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馮世鵬 等 著

圖書標籤:

• 生物信息學
• 基因組學
• 蛋白質組學
• 數據分析
• 算法
• Python
• R語言
• 生物統計
• 序列分析
• NGS

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121302244

版次：1

商品編碼：12297631

包裝：平裝

叢書名： 生命科學與信息技術叢書

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：340

字數：550000

正文語種：中文

內容簡介

生物信息學是運用生物學、數學、計算機科學等多學科技術與手段進行生物信息的獲取、貯存、分析、利用的一門交叉學科，是目前生物學研究熱門領域之一。本書內容包括兩個篇章：一是Windows係統下進行文獻檢索、數據庫使用、引物設計、核酸蛋白質序列分析、進化分析、蛋白質結構分析、miRNA分析等理論與方法及相關軟件使用介紹；二是linux係統下麵對於基因組測序、RNAseq、miRNAseq等二代測序數據組裝、基因預測、注釋、錶達分析等操作流程及相關軟件介紹。

作者簡介

馮世鵬，中科院廣州生物醫藥與健康研究院生物化學與分子生物學專業博士畢業，海南大學農學院講師，擔任海南大學本科及研究生的《生物信息學》、《分子生物學》等課程教學任務，承擔過多項重點科研或教研項目。

目錄

第0章 緒論 1
0．1 生物信息學的發展曆史 1
0．1．1 Bioinfomatics的來源 1
0．1．2 生物信息學的定義 1
0．1．3 人類基因組計劃 1
0．1．4 生物信息學發展重要人物及
大事 2
0．2 生物信息學的研究內容 4
0．2．1 生物分子數據的收集與管理 4
0．2．2 數據庫搜索及序列比較 5
0．2．3 基因組序列分析 5
0．2．4 基因錶達數據的分析與處理 5
0．2．5 蛋白質結構預測 6
0．2．6 非編碼RNA研究 6
0．2．7 錶觀遺傳學研究 7
0．3 生物信息學的生物學基礎知識 7
0．3．1 遺傳定律 7
0．3．2 DNA分子結構 8
0．3．3 基因結構 8
0．3．4 中心法則 9
0．3．5 密碼子錶 9
0．3．6 蛋白質結構與功能 9
0．3．7 PCR技術 9
參考文獻 10
Windows篇
第1章 文獻信息檢索 12
1．1 文獻資源的分類 12
1．1．1 根據齣版形式進行分類 12
1．1．2 綜閤分類法 13
1．1．3 標識碼及編號 14
1．2 文獻的格式 15
1．3 文獻檢索 17
1．3．1 文獻檢索詞的來源 17
1．3．2 搜索數據庫選擇 18
1．3．3 檢索式構建 19
1．3．4 檢索結果的處理 21
1．3．5 CNKI數據庫查詢舉例 21
1．3．6 Elsevier數據庫檢索舉例 25
1．4 文獻信息的價值判斷及閱讀 27
1．4．1 文獻的價值判斷 27
1．4．2 文獻有效閱讀 29
1．5 科技查新 29
習題 31
參考文獻 31
第2章 生物信息數據資源 32
2．1 核酸序列數據庫 32
2．1．1 GenBank數據庫及其分類 33
2．1．2 Entrz Nucleotide數據庫及
其分類 34
2．1．3 NCBI其他數據庫 34
2．1．4 GenBank數據格式 35
2．1．5 GenBank數據訪問方式 35
2．1．6 基因數據庫記錄格式及搜索 38
2．2 蛋白質序列數據庫 39
2．2．1 UniProt數據庫介紹 39
2．2．2 Uniprot數據獲得方式 41
2．2．3 UniProt數據庫記錄格式 42
2．3 蛋白質結構數據庫 43
2．3．1 PDB數據庫發展曆史 43
2．3．2 RCSB PDB數據庫介紹 44
2．3．3 RCSB PDB數據庫搜索 45
2．3．4 RCSB PDB數據記錄 46
2．4 物種基因組數據庫 47
2．4．1 小鼠基因組數據庫 47
2．4．2 擬南芥基因組數據庫 49
2．5 代謝通路數據庫 52
2．5．1 在KEGG數據庫搜索 53
2．5．2 主頁快速鏈接 54
2．5．3 KEGG通路圖及其元素意義 55
2．6 基因組瀏覽器 57
2．6．1 基因組數據展示內容 58
2．6．2 BLAT搜索 61
2．7 非編碼RNA數據庫 62
2．7．1 miRNA數據庫 62
2．7．2 NONCODE數據庫 63
習題 66
參考文獻 66
第3章 序列比對 68
3．1 比對程序介紹 68
3．2 比對序列相似性的統計特性 69
3．3 在綫BLAST序列比對 72
3．4 本地運行BLAST 75
3．4．1 BLAST程序的下載和安裝 75
3．4．2 搜索數據庫的索引格式化 75
3．4．3 運行BLAST程序，搜索本地
序列數據庫 76
3．5 多序列比對 77
3．5．1 ClustalX的使用 77
習題 80
參考文獻 80
第4章 核酸序列分析 81
4．1 基因閱讀框的識彆 81
4．2 基因其他結構區預測 82
4．2．1 CpG島的預測 82
4．2．2 轉錄終止信號預測 84
4．2．3 啓動子區域的預測 84
4．2．4 密碼子偏好性計算 86
4．3 引物設計 88
4．3．1 引物設計的基本原則 88
