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冯世鹏 等 著

图书标签:

• 生物信息学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 数据分析
• 算法
• Python
• R语言
• 生物统计
• 序列分析
• NGS

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121302244

版次：1

商品编码：12297631

包装：平装

丛书名： 生命科学与信息技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：340

字数：550000

正文语种：中文

内容简介

生物信息学是运用生物学、数学、计算机科学等多学科技术与手段进行生物信息的获取、贮存、分析、利用的一门交叉学科，是目前生物学研究热门领域之一。本书内容包括两个篇章：一是Windows系统下进行文献检索、数据库使用、引物设计、核酸蛋白质序列分析、进化分析、蛋白质结构分析、miRNA分析等理论与方法及相关软件使用介绍；二是linux系统下面对于基因组测序、RNAseq、miRNAseq等二代测序数据组装、基因预测、注释、表达分析等操作流程及相关软件介绍。

作者简介

冯世鹏，中科院广州生物医药与健康研究院生物化学与分子生物学专业博士毕业，海南大学农学院讲师，担任海南大学本科及研究生的《生物信息学》、《分子生物学》等课程教学任务，承担过多项重点科研或教研项目。

目录

第0章 绪论 1
0．1 生物信息学的发展历史 1
0．1．1 Bioinfomatics的来源 1
0．1．2 生物信息学的定义 1
0．1．3 人类基因组计划 1
0．1．4 生物信息学发展重要人物及
大事 2
0．2 生物信息学的研究内容 4
0．2．1 生物分子数据的收集与管理 4
0．2．2 数据库搜索及序列比较 5
0．2．3 基因组序列分析 5
0．2．4 基因表达数据的分析与处理 5
0．2．5 蛋白质结构预测 6
0．2．6 非编码RNA研究 6
0．2．7 表观遗传学研究 7
0．3 生物信息学的生物学基础知识 7
0．3．1 遗传定律 7
0．3．2 DNA分子结构 8
0．3．3 基因结构 8
0．3．4 中心法则 9
0．3．5 密码子表 9
0．3．6 蛋白质结构与功能 9
0．3．7 PCR技术 9
参考文献 10
Windows篇
第1章 文献信息检索 12
1．1 文献资源的分类 12
1．1．1 根据出版形式进行分类 12
1．1．2 综合分类法 13
1．1．3 标识码及编号 14
1．2 文献的格式 15
1．3 文献检索 17
1．3．1 文献检索词的来源 17
1．3．2 搜索数据库选择 18
1．3．3 检索式构建 19
1．3．4 检索结果的处理 21
1．3．5 CNKI数据库查询举例 21
1．3．6 Elsevier数据库检索举例 25
1．4 文献信息的价值判断及阅读 27
1．4．1 文献的价值判断 27
1．4．2 文献有效阅读 29
1．5 科技查新 29
习题 31
参考文献 31
第2章 生物信息数据资源 32
2．1 核酸序列数据库 32
2．1．1 GenBank数据库及其分类 33
2．1．2 Entrz Nucleotide数据库及
其分类 34
2．1．3 NCBI其他数据库 34
2．1．4 GenBank数据格式 35
2．1．5 GenBank数据访问方式 35
2．1．6 基因数据库记录格式及搜索 38
2．2 蛋白质序列数据库 39
2．2．1 UniProt数据库介绍 39
2．2．2 Uniprot数据获得方式 41
2．2．3 UniProt数据库记录格式 42
2．3 蛋白质结构数据库 43
2．3．1 PDB数据库发展历史 43
2．3．2 RCSB PDB数据库介绍 44
2．3．3 RCSB PDB数据库搜索 45
2．3．4 RCSB PDB数据记录 46
2．4 物种基因组数据库 47
2．4．1 小鼠基因组数据库 47
2．4．2 拟南芥基因组数据库 49
2．5 代谢通路数据库 52
2．5．1 在KEGG数据库搜索 53
2．5．2 主页快速链接 54
2．5．3 KEGG通路图及其元素意义 55
2．6 基因组浏览器 57
2．6．1 基因组数据展示内容 58
2．6．2 BLAT搜索 61
2．7 非编码RNA数据库 62
2．7．1 miRNA数据库 62
2．7．2 NONCODE数据库 63
习题 66
参考文献 66
第3章 序列比对 68
3．1 比对程序介绍 68
3．2 比对序列相似性的统计特性 69
3．3 在线BLAST序列比对 72
3．4 本地运行BLAST 75
3．4．1 BLAST程序的下载和安装 75
3．4．2 搜索数据库的索引格式化 75
3．4．3 运行BLAST程序，搜索本地
序列数据库 76
3．5 多序列比对 77
3．5．1 ClustalX的使用 77
习题 80
参考文献 80
第4章 核酸序列分析 81
4．1 基因阅读框的识别 81
4．2 基因其他结构区预测 82
4．2．1 CpG岛的预测 82
4．2．2 转录终止信号预测 84
4．2．3 启动子区域的预测 84
4．2．4 密码子偏好性计算 86
4．3 引物设计 88
