生物信息学学习指导及习题集(八年制配教) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李霞，李亦学 编

图书标签:

• 生物信息学
• 八年制
• 医学教育
• 学习指导
• 习题集
• 生物技术
• 分子生物学
• 基因组学
• 计算生物学
• 医学信息学

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117222389

版次：2

商品编码：11937086

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：134

字数：230000

内容简介

　　李霞、李亦学主编的《生物信息学学习指导及习题集》第2版是“十二五”普通高等教育本科规划教材《生物信息学》第2版的配套教材。各章与主教材保持一致，合并第1版“双序列比对”、“多序列比对”两章为“序列比对”；合并第1版“序列特征分析”、“表达序列分析”两章为“序列特征分析”；合并第1版“蛋白质分析与蛋白质组学”、“蛋白质结构分析”两章为“蛋白质组与蛋白质结构分析”；新增非编码RNA与复杂疾病的生物信息学研究、新一代测序、“组学”研究等前沿热点。每一章包含学习目标、知识要点、复习思考题和参考答案与题解，内容全面，重点突出。旨在于帮助学生在理论学习基础上，增强实践运用能力，自测学习效果。本书适合学生同步复习、准备课程考试及准备执业医师考试等。

目录

第一章 生物序列资源
学习目标
知识要点
一、引言
二、NCBI数据库与数据资源
三、LICSC基因组浏览器与数据资源
四、EMBL-EBI数据库与数据资源
五、重要的非编码基因数据库
复习思考题
一、名词解释
二、问答题
答案与题解
第二章 序列比对
学习目标
知识要点
一、引言
二、比对算法概要
三、数据库搜索
四、比对软件、参数与数据资源
五、比对技术的发展
复习思考题
一、选择题
二、名词解释
三、问答题
四、上机实践
答案与题解
第三章 序列特征分析
学习目标
知识要点
一、引言
二、DNA序列特征分析
三、蛋白质序列特征分析
四、RNA序列与结构特征分析
五、表达序列特征分析
复习思考题
一、选择题
二、名词解释
三、问答题
四、上机实践
答案与题解
第四章 分子进化分析
学习目标
知识要点
一、引言
二、系统发生树分析与重建
三、核苷酸和蛋白质的适应性进化
四、分子进化与生物信息学
复习思考题
一、选择题
二、问答题
三、计算题
答案与题解
第五章 基因芯片数据分析
学习目标
知识要点
一、引言
二、基因表达的测定平台、数据库
三、数据的预处理、差异表达分析
四、基因芯片数据的聚类或分类分析
五、基因表达分析的常用软件
复习思考题
一、选择题
二、问答题
三、上机实践
答案与题解
第六章 蛋白质组与蛋白质结构分析
学习目标
知识要点
一、引言
二、蛋白质组数据的获取与分析
三、蛋白质结构的预测
四、蛋白质结构数据库
五、蛋白质功能分析
六、蛋白质结构异常与疾病
复习思考题
一、选择题
二、名词解释
三、问答题
四、上机实践
答案与题解
第七章 基因注释与功能分类
学习目标
知识要点
一、引言
二、基因注释数据库
三、基因集功能富集分析
四、基因功能预测
复习思考题
一、选择题
二、问答题
三、上机实践
答案与题解
第八章 转录调控的信息学分析
学习目标
知识要点
一、引言
二、转录因子结合位点的信息学预测方法
三、转录调控相关数据库
复习思考题
一、选择题
二、名词解释
三、问答题
四、上机实践
答案与题解
第九章 生物分子网络和通路
学习目标
知识要点
一、生物分子网络概述
二、生物分子网络分析
三、生物分子网络重构
复习思考题
一、选择题
二、名词解释
三、问答题
四、上机实践
答案与题解
第十章 计算表观遗传学
学习要点
内容要点
一、引言
二、基因组的DNA甲基化
三、组蛋白修饰的表观基因组
四、基因组印记
五、表观遗传学数据库和软件
复习思考题
一、选择题
二、名词解释
三、问答题
答案与题解
第十一章 复杂疾病的分子特征与计算分析
学习目标
知识要点
一、引言
二、复杂疾病的分子特征与数据资源
三、复杂疾病的遗传易感与遗传定位分析
四、常用的集成软件工具
复习思考题
一、选择题
二、名词解释
三、问答题
四、上机实践
答案与题解
第十二章 非编码RNA与复杂疾病
学习目标
知识要点
一、miRNA的特点及作用机制
二、miRNA靶基因预测
三、IncRNA及作用机制
四、ncRNA主要数据资源
五、ncRNA多态性分析
六、利用ncRNA表达谱研究复杂疾病
七、复杂疾病非编码RNA的计算识别
复习思考题
一、选择题
二、问答题
三、上机实践
答案与题解
第十三章 新一代测序技术与复杂疾病研究
学习目标
知识要点
一、引言
二、新一代测序技术概述
三、DNA测序技术及应用
四、RNA测序技术与数据分析
五、ChIP-seq技术原理及分析方法
六、新一代测序技术在其他领域应用
复习思考题
一、选择题
二、名词解释
三、问答题
四、上机实践
答案与题解
第十四章 药物生物信息学
学习目标
知识要点
一、引言
二、药物靶标的信息学识别
三、药物基因组学及其临床研究策略
四、药物基因组相关生物信息资源
五、基于药物基因组的个体化药物治疗
复习思考题
一、名词解释
二、选择题
三、问答题
四、上机实践
答案与题解