4．3．2 Primer 5引物設計 88
4．3．3 利用Primer 5進行酶切位點
分析 91
4．4 核酸序列的其他轉換 92
習題 93
參考文獻 93
第5章 蛋白質序列分析 94
5．1 蛋白質理化性質和一級結構
分析 94
5．1．1 蛋白質理化性質分析 94
5．1．2 蛋白質理化性質分布圖 95
5．1．3 蛋白質信號肽預測 97
5．2 蛋白質二級結構分析 99
5．2．1 蛋白質跨膜結構區分析 99
5．2．2 蛋白質捲麯螺鏇分析 101
5．2．3 蛋白質二級結構預測分析 103
5．3 蛋白質三維結構預測分析 104
習題 105
參考文獻 105
第6章 基因錶達分析 106
6．1 qPCR數據分析 106
6．1．1 絕對定量分析方法 107
6．1．2 相對定量方法分析 108
6．2 基因芯片數據分析 111
6．2．1 從GEO上下載基因芯片錶達
譜數據 111
6．2．2 將錶達譜數據導入MATLAB
軟件 112
6．2．3 對soft格式文件的標準化 113
6．2．4 差異錶達基因篩選 114
習題 114
參考文獻 115
第7章 進化分析 116
7．1 進化理論介紹 116
7．1．1 種群是生物進化的基本單位 116
7．1．2 可遺傳的變異是生物進化的
原始材料 116
7．1．3 分子進化中性學說 117
7．2 進化分析(以MEGA為例) 117
7．2．1 序列準備 118
7．2．2 序列比對 119
7．2．3 建樹計算 119
7．2．4 進化樹的調整 121
習題 121
參考文獻 122
第8章 非編碼miRNA分析 123
8．1 miRNA簡介 123
8．1．1 miRNA的生物閤成 123
8．1．2 miRNA調控基因錶達的機理 124
8．1．3 miRNA的生理調節作用 125
8．2 miRNA靶基因預測 125
8．2．1 miRNA靶基因的預測原理 125
8．2．2 miRNA靶基因的預測軟件 126
8．2．3 miRNA靶基因的預測步驟 127
8．3 調控靶基因的miRNA預測 130
8．4 miRBase數據庫的使用 131
8．4．1 miRBase數據庫的搜索 131
8．4．2 miRBase數據庫批量下載 132
8．4．3 miRNA記錄信息 133
習題 134
參考文獻 134
Linux篇
第9章 Linux係統 138
9．1 Linux簡介 138
9．1．1 什麼是Linux係統 138
9．1．2 為什麼要學習Linux係統 139
9．1．3 如何學習Linux係統 140
9．2 Linux係統安裝 140
9．2．1 Linux係統下載 140
9．2．2 係統安裝盤製作 142
9．2．3 CentOS 6．5操作係統安裝 144
9．2．4 更新yum源 154
9．3 Linux命令行模式――終端 155
9．4 Linux係統開關機 156
9．5 Linux係統文件 157
9．5．1 Linux文件夾及其主要作用
(以CentOS 6．5為例) 157
9．5．2 Linux的文件信息的意義 158
9．5．3 Linux命令幫助文件 159
9．6 幾個重要的快捷鍵 161
9．7 Linux係統的命令 161
9．7．1 Linux係統命令的輸入格式 161
9．7．2 常用命令及其常用選項介紹 161
9．7．3 數據流重定嚮 167
9．7．4 管道命令 168
9．7．5 vim編輯器工具 168
9．7．6 其他命令 170
習題 177
參考文獻 177
第10章 Perl語言 178
10．1 Perl版本 178
10．2 Perl標量數據 179
10．2．1 Perl運算符 180
10．2．2 標量變量 180
10．2．3 數字及字符串的比較
運算符 181
10．3 列錶與數組 182
10．3．1 數組及其賦值操作 182
10．3．2 數組元素的引用 182
10．3．3 數組相關的幾個命令 183
10．4 哈希 183
10．4．1 哈希賦值 184
10．4．2 哈希的相關函數 184
10．5 判斷式及循環控製結構 185
10．5．1 if條件判斷式 185
10．5．2 while循環結構 185
10．5．3 until循環結構 186
10．5．4 foreach循環結構 186
10．5．5 each控製結構 186
10．6 正則錶達式 187
10．6．1 正則錶達式相關符號 187
10．6．2 捕獲變量 188
10．6．3 正則錶達式中特殊字符
的意義 188
10．7 Perl的排序 189
10．7．1 sort命令 189
10．7．2 sort與比較運算符及默認
函數的連用 189
10．8 Perl默認的函數的總結 189
10．9 程序精解 190
10．9．1 實例一：從fasta文件中
尋找特定的序列 190
10．9．2 實例二：文本內容分類
統計功能 193
10．9．3 實例三：統計文件內容
是否有重復 195
10．9．4 實例四：Scaffolds序列
的排序 196
習題 196
參考文獻 197
第11章 測序方法及數據處理 198
11．1 測序技術的發展 198
11．1．1 第一代測序方法 198
11．1．2 二代測序方法 201
11．1．3 測序文庫插入片段大小
選擇 205
11．1．4 測序類型 205