4．3．1 引物设计的基本原则 88
4．3．2 Primer 5引物设计 88
4．3．3 利用Primer 5进行酶切位点
分析 91
4．4 核酸序列的其他转换 92
习题 93
参考文献 93
第5章 蛋白质序列分析 94
5．1 蛋白质理化性质和一级结构
分析 94
5．1．1 蛋白质理化性质分析 94
5．1．2 蛋白质理化性质分布图 95
5．1．3 蛋白质信号肽预测 97
5．2 蛋白质二级结构分析 99
5．2．1 蛋白质跨膜结构区分析 99
5．2．2 蛋白质卷曲螺旋分析 101
5．2．3 蛋白质二级结构预测分析 103
5．3 蛋白质三维结构预测分析 104
习题 105
参考文献 105
第6章 基因表达分析 106
6．1 qPCR数据分析 106
6．1．1 绝对定量分析方法 107
6．1．2 相对定量方法分析 108
6．2 基因芯片数据分析 111
6．2．1 从GEO上下载基因芯片表达
谱数据 111
6．2．2 将表达谱数据导入MATLAB
软件 112
6．2．3 对soft格式文件的标准化 113
6．2．4 差异表达基因筛选 114
习题 114
参考文献 115
第7章 进化分析 116
7．1 进化理论介绍 116
7．1．1 种群是生物进化的基本单位 116
7．1．2 可遗传的变异是生物进化的
原始材料 116
7．1．3 分子进化中性学说 117
7．2 进化分析(以MEGA为例) 117
7．2．1 序列准备 118
7．2．2 序列比对 119
7．2．3 建树计算 119
7．2．4 进化树的调整 121
习题 121
参考文献 122
第8章 非编码miRNA分析 123
8．1 miRNA简介 123
8．1．1 miRNA的生物合成 123
8．1．2 miRNA调控基因表达的机理 124
8．1．3 miRNA的生理调节作用 125
8．2 miRNA靶基因预测 125
8．2．1 miRNA靶基因的预测原理 125
8．2．2 miRNA靶基因的预测软件 126
8．2．3 miRNA靶基因的预测步骤 127
8．3 调控靶基因的miRNA预测 130
8．4 miRBase数据库的使用 131
8．4．1 miRBase数据库的搜索 131
8．4．2 miRBase数据库批量下载 132
8．4．3 miRNA记录信息 133
习题 134
参考文献 134
Linux篇
第9章 Linux系统 138
9．1 Linux简介 138
9．1．1 什么是Linux系统 138
9．1．2 为什么要学习Linux系统 139
9．1．3 如何学习Linux系统 140
9．2 Linux系统安装 140
9．2．1 Linux系统下载 140
9．2．2 系统安装盘制作 142
9．2．3 CentOS 6．5操作系统安装 144
9．2．4 更新yum源 154
9．3 Linux命令行模式――终端 155
9．4 Linux系统开关机 156
9．5 Linux系统文件 157
9．5．1 Linux文件夹及其主要作用
(以CentOS 6．5为例) 157
9．5．2 Linux的文件信息的意义 158
9．5．3 Linux命令帮助文件 159
9．6 几个重要的快捷键 161
9．7 Linux系统的命令 161
9．7．1 Linux系统命令的输入格式 161
9．7．2 常用命令及其常用选项介绍 161
9．7．3 数据流重定向 167
9．7．4 管道命令 168
9．7．5 vim编辑器工具 168
9．7．6 其他命令 170
习题 177
参考文献 177
第10章 Perl语言 178
10．1 Perl版本 178
10．2 Perl标量数据 179
10．2．1 Perl运算符 180
10．2．2 标量变量 180
10．2．3 数字及字符串的比较
运算符 181
10．3 列表与数组 182
10．3．1 数组及其赋值操作 182
10．3．2 数组元素的引用 182
10．3．3 数组相关的几个命令 183
10．4 哈希 183
10．4．1 哈希赋值 184
10．4．2 哈希的相关函数 184
10．5 判断式及循环控制结构 185
10．5．1 if条件判断式 185
10．5．2 while循环结构 185
10．5．3 until循环结构 186
10．5．4 foreach循环结构 186
10．5．5 each控制结构 186
10．6 正则表达式 187
10．6．1 正则表达式相关符号 187
10．6．2 捕获变量 188
10．6．3 正则表达式中特殊字符
的意义 188
10．7 Perl的排序 189
10．7．1 sort命令 189
10．7．2 sort与比较运算符及默认
函数的连用 189
10．8 Perl默认的函数的总结 189
10．9 程序精解 190
10．9．1 实例一：从fasta文件中
寻找特定的序列 190
10．9．2 实例二：文本内容分类
统计功能 193
10．9．3 实例三：统计文件内容
是否有重复 195
10．9．4 实例四：Scaffolds序列
的排序 196
习题 196
参考文献 197
第11章 测序方法及数据处理 198
11．1 测序技术的发展 198
11．1．1 第一代测序方法 198
11．1．2 二代测序方法 201
11．1．3 测序文库插入片段大小
选择 205