前言/序言

《生物信息学学习指导及习题集(八年制配教)》 内容简介 本书旨在为生物信息学领域的初学者提供一套系统、全面的学习指南和实践练习。作为一本面向八年制医学本科生及相关专业学生的配教教材，它将生物信息学的基础理论知识与实际应用紧密结合，帮助读者快速掌握该领域的关键概念、核心技术和研究方法。 一、 核心内容概述 本书共分为三个主要部分：基础理论、常用工具与技术，以及实践应用与案例分析。 第一部分：生物信息学基础理论 本部分深入浅出地介绍了生物信息学研究的基石，包括： 生物信息学的概念与发展历程： 阐述生物信息学的定义、研究范畴、重要性以及在现代生命科学研究中的地位。回顾其发展历程，强调其跨学科的特点。 生命分子数据的基本类型与特征： 详细介绍基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等主要组学数据的特点、来源和基本信息结构。解释 DNA、RNA、蛋白质等生物大分子的序列、结构、功能等关键信息。 生物序列分析基础： 讲解生物序列（DNA、RNA、蛋白质）的基本概念，包括序列的表示、碱基/氨基酸的编码，以及对序列进行基本操作（如查找、比对、翻译）的重要性。 生物数据库： 介绍各类重要的生物数据库，如 NCBI (GenBank, PubMed, RefSeq)、EBI (EMBL-EBI)、UniProt 等，以及它们在存储、管理、检索和共享生物分子数据方面的作用。强调数据库的分类、检索策略和数据解读。 生物信息学与相关学科的交叉： 探讨生物信息学与分子生物学、遗传学、生物化学、计算科学、统计学等学科之间的紧密联系，以及多学科交叉在推动生命科学发展中的作用。 第二部分：常用工具与技术 本部分聚焦于生物信息学研究中广泛使用的工具和技术，引导读者了解并掌握如何利用它们解决实际问题： 序列比对工具： 详细介绍局部比对（BLAST、PSI-BLAST）和全局比对（Needleman-Wunsch, Smith-Waterman）的原理、算法和应用场景。讲解如何选择合适的比对工具和参数，以及如何解读比对结果。 基因查找与预测： 介绍基因的查找方法，包括识别开放阅读框 (ORF)、利用基因结构模型进行预测等。讲解基因注释的概念和重要性。 多序列比对与系统发生分析： 讲解多序列比对（如 ClustalW, MUSCLE）在研究序列保守性、进化关系等方面的应用。介绍系统发生树的构建原理、方法（如最大简约法、最大似然法、贝叶斯法）和解读。 蛋白质结构与功能分析： 介绍蛋白质三维结构的预测（同源建模、从头预测）、比对和分析方法。讲解蛋白质功能域、信号肽、跨膜区等结构特征的预测，以及蛋白质-蛋白质互作网络的分析。 基因组学与转录组学常用分析： 介绍基因组测序技术的概述，以及基因组组装、基因注释、单核苷酸多态性 (SNP) 检测等基本分析流程。讲解 RNA-Seq 数据的处理流程，包括比对、定量、差异表达分析等。 生物信息学编程与脚本语言基础： 介绍 Per-l、Python、R 等在生物信息学中常用的脚本语言，以及如何利用它们进行数据处理、自动化分析和结果可视化。 第三部分：实践应用与案例分析 本部分通过具体的研究实例，将前两部分所学的理论知识和技术方法付诸实践，帮助读者提升解决实际问题的能力： 文献检索与信息获取： 指导读者如何有效地利用 PubMed 等数据库进行生物医学文献检索，以及如何从文献中提取关键的生物信息学数据和研究思路。 基因功能预测案例： 以某个特定基因为例，演示如何利用 BLAST、UniProt 等工具查询基因序列和已知信息，如何通过同源比对推测其潜在功能，并结合文献进行验证。 蛋白质结构与功能分析案例： 分析一个已知蛋白质的序列，演示如何预测其二级结构、三维结构，以及如何通过结构比对查找同源蛋白，推测其在生物过程中的作用。 基因组学数据分析案例： 模拟一个简单的基因组测序数据分析流程，例如查找一个已知基因在某个新测序基因组中的位置，或识别其中的一些突变位点。 转录组学数据分析案例： 以某个疾病样本和正常对照样本为例，演示如何进行差异表达基因的分析，从而发现与疾病发生发展相关的基因。 生物信息学在临床医学中的应用： 介绍基因测序在遗传病诊断、癌症研究、个性化医疗等方面的应用。探讨生物信息学如何辅助疾病的早期诊断、预后评估和药物研发。 研究方法与伦理讨论： 引导读者思考生物信息学研究中的常见问题，如何设计合理的实验方案，如何评估分析结果的可靠性，以及关注数据隐私和信息安全等伦理问题。 