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内容简介

　　《生物数学丛书 计算生物学导论：图谱、序列和基因组》是Introduction to Computational Biology的中文译著，《生物数学丛书 计算生物学导论：图谱、序列和基因组》的意图是针对有数学技能的人介绍令人着迷的生物数据和问题，并建立更实际的生物数学的基础。
　　《生物数学丛书 计算生物学导论：图谱、序列和基因组》共分15章，其中第1章介绍分子生物学的基本常识，第2-4章介绍限制图谱和多重图谱，第5、6章研究克隆和克隆图谱，第7章讨论DNA序列相关的话题，第8-11章是共同模式下序列比较问题，第12章涉及序列中模式计数的统计问题，第13章叙述RNA二级结构的数学化论述，第14章给出有关序列的进化历史，书末第15章给出某些关键文献的原始出处。
　　《生物数学丛书 计算生物学导论：图谱、序列和基因组》结构完整，内容更新、更全面，《生物数学丛书 计算生物学导论：图谱、序列和基因组》适合高等院校数学和生物专业的高年级大学生、研究生和教师阅读参考，也适合科研单位的研究人员参考。

内页插图

目录

《生物数学丛书》序
前言
数学符号

第0章 引言
0．1 分子生物学
0．2 数学，统计和计算机科学

第1章 分子生物学一些知识
1．1 DNA和蛋白
1．1．1 双螺旋结构
1．2 中心定理
1．3 遗传密码
1．4 转化RNA和蛋白序列
1．5 基因不简单
1．5．1 开始与停止
1．5．2 基因表达的控制
1．5．3 割裂基因
1．5．4 跳跃基因
1．6 生物化学
问题

第2章 限制图谱
2．1 引言
2．2 图
2．3 区间图
2．4 片段大小的度量
问题

第3章 多重图谱
3．1 双消化问题
3．1．1 双消化问题的多重解
3．2 多重解分类
3．2．1 反射性
3．2．2 重叠等价
3．2．3 重叠尺寸等价
3．2．4 更多的图论知识
3．2．5 从一条路到另一条路
3．2．6 限制图谱及边界块图
3．2．7 限制图谱的盒变换
3．2．8 -个例子
问题

第4章 求解DDP的算法
4．1 算法和复杂性
4．2 DDP是NP完全的
4．3 解DDP的方法
4．3．1 整数规划
4．3．2 划分问题
4．3．3 TSP
4．4 模拟退火法：TSP和DDP
4．4．1 模拟退火法
4．4．2 TSP
4．4．3 DDP
4．4．4 环状图谱
4．5 用真实数据作图
4．5．1 使数据符合图
4．5．2 图谱算法
问题

第5章 克隆与克隆文库
5．1 有限的随机克隆数
5．2 完全消化的文库
5．3 部分消化的文库
5．3．1 可克隆基的组分
5．3．2 采样、方法1
5．3．3 设计部分消化文库
5．3．4 Poisson近似
5．3．5 获得所有片段
5．3．6 最大表达度
5．4 每个微生物中的基因组
……

第6章 物理基因组图谱：海洋、岛屿和锚
第7章 序列装配
第8章 数据库和快速序列装配
第9章 动态规划、两个序列比对
第10章 多重序列比对
第11章 序列比对用到的概率和统计
第12章 有关序列模式的概率与统计
第13章 RNA二级结构
第14章 树和序列
第15章 来源与展望

参考文献
附录 问题解答和提示
索引

前言/序言

　　仅仅在1953年才确定了著名的DNA双螺旋结构.自从那时起，出现了一系列惊人的发现，阐明遗传密码仅仅是开始，了解基因和它们在真核生物，如人类基因组中不连续性的细节，已经导致能够研究和操作Mendel的抽象概念——基因本身，学会越来越快地阅读遗传材料使我们能够试图解读整个基因组，像我们正在接近21世纪一样，我们也正在接近生物学不可思议的新纪元。
　　分子生物学的革新率惊心动魄.一代人为写博士论文必须煞费苦心掌握的实验技术，对现代大学生来说成为例行实验.数据的积累已经使建立国际核酸、蛋白质、单个生物体，甚至染色体的数据库成为必要.粗略地度量核酸数据库的大小进展过程成指数增长，从而新的学科（如果这样说太自大了）：生物学和信息科学结合的新的专门领域正在不断产生.在巨大的数据库中寻找相关事实和假设，对生物学来说变得非常重要，这本书是关于生物学数据库，特别是关于序列和染色体的数学结构的。
　　数学书名趋向于简洁、隐匿的观点，而生物学的书名通常比较长，包含的信息多，相当于数学家给出的简单摘要，相应地，生物学家的摘要有数学家引言的长度和细节.为了努力填补到目前为止几乎孤立的两种文化之间的鸿沟，我的书名反映了这些冲突的传统.“计算生物学导论”是一个短书名，可以用作许多不同书的名字，书名的副标题“图谱，序列和基因组”是让读者知道这本书是关于分子生物学应用的，即使这样也太短，“计算生物学导论……”应该为“计算，统计和数学分子生物学……”。
　　在第1章详细说过，打算读本书的读者应该学过概率和统计的基本课程，也应该掌握微积分.计算机科学中的算法和复杂性的概念也是有帮助的.至于生物学，大学入门课程也非常有用，是每个受教育的人在任何场合都应该知道的材料，本书打算给具有数学技能的人介绍令人着迷的生物数据和问题，而不是给那些喜欢自己学科纯洁又封闭的人，在如此迅速发展的学科中所做工作有立即变废的重大危险.我已经试图在我认为不大会改变的基础上和那些会被明天更巧妙的技术淘汰的数据结构和问题之间建立一个平衡.例如，物理图谱（如限制图谱）的基本性质依1日重要.虽然20年来一直关心双消化问题，它有变成过时的可能.序列装配也容易受到技术的影响而发生许多改变.序列比较总是有意义的，并且动态规划算法是一个好的简单的框架，这些问题都可以嵌入其中，如此等等.我试图介绍生物学引起的数学，但不完全，而且省略了一些重要的课题，构造进化树值得写一本书，到现在还没有写.蛋白结构是一个巨大的课题通常与数学无关，这里没有涉及，我试图做的是给出与基因组研究有关的一些有趣的数学。
　　对恰当确定与本书有关的研究领域的课题给予了很多关注.甚至，书的名字还没处理好，数学生物学看起来并不满意，一部分是由于更早时期的不幸，并且这种选择相对计算生物学和信息学更窄.（如果后半部分名字成功，我希望它用法语发音.）更重要的是这个学科由哪些部分组成？有三种主要的见解：①它是生物学适当的子集和能满足其需要的数学和计算机科学；②它是数学科学的子集，生物学是遥远的动机所在；③有许多真正的交叉学科成分，具有生物学的原始动机的数学问题，而这些问题的解又给生物学实验以提示，如此等等.我个人的观点是，虽然最后一种是最值得鼓励的行动，但所有这三种不仅是值得做而且是不可避免的和适当的做法.在建立和阐述数学知识时，我希望本书能帮助建立更实际的生物学中交叉学科的基础。
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