11．1．4 测序类型 205
11．1．5 测序方法的搭配 206
11．1．6 测序质量值 206
11．2 测序数据处理 207
11．3 测序数据质量分析 208
11．3．1 用FastQC软件对测序数据
进行评估 208
11．3．2 NGSQCToolKit对测序
Reads的处理 213
11．3．3 FASTX_Toolkit对测序
Reads的处理 216
11．4 深度测序数据上传SRA
数据库 218
11．4．1 材料准备 220
11．4．2 注册项目信息 221
11．4．3 提供技术信息 224
11．4．4 上传数据 227
11．4．5 数据传输完毕状态 230
习题 231
参考文献 231
第12章 基因组组装 232
12．1 Velvet拼装软件 233
12．1．1 Velvet软件安装 234
12．1．2 Velvet参数介绍 234
12．1．3 Velvet命令运行 237
12．1．4 Velvet运行结果解读 237
12．2 SOAPdenovo软件拼装 238
12．2．1 软件的安装 239
12．2．2 参数介绍 239
12．2．3 SOAPdenovo命令运行 241
12．2．4 SOAPdenovo运行结果
解读 242
12．3 ABySS软件拼装 242
12．3．1 ABySS的安装 242
12．3．2 ABySS主要参数介绍 243
12．3．3 ABySS命令运行 245
12．3．4 ABySS运行命令结果解读 245
12．4 ALLPATH-LG软件拼装 245
12．4．1 ALLPATH-LG的安装 246
12．4．2 ALLPATH-LG的主要参数 246
12．4．3 ALLPATH-LG测试数据
运行过程解读 249
12．4．4 运行结果解读 252
12．5 Gaps修补 252
12．5．1 GapFiller软件安装 252
12．5．2 相关参数介绍 253
12．5．3 程序运行命令 254
12．5．4 运行结果解读 254
12．6 基因组组装效果评估 254
习题 254
参考文献 255
第13章 小RNA测序数据分析 256
13．1 小RNA测序简介 256
13．2 小RNA测序数据质控 257
13．3 miRNA的识别 259
习题 263
参考文献 263
第14章 RNA-seq数据分析 264
14．1 转录组序列比对 265
14．1．1 数据准备 265
14．1．2 比对数据库 265
14．1．3 TopHat软件下载及安装 266
14．1．4 Bowtie软件和SAMtools
软件下载及安装 266
14．1．5 常用TopHat参数介绍 266
14．1．6 基因组数据库序列索引 267
14．1．7 TopHat使用实例 267
14．1．8 输出文件说明 267
14．2 转录本组的组装 268
14．2．1 cufflinks的安装 268
14．2．2 cufflinks的参数 269
14．2．3 cufflinks的输出结果 269
14．3 合并转录组 269
14．3．1 用cuffmerge合并转录本
的命令 270
14．4 基因表达差异分析 270
14．4．1 用cuffquant计算表达谱 270
14．4．2 用cuffdiff计算不同样本
表达谱的差异 271
14．5 差异表达结果的热图表示 272
习题 273
参考文献 273
第15章 基因预测 275
15．1 GeneMark软件序列 275
15．1．1 GeneMarkS的安装 275
15．1．2 相关参数介绍 276
15．1．3 GeneMarkS命令运行 279
15．1．4 GeneMarkS运行结果解释 280
15．2 Glimmer软件 280
15．2．1 Glimmer软件安装 280
15．2．2 相关命令参数介绍 281
15．2．3 程序运行 284
15．2．4 结果解读 286
15．3 AUGUSTUS 286
15．3．1 AUGUSTUS软件安装 286
15．3．2 相关参数介绍 286
15．3．3 训练AUGUSTUS 287
15．4 PASA 291
15．4．1 PASA软件安装 291
15．4．2 相关命令参数介绍 293
15．4．3 命令运行 294
15．4．4 运行结果解读 296
15．5 EVM(EVidenceModeler) 296
15．5．1 EVM软件下载安装 296
15．5．2 相关参数介绍 297
15．5．3 EVM软件的运行 298
习题 300
参考文献 300
第16章 基因注释及功能分析 302
16．1 BLAST软件介绍 302
16．1．1 BLAST软件安装 302
16．1．2 相关命令参数介绍 303
16．2 NR注释 308
16．2．1 NR数据库制备过程 308
16．2．2 NR注释过程 309
16．3 COG注释 310
16．3．1 COG数据库准备过程 310
16．3．2 COG命令注释过程 311
16．4 Swiss-Prot注释 311
16．4．1 数据库准备 312
16．4．2 Swiss-Prot注释过程 312
16．4．3 InterPro注释 312
16．5 KEGG注释 314
16．6 GO注释 317
习题 320
参考文献 321
附录A 生物信息学文件格式 322