二、 学习指导与习题设计 本书的“学习指导”部分将为每一章提供明确的学习目标、重点难点解析、学习路径建议以及推荐的参考资源。 “习题集”部分则精心设计了大量涵盖理论理解和实践操作的习题。习题类型多样，包括： 概念辨析题： 考察对生物信息学基本概念、术语的掌握程度。 计算与分析题： 要求读者利用给定的序列或数据，运用所学工具和方法进行实际计算和分析。 案例分析题： 提供真实的生物学研究场景，要求读者设计分析方案，解释分析结果，并提出可能的生物学推论。 编程练习题： 鼓励读者动手编写简单的脚本程序，实现数据处理或自动化分析任务。 讨论题： 引导读者思考生物信息学研究的意义、局限性以及未来发展方向。 三、 适用对象 本书特别适合以下读者： 八年制医学本科生： 作为临床医学专业学习生物信息学的基础教材和辅助读物，帮助其理解现代医学研究中的大数据分析方法。 生命科学、生物技术、药学等相关专业学生： 学习生物信息学基础知识和应用技能，为后续的专业学习和研究打下坚实基础。 对生物信息学感兴趣的科研人员和技术人员： 作为入门和进阶的学习资源，快速掌握常用工具和技术。 通过本书的学习，读者将能够建立起扎实的生物信息学理论基础，熟练掌握常用的分析工具和技术，并初步具备运用生物信息学方法解决实际生物学问题的能力，为未来在生命科学、医学等领域的深入研究和创新奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题部分，更是我学习路上的“磨刀石”。很多习题都设计得非常巧妙，能够有效地检验我对理论知识的掌握程度，并促使我思考更深层次的问题。我印象最深的是一道关于基因组注释的习题，它要求我们利用已有的数据库和工具，对一个未知序列进行功能预测。这道题不仅仅是知识点的简单应用，更考验了我的信息检索能力、逻辑分析能力以及综合运用多种工具解决实际问题的能力。在做题过程中，我遇到了不少困难，但每次在仔细阅读解析之后，都会豁然开朗，感觉自己又攻克了一个小难关。 最让我惊喜的是，这本书的解析部分不仅仅是给出答案，而是详细地阐述了解题思路和步骤，甚至还会讲解一些在解题过程中可能遇到的陷阱和注意事项。这种“授人以渔”的教育理念，让我觉得这本书不仅仅是在教我如何做题，更是在教我如何学习生物信息学。而且，习题的难度分布也很合理，从基础概念的巩固，到复杂算法的应用，再到实际生物信息学项目的模拟，循序渐进，让我能够一步步地提升自己的能力。每次完成一套习题，我都会有一种成就感，也更加坚定了继续深入学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计，非常注重培养学生的独立思考能力和解决问题的能力。很多习题并不是简单地套用公式就能解决的，而是需要我们结合课本知识，进行一定的分析和推理。例如，有一道关于“变异检测”的习题，它要求我们设计一个实验方案，利用生物信息学工具来寻找某个特定基因上的罕见突变。 这道题就需要我们对基因组学、变异检测算法以及数据库知识有比较全面的掌握，并且能够将这些零散的知识点进行有效的整合。在解答这类习题的过程中，我发现自己不仅加深了对知识的理解，更重要的是，我学会了如何将知识应用于解决实际问题。这种“学以致用”的学习方式，让我觉得非常充实和有价值。而且，习题的难度梯度设计也很合理，既有巩固基础的题目，也有挑战思维的难题，能够满足不同水平的读者需求。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物信息学学习指导及习题集(八年制配教)》真是太给力了！作为一名八年制医学专业的学生，在接触生物信息学这门新兴学科的时候，简直是如坠云里雾里。课程内容本身就抽象且专业性极强，光听老师讲授，很多概念都只能似懂非懂，更别提那些复杂的算法和工具了。幸好，我找到了这本书。它不仅仅是一本“习题集”，更像是一位经验丰富的老师，循循善诱地引导我一点点揭开生物信息学的神秘面纱。 首先，它的“学习指导”部分做得极其出色。我特别喜欢它将复杂的概念拆解成易于理解的单元，并配以大量的类比和图示，这对于我这种需要将抽象理论与实际应用相结合的学习者来说，简直是救命稻草。比如，在讲解序列比对的原理时，书中并没有直接堆砌数学公式，而是先用一个生动的生活场景（比如找寻相似的曲谱）来类比，再逐步引出Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法的核心思想。这种由浅入深、由易到难的讲解方式，让我觉得生物信息学并没有想象中那么难以逾越。而且，它还非常贴心地提示了各个章节的学习重点和难点，让我能够有的放矢地投入精力，避免走弯路。