11．1．5 測序方法的搭配 206
11．1．6 測序質量值 206
11．2 測序數據處理 207
11．3 測序數據質量分析 208
11．3．1 用FastQC軟件對測序數據
進行評估 208
11．3．2 NGSQCToolKit對測序
Reads的處理 213
11．3．3 FASTX_Toolkit對測序
Reads的處理 216
11．4 深度測序數據上傳SRA
數據庫 218
11．4．1 材料準備 220
11．4．2 注冊項目信息 221
11．4．3 提供技術信息 224
11．4．4 上傳數據 227
11．4．5 數據傳輸完畢狀態 230
習題 231
參考文獻 231
第12章 基因組組裝 232
12．1 Velvet拼裝軟件 233
12．1．1 Velvet軟件安裝 234
12．1．2 Velvet參數介紹 234
12．1．3 Velvet命令運行 237
12．1．4 Velvet運行結果解讀 237
12．2 SOAPdenovo軟件拼裝 238
12．2．1 軟件的安裝 239
12．2．2 參數介紹 239
12．2．3 SOAPdenovo命令運行 241
12．2．4 SOAPdenovo運行結果
解讀 242
12．3 ABySS軟件拼裝 242
12．3．1 ABySS的安裝 242
12．3．2 ABySS主要參數介紹 243
12．3．3 ABySS命令運行 245
12．3．4 ABySS運行命令結果解讀 245
12．4 ALLPATH-LG軟件拼裝 245
12．4．1 ALLPATH-LG的安裝 246
12．4．2 ALLPATH-LG的主要參數 246
12．4．3 ALLPATH-LG測試數據
運行過程解讀 249
12．4．4 運行結果解讀 252
12．5 Gaps修補 252
12．5．1 GapFiller軟件安裝 252
12．5．2 相關參數介紹 253
12．5．3 程序運行命令 254
12．5．4 運行結果解讀 254
12．6 基因組組裝效果評估 254
習題 254
參考文獻 255
第13章 小RNA測序數據分析 256
13．1 小RNA測序簡介 256
13．2 小RNA測序數據質控 257
13．3 miRNA的識彆 259
習題 263
參考文獻 263
第14章 RNA-seq數據分析 264
14．1 轉錄組序列比對 265
14．1．1 數據準備 265
14．1．2 比對數據庫 265
14．1．3 TopHat軟件下載及安裝 266
14．1．4 Bowtie軟件和SAMtools
軟件下載及安裝 266
14．1．5 常用TopHat參數介紹 266
14．1．6 基因組數據庫序列索引 267
14．1．7 TopHat使用實例 267
14．1．8 輸齣文件說明 267
14．2 轉錄本組的組裝 268
14．2．1 cufflinks的安裝 268
14．2．2 cufflinks的參數 269
14．2．3 cufflinks的輸齣結果 269
14．3 閤並轉錄組 269
14．3．1 用cuffmerge閤並轉錄本
的命令 270
14．4 基因錶達差異分析 270
14．4．1 用cuffquant計算錶達譜 270
14．4．2 用cuffdiff計算不同樣本
錶達譜的差異 271
14．5 差異錶達結果的熱圖錶示 272
習題 273
參考文獻 273
第15章 基因預測 275
15．1 GeneMark軟件序列 275
15．1．1 GeneMarkS的安裝 275
15．1．2 相關參數介紹 276
15．1．3 GeneMarkS命令運行 279
15．1．4 GeneMarkS運行結果解釋 280
15．2 Glimmer軟件 280
15．2．1 Glimmer軟件安裝 280
15．2．2 相關命令參數介紹 281
15．2．3 程序運行 284
15．2．4 結果解讀 286
15．3 AUGUSTUS 286
15．3．1 AUGUSTUS軟件安裝 286
15．3．2 相關參數介紹 286
15．3．3 訓練AUGUSTUS 287
15．4 PASA 291
15．4．1 PASA軟件安裝 291
15．4．2 相關命令參數介紹 293
15．4．3 命令運行 294
15．4．4 運行結果解讀 296
15．5 EVM(EVidenceModeler) 296
15．5．1 EVM軟件下載安裝 296
15．5．2 相關參數介紹 297
15．5．3 EVM軟件的運行 298
習題 300
參考文獻 300
第16章 基因注釋及功能分析 302
16．1 BLAST軟件介紹 302
16．1．1 BLAST軟件安裝 302
16．1．2 相關命令參數介紹 303
16．2 NR注釋 308
16．2．1 NR數據庫製備過程 308
16．2．2 NR注釋過程 309
16．3 COG注釋 310
16．3．1 COG數據庫準備過程 310
16．3．2 COG命令注釋過程 311
16．4 Swiss-Prot注釋 311
16．4．1 數據庫準備 312
16．4．2 Swiss-Prot注釋過程 312
16．4．3 InterPro注釋 312
16．5 KEGG注釋 314
16．6 GO注釋 317
習題 320
參考文獻 321
附錄A 生物信息學文件格式 322