前言/序言

前 言

关于本书的成因：希望通过本书让读者了解生物信息学，并能利用生物信息学工具进行常规的分析；对于学有余力或者对生物信息学有浓厚兴趣的读者，则读完本书后可进行二代测序数据的初步深度分析。本书主要针对生物科学相关专业本科生、研究生或者其他有志于学习生物信息学的初学者，希望这本书能起到抛砖引玉的作用，带领他们进入生物信息学领域。

关于本书的内容：全书分为两篇，Windows篇属于生物信息学基础，相关生物信息学软件在装有Windows系统的计算机上即可运行，这部分内容要求每个生物科学专业的本科生或读者必须了解掌握，主要包括生物信息相关数据库、序列比对、引物设计、序列分析、进化分析等；Linux篇属于生物信息学的深度应用，主要软件及其应用需要在安装Linux系统的计算机上才能最有效地运行，这部分的内容供学有余力或者有志于进行生物信息学研究应用的学生或工作人员学习，主要包括基因组、转录组的测序、组装、注释等分析内容。

关于学习生物信息学的态度：不贪多、不畏多、自学为主、教学为辅。所谓“不贪多”，就是生物信息学涉及多个学科门类，一个人几乎不可能精通所有相关门类，因此最好根据个人兴趣选择其中一个方向刻苦钻研，勤以练习，融会贯通，同时兼顾其他方面。所谓“不畏多”，就是不要被生物信息学所需要学习的知识吓到，有的知识够用即可，遇到需要进一步学习的时候再去学习新的知识，循序渐进，学得也快。所谓“自学为主、教学为辅”，就是强调学习的主动性，带着强烈的兴趣学习，学习效果要远好于被迫学习。自学过程中不可避免地会遇到一些问题，此时力求通过查阅资料自行解决问题，因此会自然而然地产生自豪感；如果自己查阅资料无法解决的时候最好能有人给以辅助，否则会卡在那里、无法进行后续的学习，这就是要有教学为辅的作用。生物信息学注重实际分析，由于软硬件的差异，对于同样的数据，不同的人处理得到的结果可能不一致，这就要勤加练习，积累经验，分析导致不同结果产生的原因，并能对结果进行取舍，或者改变条件重新分析。

生物信息学，你可以爱它，因为它帮你解决了很多生物学的问题；你也可以恨它，因为有时候你的问题它无法解决。但不管你是爱还是恨，它就在那里，如果你的工作或者学习跟生物有关，你就必须要了解它！

