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内容简介

　　《现代生物技术前沿：生物信息学》力求人各个重要的角度反映生物信息学今天的面貌：比较全面地介绍了生物信息学的若干个主要分支，并特别介绍了与人类基因组研究相关的生物信息学的一些较新的成果；着重介绍了数据库和数据库的查询、序列的同源比较及其在生物进化研究中的应用；以生物芯片中的生物信息学问题为例，介绍与基因表达相关的生物信息学问题；还介绍了蛋白质结构研究中的生物信息学问题，以及与分子设计和药物设计相关的生物信息学技术。

内页插图

目录

丛书序Ⅰ
丛书序Ⅱ
前言

第一章 生物信息学：导论
一、什么是生物信息学？
二、生物信息学的研究现状与发展趋势
三、生物信息学的生物学内涵
（一）基因与基因组的信息学
（二）基因表达的信息学：大规模基因功能表达谱的分析
（三）生物大分子的三维结构信息：蛋白质结构模拟与分子设计
（四）代谢和疾病发生途径的信息
四、生物信息学的信息学内涵
（一）生物信息数据库
（二）分析工具的发展
五、生物信息学的应用与发展研究
（一）与疾病相关的基因信息及相关算法和软件开发
（二）建立与动、植物良种繁育相关的基因组数据库，发展分子标记辅助育种技术
（三）研究与发展药物设计软件和基于生物信息的分子生物学技术
六、生物信息学研究和发展中的交叉学科和大科学特点
（一）实验生物学家和计算生物学家
（二）三种科学文化的融合
（三）跨越整个生命科学的大科学

第二章 分子生物信息数据库
一、分子生物信息数据库简介
（一）基因组计划和数据库
（二）分子生物信息数据库种类
二、基因组数据库
（一）GDB
（二）AceDB
三、序列数据库
（一）核酸序列数据库
（二）EMBL和GenBank数据库格式
（三）常用蛋白质序列数据库
（四）其他蛋白质序列数据库
四、结构数据库
（一）蛋白质结构数据库PDB
（二）蛋白质结构分类数据库SCOP和CATH
五、二次数据库
（一）基因组信息二次数据库
（二）蛋白质序列二次数据库
（三）蛋白质结构二次数据库

第三章 数据库查询和数据库搜索
一、简介
二、数据库查询系统Entrez
（一）Entrez系统使用方法
（二）Entrez系统的特点
三、数据库查询系统SRS
（一）SRS系统使用方法
（二）SRS系统的特点
四、数据库搜索简介
（一）核苷酸碱基和氨基酸残基代码表
（二）相似性和同源性
（三）局部相似性和整体相似性
（四）相似性计分矩阵
五、数据库搜索工具BLAST
（一）程序简介
（二）BLAST程序运行实例

第四章 序列的同源比较及分子系统学和分子进化分析
一、简介
二、相似序列的获得
（一）BLAST
（二）与BLAST相关的一些知识
（三）获得同源序列的其他方法
三、多序列比对
四、系统发育分析
（一）系统树的构建方法
（二）常用的系统树构建程序
（三）一些需要注意的问题
（四）COG数据库
五、其他分子标记在生物系统学中的应用
（一）RFLP（restriction fragment length polymorphism）标记
（二）PCR扩增片段长度的多样性
（三）SNP标记
（四）同工酶

第五章 生物信息学与基因芯片
一、概述
（一）基因芯片简介
（二）基因芯片对于生物分子信息检测的作用和意义
（三）基因芯片研究和应用中所涉及到的生物信息学问题
一、基因芯片设计及优化
（一）基因芯片设计的一般性原则
（二）DNA变异检测型芯片与基因表达型芯片的设计
（三）cDNA芯片与寡核苷酸芯片的设计
（四）寡核苷酸探针的优化设计
（五）基因芯片的优化
二、基于芯片的序列分析
（一）测定未知序列
（二）直接检测目标序列
（三）DNA序列突变检测分析
（四）SNP分析
四、基于芯片的基因功能分析
（一）基因表达分析
（二）高密度基因表达芯片
（三）基因表达图谱
（四）寻找基因功能
五、基因芯片检测结果的分析
（一）荧光检测图像处理
（二）检测结果分析
（三）检测结果可靠性分析
八、基因芯片信息的管理和利用
（一）基因芯片信息管理
（二）数据集成和交叉索引
（三）数据的可比性和归一化问题
（四）基因芯片信息的利用
七、基于基因芯片的数据挖掘及可视化
（一）数据挖掘
（二）基因芯片的多元数据结构
（三）数据相似程度的量化与距离矩阵
（四）聚类分析
（五）聚类分析结果的树图表示
（六）基因芯片数据的可视化和与数据库的链接
八、基因转录调控网络分析
（一）布尔网络模型
（二）线性组合模型
（三）加权矩阵模型
（四）互信息关联网络

第六章 蛋白质结构预测的原理与方法
一、引言
二、影响蛋白质折叠的因素
三、蛋白质结构分析及蛋白质结构数据库
（一）有关氨基酸残基的信息
（二）周期性的二级结构
（三）非同期性的二级结构
（四）残基间的相互作用及埋藏
（五）超二级结构
（六）蛋白质结构数据库
（七）蛋白质结构域的折叠模式与蛋白质结构分类数据库
（八）蛋白质的进化
四、二级结构预测
（一）二级结构预测概况
（二）Chou-Fasman方法
（三）COR方法
（四）最近邻居方法
（五）神经网络方法
（六）基于多重序列比对的二级结构预测
（七）二级结构预测的准确度
（八）二级结构在线预测（onlineprediction）
五、三级结构预测
（一）同源蛋白质结构预测
（二）蛋白质折叠类型识别
（三）蛋白质结构从头预测
六、蛋白质结构预测发展趋势