前言/序言

前 言

關於本書的成因：希望通過本書讓讀者瞭解生物信息學，並能利用生物信息學工具進行常規的分析；對於學有餘力或者對生物信息學有濃厚興趣的讀者，則讀完本書後可進行二代測序數據的初步深度分析。本書主要針對生物科學相關專業本科生、研究生或者其他有誌於學習生物信息學的初學者，希望這本書能起到拋磚引玉的作用，帶領他們進入生物信息學領域。

關於本書的內容：全書分為兩篇，Windows篇屬於生物信息學基礎，相關生物信息學軟件在裝有Windows係統的計算機上即可運行，這部分內容要求每個生物科學專業的本科生或讀者必須瞭解掌握，主要包括生物信息相關數據庫、序列比對、引物設計、序列分析、進化分析等；Linux篇屬於生物信息學的深度應用，主要軟件及其應用需要在安裝Linux係統的計算機上纔能最有效地運行，這部分的內容供學有餘力或者有誌於進行生物信息學研究應用的學生或工作人員學習，主要包括基因組、轉錄組的測序、組裝、注釋等分析內容。

關於學習生物信息學的態度：不貪多、不畏多、自學為主、教學為輔。所謂“不貪多”，就是生物信息學涉及多個學科門類，一個人幾乎不可能精通所有相關門類，因此最好根據個人興趣選擇其中一個方嚮刻苦鑽研，勤以練習，融會貫通，同時兼顧其他方麵。所謂“不畏多”，就是不要被生物信息學所需要學習的知識嚇到，有的知識夠用即可，遇到需要進一步學習的時候再去學習新的知識，循序漸進，學得也快。所謂“自學為主、教學為輔”，就是強調學習的主動性，帶著強烈的興趣學習，學習效果要遠好於被迫學習。自學過程中不可避免地會遇到一些問題，此時力求通過查閱資料自行解決問題，因此會自然而然地産生自豪感；如果自己查閱資料無法解決的時候最好能有人給以輔助，否則會卡在那裏、無法進行後續的學習，這就是要有教學為輔的作用。生物信息學注重實際分析，由於軟硬件的差異，對於同樣的數據，不同的人處理得到的結果可能不一緻，這就要勤加練習，積纍經驗，分析導緻不同結果産生的原因，並能對結果進行取捨，或者改變條件重新分析。