冯世鹏

2017年6月12日于海大

《生命之弦：探寻基因密码的奥秘》 内容简介： 《生命之弦：探寻基因密码的奥秘》并非一本详述特定技术方法的实用教程，而是一次引人入胜的科学探索之旅，它旨在为所有对生命本质充满好奇的读者，揭示隐藏在DNA双螺旋深处、驱动着一切生命活动的宏大叙事。本书将带领我们穿越时空的维度，从最微观的分子层面，逐步剖析生命信息是如何编码、传递、表达并演变的，最终汇聚成我们所见的丰富多彩的世界。 本书的开篇，我们将从人类对生命起源的古老追问出发，回溯基因概念的萌芽，从孟德尔的豌豆实验到沃森与克里克的DNA双螺旋结构发现，如同解开第一个锁扣，为我们打开了认识生命“语言”的大门。我们将深入浅出地解读DNA、RNA和蛋白质这生命科学“三大巨头”之间的精妙协作。DNA，这个承载着生命蓝图的分子，其碱基序列的排列组合如何决定了生物体的性状？RNA，作为DNA信息的信使，在蛋白质的合成过程中扮演着怎样的关键角色？而蛋白质，作为生命活动的执行者，又是如何由氨基酸线性排列通过复杂折叠形成三维结构的？本书将以生动形象的比喻和清晰易懂的图示，化繁为简，让读者深刻理解这一核心的分子机制。 接着，我们将目光投向基因表达的调控，这是生命精细运作的另一重要环节。基因并非一成不变的刻板指令，而是根据细胞内外的环境信号进行动态开关的。本书将介绍基因表达调控的多层次机制，从转录因子的结合、启动子和增强子的作用，到表观遗传修饰（如DNA甲基化和组蛋白修饰）对基因活性的影响。我们将探讨这些调控网络如何协同工作，确保细胞在特定时间和空间精确地表达所需的基因，从而维持细胞功能、组织发育以及个体生命的正常运行。例如，一个神经细胞和一块肌肉细胞共享几乎相同的基因组，但它们的命运却截然不同，这背后的奥秘就隐藏在精巧的基因表达调控之中。 随后，本书将深入基因组学的广阔天地。一个生物体的全部遗传物质，即基因组，蕴含着惊人的信息量。我们将介绍基因组测序技术的飞速发展，如何让我们能够以前所未有的速度和精度“阅读”整个基因组。我们将探讨基因组的结构，包括基因、非编码区、重复序列等，并揭示这些结构的意义。通过比较不同物种的基因组，我们可以窥探生命的演化历史，理解物种间的亲缘关系，甚至追溯我们自身的起源。基因组学不仅揭示了“是什么”，更在不断探索“为什么”——为什么某些基因在特定疾病中会发生突变？为什么不同人群对药物的反应会有差异？ 本书还将触及基因突变与遗传疾病的联系。基因的微小变异，如同文本中的一个错别字，有时会引发意想不到的后果，导致遗传性疾病的发生。我们将介绍各种类型的基因突变，如点突变、插入、缺失、重复等，以及它们如何影响蛋白质的功能，进而引发疾病。本书将以一些典型的遗传疾病为例，说明基因缺陷如何与临床表现相关联，同时也展望基因治疗的未来前景，为攻克遗传性疾病带来希望。 此外，我们还将一同探索基因与环境的交互作用。生命并非完全由基因“决定”，环境因素同样扮演着至关重要的角色。本书将强调基因型与表型的复杂关系，即基因如何与环境相互作用，共同塑造出个体的特征。例如，一个人可能携带某种疾病的易感基因，但如果生活方式健康，环境因素有利，疾病的发病风险也可能大大降低。这种“基因-环境交互作用”的理念，让我们对生命有了更全面、更动态的认识。 本书的一大亮点在于，它将带领读者领略生物信息学在现代生命科学研究中的强大力量，但侧重点并非技术操作本身，而是通过案例和概念解释，展现其如何帮助我们分析海量生物数据，发现隐藏的规律。例如，如何利用计算工具寻找新的药物靶点？如何通过比对序列分析基因的功能？如何利用算法预测蛋白质的三维结构？本书将以科普的方式，让读者感受到生物信息学作为连接生命科学与计算机科学的桥梁，在加速科学发现、推动医学进步方面的重要作用。 在探索基因奥秘的同时，本书也关注生命的演化。基因的突变、重组以及自然选择，共同谱写了生命演化的壮丽史诗。我们将简要介绍进化论的基本原理，以及基因如何成为演化过程中的基本单位，并通过群体遗传学的视角，理解基因频率的改变如何驱动着物种的变迁。从最简单的单细胞生物到复杂的人类，每一个生命形式都镌刻着亿万年的演化痕迹。 最后，《生命之弦：探寻基因密码的奥秘》将以对未来生命科学的展望作为结尾。随着基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）的不断突破，我们正站在一个前所未有的十字路口。本书将探讨这些前沿技术可能带来的伦理挑战与社会影响，同时强调科学研究的责任与担当。生命密码的解读，不仅仅是为了满足人类的好奇心，更是为了更好地理解生命、保护生命、改善生命。 本书致力于以清晰的语言、严谨的科学态度、引人入胜的故事，为读者构建一幅关于生命本质的宏伟图景。它不提供操作手册，而是点燃求知欲，启发思考，让每一个读者都能在这条探寻生命之弦的旅途中，获得深刻的启迪和不竭的动力。无论您是生物学专业的学生，还是对生命科学充满好奇的普通读者，《生命之弦》都将是您理解生命“语言”的一份宝贵指南，一次拓展认知边界的难忘经历。