第七章 生物信息学与药物设计
一当代生物医药研究所面临的困难
二、现代生物学给生物医药带来的发展契机
三、基因组学、蛋白质组学和生物信息学在药物研究中的应用
（一）选择药物作用靶标的标准
（二）候选药物作用靶标的发现
（三）靶标有效性的验证
（四）药物作用机制的研究
（五）药物的药代动力学及毒理性质的研究
四、计算机辅助药物设计
（一）间接药物设计
（二）直接药物设计
（三）药物设计实例
五、未来药物研究方法展望
（一）人类基因组和生物信息学的发展，将为药物设计研究开辟更广阔的空间
（二）超级计算机的发展将为复杂生物体系的理论计算和药物设计创造有利的条件
（三）计算机辅助药物设计与组合化学技术相结合将显示巨大威力
（四）基于结构的药物设计将向基于作用机制的药物设计方向发展

前言/序言

　　生物信息学（bioinformatics）是一门新兴的交叉学科。它所研究的材料是生物学的数据，而它进行研究所采用的方法，则是从各种计算技术衍生出来的。在历史上，生物信息学也曾经被称为“计算生物学”。随着基因组研究的日益深入，生物学数据积累出现了前所未有的飞跃。首先，数据增长的速度之快，已经只有计算机芯片计算能力的增长能与之相匹配（Moore定律，每18个月翻一番的指数增长）；其次，数据的本质出现了从生理生化数据向遗传信息飞跃以及进一步向遗传与结构功能相互关系信息的飞跃。因此，基因组研究启动以来的十年，是生物学研究真正从往日的以描述、定性研究为主的“经典”模式中脱胎，逐步进入以机制、定量研究为主的“信息生物学”模式的十年，是生物信息学技术不断发展的十年。
　　我国生物信息学的研究和应用最早应追溯到分子生物学时代和计算机时代之前在生物统计方面进行的工作，譬如群体遗传学方面的工作。虽然这方面的工作具有极大的发展潜力，但是，没有分子生物学提供遗传学研究的工具，没有现代的计算机和计算技术提供数据处理的平台，这些工作只能停留在理论模建的阶段。“文化大革命”之后，随着分子生物学特别是蛋白质晶体结构解析能力的提高和蛋白质工程技术的发展和应用，在国家“863”计划等高科技计划的支持下，以蛋白质分子结构的计算及模拟为代表的“计算生物学”技术在我国有了一定的发展。进入20世纪90年代后期，随着基因组研究在我国的蓬勃发展，我国科学工作者不失时机地开始发展基因组信息技术。应该说，在过去的五年中（第九个五年计划期间），我国基因组信息技术的发展，特别是普及的速度是前所未有的。本书的出版，从一个侧面反映了我国科学家在这方面努力的成果。
　　生物信息学不仅是一门新兴的学科，随着基因组研究的发展，它又是一门覆盖面极广的综合性学科。本书力求从各个重要的角度反映生物信息学今天的面貌。第一章导论，除比较全面地介绍了生物信息学的各个分支外，强调了与人类基因组研究相关的生物信息学的一些较新的成果。第二、三章着重介绍了数据库和数据库的查询，这是生物信息学和生物信息技术的基础。第四章着重介绍序列的同源比较及其在生物进化研究中的应用，这是今天的实验生物学家运用最为普遍的生物信息技术。第五章以生物芯片中的生物信息学问题为例，介绍与基因表达相关的生物信息学问题，可以预见，随着大规模基因表达谱和蛋白质组研究的发展，这一内容将获得更为厂泛的关注。第六章介绍蛋白质结构研究中的生物信息学问题，这些问题对于研究生物分子的结构与功能关系的读者一定是有吸引力的。第七章介绍与分子设计和药物设计相关的生物信息学技术，这一点可能是今后生物信息学应用研究中最为吸引人的部分之一，也是我国今后生物信息学发展的一个重要方面。
　　遗憾的是，生物信息学的许多重要组成部分未能在本书中得到反映，这固然与本人的能力有限有关，也与我们的一些科学家工作繁忙，无暇顾及写作有关。好在本书只是旨在对生物信息学作一般性的介绍，读者如果通过阅读本书，感觉到生物信息学的重要，并对生物信息学研究的入门有一定的认识，本书的作者们也就感到是完成了任务。
　　本书的作者们都是在科研第一线从事生物信息学或与生物信息学相关研究的科学家。我对于他们在百忙中完成这一写作任务表示深切的感谢！由于时间限制，我们写作和编辑中难免有错误或问题，希望得到同行们的批评和指正。
　　我国生物学家正在积极参与基因组的各个层次上的研究工作，他们对发展生物信息学研究、应用生物信息技术具有强烈的需求。另一方面，我国又有特别优秀的物理学和数学基础，我国已经有一批物理学家和数学家积极地投入了生物信息学的研究。因此，生物信息学的研究在我国有望取得突破性成果，这对于增强我国在基础研究领域的实力，在某些方面占据国际领先地位是十分重要的。生物信息学成果的应用也会产生巨大的社会效益和经济效益，为实现我国的社会发展、人民幸福、国家富强贡献力量。本书作者们愿与读者们一起努力，为开创生物信息学发展的大好局面而继续努力。
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