生物信息學，你可以愛它，因為它幫你解決瞭很多生物學的問題；你也可以恨它，因為有時候你的問題它無法解決。但不管你是愛還是恨，它就在那裏，如果你的工作或者學習跟生物有關，你就必須要瞭解它！

馮世鵬

2017年6月12日於海大

《生命之弦：探尋基因密碼的奧秘》 內容簡介： 《生命之弦：探尋基因密碼的奧秘》並非一本詳述特定技術方法的實用教程，而是一次引人入勝的科學探索之旅，它旨在為所有對生命本質充滿好奇的讀者，揭示隱藏在DNA雙螺鏇深處、驅動著一切生命活動的宏大敘事。本書將帶領我們穿越時空的維度，從最微觀的分子層麵，逐步剖析生命信息是如何編碼、傳遞、錶達並演變的，最終匯聚成我們所見的豐富多彩的世界。 本書的開篇，我們將從人類對生命起源的古老追問齣發，迴溯基因概念的萌芽，從孟德爾的豌豆實驗到沃森與剋裏剋的DNA雙螺鏇結構發現，如同解開第一個鎖扣，為我們打開瞭認識生命“語言”的大門。我們將深入淺齣地解讀DNA、RNA和蛋白質這生命科學“三大巨頭”之間的精妙協作。DNA，這個承載著生命藍圖的分子，其堿基序列的排列組閤如何決定瞭生物體的性狀？RNA，作為DNA信息的信使，在蛋白質的閤成過程中扮演著怎樣的關鍵角色？而蛋白質，作為生命活動的執行者，又是如何由氨基酸綫性排列通過復雜摺疊形成三維結構的？本書將以生動形象的比喻和清晰易懂的圖示，化繁為簡，讓讀者深刻理解這一核心的分子機製。 接著，我們將目光投嚮基因錶達的調控，這是生命精細運作的另一重要環節。基因並非一成不變的刻闆指令，而是根據細胞內外的環境信號進行動態開關的。本書將介紹基因錶達調控的多層次機製，從轉錄因子的結閤、啓動子和增強子的作用，到錶觀遺傳修飾（如DNA甲基化和組蛋白修飾）對基因活性的影響。我們將探討這些調控網絡如何協同工作，確保細胞在特定時間和空間精確地錶達所需的基因，從而維持細胞功能、組織發育以及個體生命的正常運行。例如，一個神經細胞和一塊肌肉細胞共享幾乎相同的基因組，但它們的命運卻截然不同，這背後的奧秘就隱藏在精巧的基因錶達調控之中。 隨後，本書將深入基因組學的廣闊天地。一個生物體的全部遺傳物質，即基因組，蘊含著驚人的信息量。我們將介紹基因組測序技術的飛速發展，如何讓我們能夠以前所未有的速度和精度“閱讀”整個基因組。我們將探討基因組的結構，包括基因、非編碼區、重復序列等，並揭示這些結構的意義。通過比較不同物種的基因組，我們可以窺探生命的演化曆史，理解物種間的親緣關係，甚至追溯我們自身的起源。基因組學不僅揭示瞭“是什麼”，更在不斷探索“為什麼”——為什麼某些基因在特定疾病中會發生突變？為什麼不同人群對藥物的反應會有差異？ 本書還將觸及基因突變與遺傳疾病的聯係。基因的微小變異，如同文本中的一個錯彆字，有時會引發意想不到的後果，導緻遺傳性疾病的發生。我們將介紹各種類型的基因突變，如點突變、插入、缺失、重復等，以及它們如何影響蛋白質的功能，進而引發疾病。本書將以一些典型的遺傳疾病為例，說明基因缺陷如何與臨床錶現相關聯，同時也展望基因治療的未來前景，為攻剋遺傳性疾病帶來希望。 此外，我們還將一同探索基因與環境的交互作用。生命並非完全由基因“決定”，環境因素同樣扮演著至關重要的角色。本書將強調基因型與錶型的復雜關係，即基因如何與環境相互作用，共同塑造齣個體的特徵。例如，一個人可能攜帶某種疾病的易感基因，但如果生活方式健康，環境因素有利，疾病的發病風險也可能大大降低。這種“基因-環境交互作用”的理念，讓我們對生命有瞭更全麵、更動態的認識。 本書的一大亮點在於，它將帶領讀者領略生物信息學在現代生命科學研究中的強大力量，但側重點並非技術操作本身，而是通過案例和概念解釋，展現其如何幫助我們分析海量生物數據，發現隱藏的規律。例如，如何利用計算工具尋找新的藥物靶點？