评分☆☆☆☆☆

我最近对生物信息学产生了浓厚的兴趣，并有幸读到了《实用生物信息学》这本书。让我印象最深刻的是，这本书并没有将生物信息学视为一个孤立的学科，而是将其置于更广阔的生命科学背景下进行阐述，这使得我对生物信息学的作用和意义有了全新的认识。作者在讲解每一个技术或工具时，都会先阐述其背后的生物学问题，例如，在介绍基因组组装时，会先讨论到人类基因组计划的宏伟目标以及面临的挑战，然后再引出组装算法。这种“问题驱动”的学习方式，让我能够更好地理解为什么需要这些技术，以及它们是如何解决实际问题的。书中对于各种常用生物信息学软件和平台的介绍，都非常详细，并且附带了丰富的操作截图和命令行示例，我完全可以照着书本一步步地进行操作，而不用担心会“卡壳”。我尤其喜欢书中关于“数据挖掘”和“机器学习在生物信息学中的应用”的章节，这让我看到了生物信息学在预测模型构建、疾病风险评估等方面的巨大潜力。作者通过列举一些成功的应用案例，比如利用机器学习算法预测蛋白质的功能，或者从海量的基因组数据中挖掘出与特定疾病相关的基因，让我对生物信息学的前景充满了期待。这本书的逻辑结构非常清晰，章节之间的过渡自然流畅，让人读起来感觉非常顺畅。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了《实用生物信息学》，这是一本让我受益匪浅的书。我一直对生物学充满兴趣，但对于如何处理和分析大量的生物数据却感到束手无策。这本书正好解决了我的痛点。作者以一种非常系统的方式，从基础概念讲起，逐步深入到各种常用的生物信息学工具和技术。我特别喜欢书中关于“生物信息学工作流程”的介绍，它详细地描绘了从数据获取、预处理、分析到结果解读的整个过程，让我对生物信息学研究有了一个清晰的认识。书中对各种常用算法的解释，都非常到位，并且附带了大量的图示，让我能够更好地理解算法的原理。我尤其欣赏书中关于“高通量测序数据分析”的章节，这让我了解了如何处理和分析海量的基因组、转录组数据，这在当今的生命科学研究中至关重要。通过书中丰富的案例，我看到了生物信息学是如何帮助科学家们发现新的基因功能，理解疾病的发病机制，甚至开发个性化的治疗方案。这本书的语言风格非常严谨，但又不失启发性，读起来让人受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

《实用生物信息学》这本书，给我带来了前所未有的学习体验。我一直觉得生物信息学是一个非常专业的领域，门槛很高，但这本书的出现，让我觉得自己也可以掌握这门学科。作者非常善于将复杂的概念进行“碎片化”和“可视化”，比如在讲解“聚类分析”时，会用很形象的比喻来类比不同基因的表达模式，以及如何将它们进行分组。我特别欣赏书中对各种生物信息学分析工具的详细介绍，从命令行工具到图形用户界面软件，都提供了清晰的安装和使用说明。这让我可以根据自己的需求，选择合适的工具进行学习和实践。书中关于“变异检测”和“进化分析”的章节，让我对基因组学的研究有了更深入的了解，也让我看到了生物信息学在揭示生命演化奥秘方面的强大力量。作者通过一些有趣的案例，比如分析不同物种的基因组差异，或者追踪病毒的进化轨迹，让我对生物信息学的应用充满了想象。这本书的结构设计非常合理，章节之间的逻辑关系清晰，读起来感觉非常顺畅。

