![生物信息學：基礎及應用 [Bioinformatics:Fundementals and Applications]](https://pic.windowsfront.com/12285171/5a7d6928N606aa7b8.jpg)
具體描述
內容簡介
《生物信息學：基礎及應用》簡要介紹生物信息學的發展曆史、主要研究領域及應用前景，並重點講述生物信息學的基本知識點和基本技術、方法，生物分子信息數據庫的類型及應用，復雜疾病的生物信息學研究思路、方法和典型應用實例。每個知識單元均包括生物信息學基礎知識點、應用生物信息學的基本方法、數據庫和計算機軟件，並通過生物信息學的典型應用案例培養學生分析問題、解決問題的能力。《生物信息學：基礎及應用》共分8章。第1章為緒論，主要介紹生物信息學發展的曆史、當前主要的研究方嚮及應用，尤其是在醫學研究中的應用前景。第2章介紹常用的生物信息學數據庫以及相應的數據檢索方法，重點講述核酸序列數據庫、蛋白質序列數據庫和蛋白質結構數據庫以及典型數據庫的格式和使用方法。第3章介紹核酸和蛋白質序列的比對方法及應用，著重講述雙序列比對的原理和常用工具。第4章和第5章分彆介紹核酸序列分析和基因組注釋的主要內容、方法及工具。第6章和第7章則分彆介紹從蛋白質序列分析其基本理化性質、結構和功能的方法及其在研究中的應用。第8章介紹生物信息學在人類復雜疾病的分子機理研究中的作用、主要方法和工具。
《生物信息學：基礎及應用》是麵嚮醫學和生物學背景的本科生的生物信息學教材，也可供相關專業科研人員參考。
內頁插圖
目錄
第1章 緒論1．1 生物信息學的産生與發展
1．2 生物信息學的研究目的與研究內容
1．2．1 生物信息學研究目的
1．2．2 生物信息學研究內容
1．3 生物信息學在醫學中的應用
1．3．1 鑒定單基因疾病的關鍵緻病基因
1．3．2 研究人類復雜疾病的發生機理
第2章 分子生物學數據庫
2．1 概述
2．2 核酸序列數據庫
2．2．1 GenBank數據庫
2．2．2 歐洲核酸檔案
2．3 蛋白質序列數據庫
2．3．1 PIR數據庫
2．3．2 Swiss-Prot數據庫
2．3．3 UniProt數據庫
2．4 蛋白質結構數據庫
2．4．1 蛋白質結構數據庫PDB
2．4．2 蛋白質結構分類數據庫SCOP
2．4．3 蛋白質二級結構數據庫DSSP
2．5 其他分子生物學數據庫
第3章 序列比對
3．1 序列比對基礎
3．1．1 序列比對的分類
3．1．2 序列的相似性
3．1．3 序列比對的打分矩陣
3．1．4 序列比對的空位罰分
3．2 雙序列比對
3．2．1 概述
3．2．2 點陣法
3．2．3 動態規劃法
3．2．4 BLAST算法
3．3 多序列比對
3．3．1 概述
3．3．2 SP模型
3．3．3 動態規劃法
3．3．4 星形比對算法
3．3．5 CI。USTALW算法
第4章 核酸序列分析
4．1 DNA序列信息分析
4．1．1 DNA序列的基本信息
4．1．2 DNA序列的特徵信息
4．2 基因組結構注釋分析
4．2．1 重復序列分析
4．2．2 基因識彆
4．3 RNA序列分析
4．3．1 mRNA可變剪接分析
4．3．2 miRNA與靶基因預測分析
第5章 基因組功能注釋分析
5．1 基因組注釋的基礎知識
5．1．1 基因組的組裝版本
5．1．2 基因組的坐標係統
5．1．3 基因組注釋常用格式
5．1．4 基因組坐標的邏輯運算模式
5．2 基因組功能注釋的準備工作
5．2．1 基因組組裝版本間的坐標轉換
5．2．2 常用格式間的轉換
5．2．3 基因組坐標的邏輯運算
5．3 基因組功能的高級注釋
