考生物学问题，并提供解决问题的有效方法。

评分☆☆☆☆☆

刚翻开《DNA和蛋白质序列数据分析工具（第3版）》这本书，就感受到一股扑面而来的专业气息，这绝对是为有志于深入研究基因组学和蛋白质组学领域的研究者量身打造的。薛庆中老师的这本著作，在继承前两版精华的基础上，必然加入了大量最新的技术和方法。对于我这样的初学者而言，这本书的价值在于它提供了一个系统性的学习路径，从最基础的序列数据处理，到复杂的生物分子功能预测，层层递进，逻辑清晰。我尤其看重的是书中对各类分析工具的介绍，这些工具是我们在实际科研中进行数据分析的“利器”，了解它们的原理、适用范围以及如何高效使用，是至关重要的。作者在这一点上做得非常出色，相信能够帮助读者快速上手，并在科研实践中游刃有余。科学出版社的出版质量一向很高，纸张、排版都令人赏心悦目，这使得阅读体验得到了极大的提升。

评分☆☆☆☆☆

最近刚入手了《DNA和蛋白质序列数据分析工具（第3版）》，这本书由薛庆中老师撰写，由科学出版社出版，主打基因组学和蛋白质组学方向。我一直对生命科学领域的计算方法很感兴趣，尤其是在基因和蛋白质的序列层面进行深度挖掘，这本新版的书正好满足了我的需求。虽然我还没有完全深入研读，但从目录和前几章的浏览来看，作者在知识的广度和深度上都下足了功夫。书中涵盖了从基础的序列比对、基因查找，到更高级的结构预测、功能分析等一系列关键技术。尤其令我印象深刻的是，作者在讲解每一种工具和算法时，都力求清晰易懂，并且给出了大量实际案例的分析，这对于我这样不是专业背景出身的读者来说，无疑是巨大的帮助。书中的配图和图表也相当精美，帮助我更好地理解抽象的概念。我特别期待后面的章节，希望能学习到更多关于生物信息学前沿的研究方法和工具应用。这本书的出版，对于推动国内相关领域的研究和人才培养，有着非常重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

拿到《DNA和蛋白质序列数据分析工具（第3版）》这本书，我感到一股沉甸甸的学术分量。薛庆中老师的著作，在生物信息学领域，尤其是基因组学和蛋白质组学的数据分析方面，一直享有盛誉。作为一名在相关领域摸索多年的研究人员，我深知理论知识与实践工具相结合的重要性。这本书的第3版，必然是凝聚了最新的研究成果和技术进展。我特别关注书中对各种算法的介绍，它们是如何被设计出来，如何解决生物序列数据的复杂性，以及在实际应用中又有哪些优化。作者在讲解过程中，是否能够深入浅出地剖析这些技术的精髓，是我非常期待的。一本好的参考书，不仅能提供解决方案，更能教会我们解决问题的思路。我希望通过阅读这本书，能够进一步提升我的数据分析能力，为我的科研工作提供更坚实的技术支撑。