评分☆☆☆☆☆

《生物信息学学习指导及习题集(八年制配教)》这本书，在编排上可以说是匠心独运。每一章节都由“概念解析”、“关键工具介绍”、“实际操作演示”和“习题与解析”四个部分组成，构成了一个完整的学习闭环。这种结构设计，充分考虑了我们学生的学习习惯和认知规律。首先，概念解析部分清晰易懂，能够帮助我们快速掌握核心知识点；接着，关键工具介绍部分则循循善诱地引导我们熟悉常用的生物信息学软件和数据库，避免了我们在面对繁杂的工具时不知所措；实际操作演示部分更是手把手地教我们如何运用这些工具解决问题，将理论知识转化为实际操作能力；最后，习题与解析部分则帮助我们巩固所学，查漏补缺。 我尤其喜欢“实际操作演示”部分。它不是简单地罗列几个命令行，而是通过截图和详细的文字说明，一步步地演示如何完成一项生物信息学分析任务，比如如何从NCBI下载基因序列，如何使用BLAST进行序列比对，如何使用R语言进行基础的数据可视化等等。这种“傻瓜式”的教学方式，极大地降低了我们学习生物信息学操作的门槛。对于初学者来说，最头疼的往往是不知道如何开始，这本书的这一部分正好解决了这个问题，让我们能够自信地迈出实践的第一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容的广度和深度上都做得相当出色。它涵盖了生物信息学领域最核心、最前沿的知识，从基础的序列分析、蛋白质结构预测，到复杂的基因组学、转录组学、蛋白质组学数据分析，几乎无所不包。而且，它并非浅尝辄止，而是对每一个主题都进行了深入的探讨，既有理论的高度，又有实践的维度。我特别欣赏书中对一些前沿研究方向的介绍，比如宏基因组学、单细胞测序数据分析等，这些内容对于我们未来从事相关领域的研究非常有启发意义。 在讲解基因组学部分，书中不仅介绍了基因组测序技术的发展历程，还详细阐述了基因组组装、基因识别、变异检测等关键技术。更重要的是，它还将这些技术与具体的生物学问题相结合，比如如何通过基因组分析来研究物种的进化关系，如何利用基因组信息来诊断遗传性疾病。这些内容不仅拓展了我的知识视野，也让我对基因组学这门学科有了更深刻的认识。它不再仅仅是冷冰冰的数据和算法，而是蕴含着生命奥秘的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