5．3．1 基因組變異位點的注釋
5．3．2 基因集富集分析
5．3．3 製作序列標識
5．3．4 基因組功能注釋分析平颱
第6章 蛋白質序列信息分析
6．1 蛋白質序列的基本信息分析
6．1．1 蛋白質的氨基酸組成分析
6．1．2 蛋白質的理化性質分析
6．1．3 蛋白質的親疏水性分析
6．2 蛋白質序列的特徵信息分析
6．2．1 蛋白質的跨膜區分析
6．2．2 蛋白質的信號肽分析
6．2．3 蛋白質的捲麯螺鏇分析
6．3 蛋白質序列的功能信息分析
6．3．1 基於蛋白質基序的功能分析
6．3．2 蛋白質的結構域和功能位點分析
6．3．3 基於蛋白質同源性的功能分析
第7章 蛋白質結構分析
7．1 蛋白質二級結構預測
7．1．1 Chou-Fasman方法
7．1．2 GOR（Garnier-Osguthorpe-Robson）方法
7．1．3 PHD預測方法
7．1．4 NNSSP預測方法
7．1．5 多元預測方法
7．2 蛋白質空間結構預測
7．2．1 同源建模方法（homologymodeling）
7．2．2 串綫法（threading）
7．2．3 從頭預測（abinitio）方法
第8章 生物信息學與人類復雜疾病
8．1 人類復雜疾病及其分子機理
8．1．1 人類疾病及復雜疾病
8．1．2 復雜疾病發生的分子機理
8．2 復雜疾病的分子機理分析
8．2．1 基因芯片技術及數據分析
8．2．2 蛋白質組學和蛋白質錶達分析
8．2．3 轉錄調控的高通量分析
8．2．4 高通量基因分型分析
8．3 復雜疾病與生物分子網絡
8．3．1 典型的生物分子網絡簡介
8．3．2 復雜生物分子網絡的分析與構建
參考文獻
前言/序言
生物信息學是應用數學、計算機科學及信息科學的理論、方法、工具研究和解決分子生物學問題的交叉學科。生物信息學的研究領域十分廣泛，通過對分子生物學數據的收集、篩選、整理、管理及分析，解決諸如序列比對、基因識彆、蛋白質結構預測、基因錶達譜分析、蛋白質分子間相互作用、藥物分子設計以及分子進化模型構建等一係列問題。近年來，隨著基因組學以及相關的分子生物學技術的快速發展，生物信息學逐漸發展為現代生命科學和醫學的重要研究領域之一，成為醫學、生物學及相關專業學生需要掌握的重要知識。為瞭適應生物學和醫學背景本科生學習生物信息學的需求，我們在多年生物信息學本科教學的基礎上，編寫瞭這本教材。本教材介紹瞭生物信息學的基本概念，主要的技術與方法及其應用。因為本教材的教學對象是具有生物學和醫學背景的本科生，因此教材注重說明生物信息學概念與方法的應用。對於教材中的生物信息學算法，則隻闡明其計算原理和思路，不涉及算法相關的數學及計算機技術細節。通過課程的學習，學生可以掌握醫學與生命科學領域應用生物信息學分析問題、解決問題的基本概念和方法。
本教材每章都是以提齣生物信息學應用問題開始，通過“知識點一方法一應用實例”的模式，闡述知識點、生物信息學典型方法和計算工具，通過典型應用實例來學習解決問題的思路和途徑，培養學生在理解算法的基本原理和方法的基礎上解決實際問題的創新能力和實踐能力。
本教材是適用於醫學、生物學背景學生的生物信息學本科教材以及其他相關專業學生的生物信息學教材，也可用作生物學、醫學等領域工作者的參考用書。
本教材的編寫是我們多年來在天津醫科大學本科生“生物信息學”課程教學的基礎上，參考瞭國內外齣版的相關著作和文獻完成的。限於編者的水平，本書中的不妥以及錯誤之處，懇請讀者給予批評指正。
本教材第1章由田心編寫，第2章由石鷗燕及王舉編寫，第3章由王兆月編寫，第4章由邢軍及伊現富編寫，第5章由伊現富編寫，第6章南耿鑫編寫，第7章由張濤編寫，第8章由王舉編寫，全書由王舉統稿。