评分☆☆☆☆☆

《实用生物信息学》这本书，可以说是一次非常愉快的知识探索之旅。作为一名对生物学有着浓厚兴趣但缺乏专业背景的读者，我原以为生物信息学是遥不可及的，但这本书的出现彻底颠覆了我的认知。作者在开篇就用非常生动形象的比喻，解释了基因、DNA、RNA、蛋白质这些基础概念，让我这个“门外汉”也能轻松理解。随后，书本就自然地过渡到了生物信息学的核心内容，比如如何从海量的生物数据中提取有用的信息。我特别喜欢书中关于“数据库查询与管理”的部分，作者详细介绍了各种主要的生物数据库，如NCBI、EBI、PDB等，并提供了详细的检索技巧和数据下载方法。这对于我想要进行一些初步的数据探索非常有帮助。更令我惊喜的是，书中还穿插了许多关于生物信息学在实际生活中的应用案例，比如通过基因测序技术来追溯病原体传播路径，或者利用生物信息学工具来设计更有效的药物。这些鲜活的案例让我看到了生物信息学并非只是冰冷的理论，而是能够切实解决现实问题的强大工具。书中对于各种分析流程的讲解，都非常细致，而且有很多图示和流程图，让我能够清晰地把握整个分析过程。阅读体验非常好，文字流畅，排版精美，让我爱不释手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《实用生物信息学》精准地概括了其内容，但我不得不说，它远比我想象的要“实用”得多。我一直以为生物信息学离我这种非专业人士非常遥远，只是一些高度专业化的领域才能接触到的知识，但这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常接地气的方式，将看似高深的生物信息学概念，拆解成一个个容易理解的模块。例如，在讲到“数据可视化”时，书中详细介绍了如何使用R语言和Python等工具，将复杂的基因组数据转化为直观的图表，比如基因表达热图、SNP频率分布图等等。这些图表不仅能帮助研究人员更清晰地理解数据，也为我这样的读者提供了一个观察生命科学研究成果的窗口。我特别欣赏书中提供的“实战演练”环节，它会给出一些真实数据集，然后引导读者一步步完成分析任务，比如从公共数据库下载数据，进行数据清洗，然后运用特定的软件工具进行分析，最后解读结果。这种“边学边做”的学习模式，让我对生物信息学分析流程有了非常直观的感受，也让我对数据分析过程中的每一个步骤都有了更深刻的理解。书中还探讨了生物信息学在个性化医疗、疾病诊断和药物研发中的应用，通过具体的案例，展现了生物信息学如何为人类健康带来福音。这本书的语言风格非常友好，没有过多的专业术语堆砌，即使是初学者也能轻松阅读。