对于八年制医学生来说，掌握一定的生物信息学技能，是未来从事临床研究和个性化医疗的必备素质。这本书恰恰满足了我们的这一需求。它不仅仅提供了理论知识，更重要的是，它教会了我们如何实际操作。书中提供的许多例子都非常贴合临床应用，例如如何利用基因芯片数据来预测药物反应，如何通过生物信息学方法来分析病原体的耐药性基因，如何进行肿瘤基因组学的分析以指导临床治疗等等。 我尤其喜欢书中关于“药物基因组学”的章节。它详细介绍了如何根据个体的基因组信息来选择最适合的药物和剂量，从而提高疗效并减少不良反应。这让我真切地感受到了生物信息学在实现“个体化医疗”方面的巨大潜力。我开始思考，未来在临床工作中，我们是否可以通过生物信息学分析，为每一位患者量身定制最 optimal 的治疗方案？这本书点燃了我对未来医学的憧憬，也让我更加坚定了要学好生物信息学的决心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名八年制的学生，我们接触到的生物信息学内容是与临床紧密结合的。这本书在这方面做得非常到位，它在讲解理论知识的时候，都会穿插大量的临床应用案例，让我能够清晰地看到生物信息学在疾病诊断、药物研发、个体化医疗等领域的实际价值。比如，在讲解SNP（单核苷酸多态性）分析时，书中不仅介绍了其在基因分型中的作用，还详细分析了不同SNP位点与特定疾病（如心血管疾病、癌症）的关联性研究。 这种将理论与实际相结合的方式，极大地激发了我学习生物信息学的兴趣。我不再仅仅是为了应付考试而学习，而是真切地感受到这项技术对于未来医学发展的重要性。书中的案例都来自于真实的研究，这让我对生物信息学的应用前景有了更直观的认识。每次阅读案例，我都忍不住去思考，如果我们能够更好地利用这些信息，是否就能更早地发现疾病，制定更有效的治疗方案？这种思考过程，让我觉得学习生物信息学是一件非常有意义的事情，也让我对未来的医学研究充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点之一，在于它能够将看似枯燥的生物信息学概念，通过生动形象的语言和精心设计的案例，变得鲜活有趣。我是一个对文字表达比较敏感的人，如果一本书通篇都是干巴巴的术语和公式，我很容易就会失去阅读的兴趣。而这本书，则完全没有这个问题。它在讲解每一个概念的时候，都会尽量使用通俗易懂的语言，并且善于运用比喻和类比，将复杂的原理形象化。 比如，在讲解“同源性”和“相似性”的区别时，书中用“表兄弟”和“兄弟”来类比，非常直观地解释了两者在遗传演化关系上的差异。又比如，在讲解“基因组数据库”的作用时，书中将其比作一个巨大的“生命百科全书”，方便我们查找和研究各种生命信息。这种富有创意的讲解方式，让我觉得学习生物信息学不再是一件枯燥乏味的任务，而是一场充满乐趣的探索之旅。它帮助我打破了对生物信息学的刻板印象，让我能够更积极地投入到学习中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常贴合学生使用习惯，没有过于晦涩难懂的学术术语堆砌，而是力求清晰、简洁、易于理解。即便是在讲解一些复杂的算法和理论时，作者也尽量使用通俗易懂的语言，并辅以大量的例子和比喻，使得我们这些初学者能够快速地掌握核心概念。 我特别喜欢书中在介绍一些新兴技术或者研究热点时，所展现出的那种热情和前瞻性。它不仅仅是在传递知识，更是在激发我们对生物信息学领域的兴趣，让我们看到这个学科的无限可能。这种充满激情的写作风格，让我觉得作者真的是一位非常用心的老师，他不仅希望我们学会生物信息学，更希望我们能够热爱上这门学科。这种“温度”在很多学术教材中是难能可贵的，它让我觉得学习过程是充满活力的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在排版设计和印刷质量上也属上乘。整体风格简洁明快，重点突出，阅读起来非常舒适。纸张的选择也很好，厚实且不易反光，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。一些关键的公式和图表都采用了醒目的排版方式，方便我们快速抓住核心信息。 而且，书中的插图和图表都非常精美且具有很强的示意性。它们不仅仅是为了美观，更是为了帮助我们理解抽象的概念。例如，在讲解DNA测序原理的章节，书中绘制了一系列精细的示意图，清晰地展示了不同测序技术的原理和流程。在讲解序列比对算法时，书中也运用了表格和流程图，使得算法的逻辑更加清晰可见。这些高质量的图文并茂的设计，极大地提升了我的阅读体验，也让学习过程更加高效。

评分☆☆☆☆☆

质量不错，内容丰富，还会光顾！

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

属于智慧众筹，也属于礼花怒放，很具闪光点，很有启迪

评分☆☆☆☆☆

特别好，上课用得着，赞一个，配套的书本

评分☆☆☆☆☆

嗯，配套的

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

给孩子买来看的，质量还挺好的，就是价格