用戶評價
這本書關於錶觀遺傳學和非編碼RNA的章節，為我打開瞭一個全新的視角。在傳統的基因研究中，我們常常關注的是DNA序列本身，而這本書則將重點轉移到瞭“基因如何被調控”這個更為精妙的層麵。我特彆喜歡它對DNA甲基化和組蛋白修飾的詳細介紹，以及這些修飾如何影響基因的錶達。書中對非編碼RNA（lncRNA、miRNA、circRNA等）的闡述，讓我瞭解到這些“非編碼”分子在生命活動中的重要作用。它不僅僅是列舉瞭它們的種類和功能，更重要的是，它詳細介紹瞭如何利用生物信息學方法來預測和分析這些非編碼RNA。例如，如何通過序列相似性來預測miRNA的功能，或者如何利用錶達譜數據來尋找與特定疾病相關的lncRNA。讓我印象深刻的是，書中對lncRNA與miRNA相互作用網絡的分析，這展示瞭非編碼RNA之間錯綜復雜的調控關係，以及它們如何共同影響基因錶達。這本書讓我深刻認識到，基因組並非靜態的指令集，而是一個動態調控的復雜係統，而生物信息學正是揭示這一復雜性的關鍵。
評分這本書在機器學習和深度學習在生物信息學中的應用方麵，給我帶來瞭極大的啓發。在我看來，這部分內容是這本書最具前瞻性和創新性的部分。作者並沒有迴避復雜的數學理論，而是以非常易懂的方式，循序漸進地介紹瞭各種機器學習算法，例如支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、神經網絡（Neural Network）等，以及它們在生物信息學中的具體應用。我尤其喜歡它對深度學習在蛋白質結構預測、基因組學數據分析、藥物發現等領域的介紹。書中對捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）在處理生物序列數據方麵的應用，讓我看到瞭人工智能在加速科學發現方麵的巨大潛力。讓我印象深刻的是，書中對模型解釋性的討論，即“黑箱模型”的局限性以及如何通過各種方法來提高模型的可解釋性，這對於確保生物信息學研究的嚴謹性和可靠性至關重要。這本書讓我認識到，掌握機器學習和深度學習技術，將是未來生物信息學研究者的核心競爭力之一。
評分這本書在轉錄組學領域的介紹，真正讓我體會到瞭“組學”研究的強大威力，它不僅僅是分析單個基因，而是著眼於整個基因的錶達動態。我特彆喜歡它對RNA測序（RNA-Seq）技術的詳細闡述，從實驗設計到數據分析，幾乎覆蓋瞭整個流程。作者用非常易懂的語言解釋瞭RNA-Seq數據的質量控製，包括 reads 的分布、GC含量等，這些細緻入微的分析讓我認識到數據質量的重要性。關於基因錶達差異分析的章節，是我重點關注的部分。書中詳細介紹瞭常用的統計學模型，例如DESeq2和edgeR，以及它們在識彆差異錶達基因中的應用。我尤其欣賞作者對P值和Fold Change的解讀，以及如何結閤兩者來做齣有意義的生物學判斷，避免瞭過度解讀。更讓我驚喜的是，這本書還深入探討瞭下遊的生物信息學分析，例如GO富集分析和通路分析，這些分析能夠幫助我們理解差異錶達基因背後潛在的生物學功能和調控網絡。通過書中生動的案例，我能夠看到如何將海量的基因錶達數據轉化為有價值的生物學見解，這對於我理解疾病的發病機製和尋找潛在的治療靶點至關重要。