评分☆☆☆☆☆

《实用生物信息学》这本书，可以说是我近期阅读体验最好的一本。我一直对生命科学领域充满好奇，而生物信息学恰恰是连接生物学和计算机科学的桥梁。这本书恰如其分地填补了我在这一领域的知识空白。作者非常善于将复杂的生物信息学概念，转化为通俗易懂的语言，比如在讲解“基因组学”时，会先用“生命的蓝图”来比喻基因组，然后深入浅出地介绍基因组测序、组装和注释等过程。我尤其喜欢书中提供的“案例研究”部分，通过对真实生物学问题的分析，展示了生物信息学方法的应用。例如，书中详细阐述了如何利用生物信息学工具来识别病原体，追踪传染病的传播，这让我深刻体会到生物信息学在公共卫生领域的重要作用。这本书的排版设计也十分用心，图文并茂，让我在阅读过程中能够更加直观地理解概念。阅读这本书，让我对生命科学的研究方法有了更深刻的认识，也激发了我进一步探索生物信息学的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了一本让我大开眼界的书，叫做《实用生物信息学》。说实话，我之前对生物信息学只有一些模糊的概念，觉得它离我的生活很远，但这本书彻底改变了我的想法。作者用一种非常引人入胜的方式，将生物信息学这门学科的魅力展现出来。我特别喜欢书中关于“生物数据获取与处理”的部分，作者详细介绍了各种公开的生物数据库，以及如何从中高效地提取和整理我需要的数据。这对于任何想要开展生物信息学研究的人来说，都非常有价值。书中还包含了大量的实例分析，比如如何利用基因组数据来分析某种疾病的遗传基础，或者如何通过蛋白质结构预测来辅助药物设计。这些案例都非常贴近实际研究，让我看到了生物信息学在解决真实世界问题中的重要作用。我尤其欣赏书中关于“机器学习在生物信息学中的应用”的章节，这让我了解了如何利用先进的算法来挖掘数据中的隐藏信息，并进行预测。这本书的语言风格非常活泼，没有枯燥的理论说教，而是充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我一直对生命科学充满好奇，但苦于缺乏系统性的生物学知识，所以对生物信息学这个新兴领域一直只能望而却步。《实用生物信息学》这本书，则像一扇窗，为我打开了通往这个精彩世界的大门。最让我赞赏的是，作者并没有将生物信息学知识孤立起来讲，而是将其融入到了具体的生物学研究问题中。比如，在讲解“序列比对”时，会先探讨为什么我们需要比较DNA或蛋白质序列，然后才介绍相关的算法和工具。这种“情境化”的教学方式，让学习过程变得更加生动有趣，也更容易理解。书中对各种常用生物信息学软件的介绍，都非常详尽，并且提供了清晰的安装指南和操作步骤，我完全可以按照书中的指引，在自己的电脑上搭建起一个初步的生物信息学分析环境，并动手实践。我尤其喜欢书中关于“基因功能预测”和“通路分析”的章节，这让我看到了生物信息学如何帮助我们理解基因的奥秘，以及它们在复杂的生命网络中扮演的角色。通过一些具体的案例，我了解到生物信息学是如何帮助科学家们发现新的生物标志物，甚至预测疾病的发生风险。这本书的语言风格非常平实易懂，即使是初学者也能轻松理解，而且充满了启发性。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本让我爱不释手的新书，虽然名字听起来有些学术，叫做《实用生物信息学》，但读起来却非常有意思，而且非常贴近实际应用。我之前对生物信息学只有一些模糊的概念，知道它和生物数据分析有关，但具体能做什么、怎么做，我完全没概念。这本书就像一盏明灯，把我带入了全新的领域。我特别喜欢它从一个非常基础的概念讲起，比如什么是基因组、什么是蛋白质，这些最核心的生物学知识，作者都用非常易懂的比喻和清晰的图示来解释，让即使是我这样的生物学“小白”也能快速理解。然后，它就顺理成章地过渡到生物信息学的核心工具和方法，比如各种数据库的使用，像NCBI、EBI这样的巨头，我以前只知道它们很有名，但不知道怎么用，这本书就手把手地教我如何查询、如何筛选，如何找到我想要的数据。更让我惊喜的是，它还讲解了生物信息学在疾病研究、药物开发、甚至农业育种方面的实际应用案例。比如，书中用一个具体的案例，详细阐述了如何利用基因组学数据来分析某种罕见病的病因，从最初的数据获取到最终的结论推导，整个过程都交代得清清楚楚，让我看到了生物信息学解决实际问题的强大力量。读完这些案例，我感觉自己对生物学研究的认知都提升了一个层次，不再仅仅是停留在课本上的理论知识，而是看到了鲜活的、充满活力的研究前沿。这本书的语言风格也很棒，既有严谨的学术态度，又不失幽默和启发性，读起来一点都不会枯燥乏味。总的来说，这是一本非常值得推荐的书，无论你是生物学专业的学生，还是对生物信息学感兴趣的普通读者，都能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

翻开《实用生物信息学》，我立刻被它扑面而来的“实用”气息所吸引。这本书并非那种只讲理论、不接地气的学术著作，而是真正将生物信息学这门学科的核心概念、常用工具和关键技术，用一种极其清晰、逻辑严谨的方式呈现在读者面前。我尤其欣赏它在讲解复杂概念时所采用的循序渐进的方法。比如，在介绍序列比对这一基础但至关重要的技术时，作者并没有直接抛出各种算法，而是先从“找相似性”这个最直观的需求入手，然后逐步引出BLAST、FASTA等经典算法的原理和应用场景。书中大量的图示和代码示例，更是起到了画龙点睛的作用，让我能够一边阅读一边动手实践，真正理解算法的运作机制，而不是被动地接受信息。我特别喜欢它对各种生物数据库的详细介绍，从基因组数据库到蛋白质数据库，再到功能注释数据库，这本书都提供了详尽的注册、检索和数据下载指南，这对于我这种想要开展初步研究的初学者来说，简直是太有帮助了。书中还包含了许多前沿领域的案例分析，比如利用RNA测序数据进行基因表达调控分析，或者运用蛋白质结构预测工具来解析蛋白功能。这些案例不仅让我看到了生物信息学在生命科学研究中的巨大潜力，更激发了我进一步深入学习的兴趣。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，行间距合理，阅读体验极佳，让我可以长时间沉浸其中，享受知识的乐趣。