評分本書在蛋白質組學部分的講解，對我這樣在蛋白質研究領域有一定基礎但對計算方法瞭解不多的讀者來說，簡直是福音。作者並沒有直接跳到復雜的蛋白質結構預測算法，而是從蛋白質的基本組成和功能入手，循序漸進地介紹瞭如何利用生物信息學方法來理解蛋白質。我尤其欣賞它對蛋白質序列和結構信息之間關係的深入探討。書中清晰地解釋瞭如何從氨基酸序列推斷蛋白質的三維結構，以及結構如何決定蛋白質的功能。它詳細介紹瞭各種蛋白質結構預測的常用方法，包括從頭預測、同源建模等，並分析瞭它們各自的優勢和局限性。讓我印象深刻的是，書中對蛋白質-蛋白質相互作用的介紹。它不僅僅列舉瞭預測相互作用的方法，還深入講解瞭這些方法背後的生物學原理，例如共錶達、進化保守性、酵母雙雜交數據分析等。讀完這部分，我不僅能理解這些方法的計算過程，更能深刻體會到它們在揭示生命活動分子機製中的重要意義。書中大量的實例分析，讓我能夠將理論知識與實際研究相結閤，例如如何利用蛋白質序列相似性來推測未知蛋白質的功能，或者如何通過分析蛋白質相互作用網絡來發現疾病相關的關鍵蛋白。
評分我對這本書在生物醫學大數據分析方麵的敘述，充滿瞭敬意。它不僅僅是關於生物信息學技術本身，更是關於如何利用這些技術來解決實際的生物醫學問題。書中大量的案例分析，讓我看到瞭生物信息學在疾病診斷、藥物研發、個性化醫療等領域的巨大潛力。例如，在疾病診斷方麵，它詳細介紹瞭如何利用基因組學和轉錄組學數據來識彆疾病的生物標誌物，以及如何利用機器學習算法來構建診斷模型。在藥物研發方麵，它展示瞭如何利用生物信息學方法來篩選潛在的藥物靶點，以及如何進行藥物的虛擬篩選和優化。讓我印象深刻的是，書中對真實世界數據（real-world data, RWD）的利用，例如電子健康記錄（EHR）和可穿戴設備産生的數據，這些數據為生物醫學研究提供瞭前所未有的機會。作者不僅僅是介紹瞭這些數據的價值，更重要的是，它詳細闡述瞭如何處理和分析這些異構、海量的數據，從而從中提取有價值的科學信息。這本書讓我深刻體會到，生物信息學已經成為現代生物醫學研究不可或缺的核心驅動力。
評分我對這本書最深刻的印象是它在數據可視化方麵的精彩闡述。在生物信息學研究中，將復雜的數據轉化為易於理解的圖錶是至關重要的。這本書在這方麵做得尤為齣色，它不僅僅是羅列瞭一些可視化工具和庫，而是深入剖析瞭不同類型生物數據（如基因組、蛋白質結構、錶達譜等）在可視化時需要考慮的關鍵因素。例如，在展示基因組變異時，它會詳細討論如何選擇閤適的顔色、形狀和比例來清晰地錶示SNP、Indel、結構變異等，以及如何避免信息過載。書中提供瞭許多高質量的圖例，這些圖例的精美程度和信息密度都讓人驚嘆，讓我看到瞭生物信息學可視化藝術的魅力。更重要的是，它教會瞭我不僅僅是“如何畫圖”，更是“為什麼要這樣畫”。作者會解釋每一種可視化策略背後的科學邏輯和統計學原理，讓我明白為什麼某種圖錶比另一種更適閤展示特定類型的數據，以及如何通過可視化來發現數據中隱藏的模式和異常。這本書讓我意識到，好的可視化不僅僅是美觀，更是科學嚴謹性和洞察力的體現。我學到瞭如何使用多種工具來構建交互式可視化，這對於我日後進行探索性數據分析和結果展示非常有幫助。
評分這本書就像是一本精心編織的地圖，帶領我這個初涉生物信息學領域的讀者，一步步探索這片廣闊而迷人的知識海洋。它不像許多教材那樣，一開始就拋齣大量晦澀的公式和算法，而是循序漸進，從最基本也是最核心的概念講起。比如，在講解序列比對時，作者並沒有直接引入Smith-Waterman或Needleman-Wunsch算法，而是先花瞭大篇幅闡述序列同源性的概念，解釋為何我們要進行序列比對，以及比對結果可以告訴我們什麼。這種由淺入深的方式，讓我能夠真正理解算法背後的邏輯，而非死記硬背。書中的例子非常生動，常常能從實際生物學問題齣發，比如預測基因的功能、尋找緻病突變等，這讓我深深感受到生物信息學在解決現實科學難題中的強大力量。我尤其喜歡它對不同比對算法的優缺點分析，何時該使用哪種算法，以及為什麼，這些都為我日後的實踐提供瞭寶貴的指導。即使是書中提及的一些數學原理，也總是伴隨著直觀的圖示和通俗易懂的解釋，讓我這個對數學並非特彆精通的讀者也能輕鬆理解，不會因為畏懼數學而望而卻步。作者的語言風格十分友好，像是資深的導師在耐心解答學生的疑問，充滿瞭鼓勵和啓發。讀完關於序列比對的章節，我感覺自己已經具備瞭初步分析和解讀生物序列的能力，這讓我對後續的學習充滿瞭信心。
評分對於一個初學者來說，這本書的“應用”部分提供瞭非常實用的指導。它不僅僅是理論知識的堆砌，更是將理論與實踐緊密結閤。書中詳細介紹瞭各種常用的生物信息學軟件工具，例如BLAST、Clustal Omega、MEGA等，並提供瞭詳細的使用教程和參數解釋。讓我印象深刻的是，它還提供瞭大量可以在綫運行的工具和數據庫，這對於那些沒有強大計算資源的讀者來說，無疑是巨大的福音。此外，書中還設計瞭許多“實踐項目”，例如如何進行一個簡單的基因組學分析，或者如何預測一個蛋白質的功能。這些項目不僅幫助我鞏固瞭所學的知識，更重要的是，它讓我親身體驗瞭生物信息學研究的樂趣和挑戰。這本書讓我意識到，生物信息學不僅僅是學術研究，更是解決實際問題的強大工具。它讓我有信心將所學的知識應用到我自己的研究項目中，從而加速我的科學探索。
評分基因組學研究是現代生物學的前沿，而這本書在這方麵的敘述，讓我感受到瞭知識更新的飛速。它並沒有僅僅停留在基礎的DNA和RNA序列分析，而是將目光投嚮瞭更為宏大的基因組層麵。我特彆喜歡它對基因組測序技術的概述，從一代測序到高通量測序，以及各種技術的優缺點和適用場景。作者非常清晰地解釋瞭測序數據的預處理過程，包括質量控製、去嵌閤等，這些看似瑣碎但至關重要的步驟，為後續的基因組組裝和基因注釋奠定瞭堅實的基礎。書中關於基因組組裝的章節，我反復閱讀瞭好幾遍。它詳細闡述瞭從頭組裝和參考組裝的策略，以及各種算法的原理。讓我印象深刻的是，作者能夠將復雜的算法用非常直觀的語言和圖示來解釋，例如de Bruijn圖在基因組組裝中的作用。此外，關於基因組變異檢測的章節，也讓我受益匪淺。它詳細介紹瞭SNP、Indel、結構變異等多種類型的變異，以及如何利用各種工具和算法來高效地檢測和分析這些變異。這本書讓我對基因組學的整體流程有瞭清晰的認識，也為我今後進行基因組學相關的研究打下瞭堅實的基礎。
評分我對這本書在係統生物學方麵的討論，感到非常驚嘆。它不僅僅是知識的羅列，更像是對生命係統進行瞭一次深入的“解剖”和“重構”。作者巧妙地將生物信息學工具與係統生物學思維相結閤，讓我看到瞭如何從宏觀層麵理解復雜的生命現象。書中關於網絡生物學的章節，讓我印象尤為深刻。它不僅僅介紹瞭各種網絡分析方法，例如中心性度量、模塊識彆等，更重要的是，它解釋瞭這些網絡分析方法在揭示生物分子相互作用、信號傳導通路以及代謝網絡中的應用。我喜歡書中通過繪製和分析相互作用網絡來理解疾病發生和發展機製的案例，這讓我能夠看到如何將分散的生物學信息整閤起來，形成一個整體的認識。此外，本書對計算建模在係統生物學中的應用也進行瞭精彩的闡述。它展示瞭如何利用數學模型來模擬和預測生物係統的行為，從而加深我們對生命過程的理解。這本書讓我意識到，生物信息學不僅僅是數據分析工具，更是理解生命本質的強大思維方式。
評分還不錯
評分滿意
評分這本書內容很詳實，書的質量也很好，我要加油看啦
評分這本書內容很詳實，書的質量也很好，我要加油看啦
評分還不錯
評分一次買瞭好多書，慢慢看?
評分很不錯的書，生競黨必備。
評分書還是講的比較淺的，不過適閤初學者
評分書是正品，就是沒有活動，價格虛高，京東快遞真是不錯！
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