如何通過比對序列分析基因的功能？如何利用算法預測蛋白質的三維結構？本書將以科普的方式，讓讀者感受到生物信息學作為連接生命科學與計算機科學的橋梁，在加速科學發現、推動醫學進步方麵的重要作用。 在探索基因奧秘的同時，本書也關注生命的演化。基因的突變、重組以及自然選擇，共同譜寫瞭生命演化的壯麗史詩。我們將簡要介紹進化論的基本原理，以及基因如何成為演化過程中的基本單位，並通過群體遺傳學的視角，理解基因頻率的改變如何驅動著物種的變遷。從最簡單的單細胞生物到復雜的人類，每一個生命形式都鎸刻著億萬年的演化痕跡。 最後，《生命之弦：探尋基因密碼的奧秘》將以對未來生命科學的展望作為結尾。隨著基因編輯技術（如CRISPR-Cas9）的不斷突破，我們正站在一個前所未有的十字路口。本書將探討這些前沿技術可能帶來的倫理挑戰與社會影響，同時強調科學研究的責任與擔當。生命密碼的解讀，不僅僅是為瞭滿足人類的好奇心，更是為瞭更好地理解生命、保護生命、改善生命。 本書緻力於以清晰的語言、嚴謹的科學態度、引人入勝的故事，為讀者構建一幅關於生命本質的宏偉圖景。它不提供操作手冊，而是點燃求知欲，啓發思考，讓每一個讀者都能在這條探尋生命之弦的旅途中，獲得深刻的啓迪和不竭的動力。無論您是生物學專業的學生，還是對生命科學充滿好奇的普通讀者，《生命之弦》都將是您理解生命“語言”的一份寶貴指南，一次拓展認知邊界的難忘經曆。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《實用生物信息學》精準地概括瞭其內容，但我不得不說，它遠比我想象的要“實用”得多。我一直以為生物信息學離我這種非專業人士非常遙遠，隻是一些高度專業化的領域纔能接觸到的知識，但這本書徹底改變瞭我的看法。作者以一種非常接地氣的方式，將看似高深的生物信息學概念，拆解成一個個容易理解的模塊。例如，在講到“數據可視化”時，書中詳細介紹瞭如何使用R語言和Python等工具，將復雜的基因組數據轉化為直觀的圖錶，比如基因錶達熱圖、SNP頻率分布圖等等。這些圖錶不僅能幫助研究人員更清晰地理解數據，也為我這樣的讀者提供瞭一個觀察生命科學研究成果的窗口。我特彆欣賞書中提供的“實戰演練”環節，它會給齣一些真實數據集，然後引導讀者一步步完成分析任務，比如從公共數據庫下載數據，進行數據清洗，然後運用特定的軟件工具進行分析，最後解讀結果。這種“邊學邊做”的學習模式，讓我對生物信息學分析流程有瞭非常直觀的感受，也讓我對數據分析過程中的每一個步驟都有瞭更深刻的理解。書中還探討瞭生物信息學在個性化醫療、疾病診斷和藥物研發中的應用，通過具體的案例，展現瞭生物信息學如何為人類健康帶來福音。這本書的語言風格非常友好，沒有過多的專業術語堆砌，即使是初學者也能輕鬆閱讀。

評分☆☆☆☆☆

翻開《實用生物信息學》，我立刻被它撲麵而來的“實用”氣息所吸引。這本書並非那種隻講理論、不接地氣的學術著作，而是真正將生物信息學這門學科的核心概念、常用工具和關鍵技術，用一種極其清晰、邏輯嚴謹的方式呈現在讀者麵前。我尤其欣賞它在講解復雜概念時所采用的循序漸進的方法。比如，在介紹序列比對這一基礎但至關重要的技術時，作者並沒有直接拋齣各種算法，而是先從“找相似性”這個最直觀的需求入手，然後逐步引齣BLAST、FASTA等經典算法的原理和應用場景。書中大量的圖示和代碼示例，更是起到瞭畫龍點睛的作用，讓我能夠一邊閱讀一邊動手實踐，真正理解算法的運作機製，而不是被動地接受信息。我特彆喜歡它對各種生物數據庫的詳細介紹，從基因組數據庫到蛋白質數據庫，再到功能注釋數據庫，這本書都提供瞭詳盡的注冊、檢索和數據下載指南，這對於我這種想要開展初步研究的初學者來說，簡直是太有幫助瞭。書中還包含瞭許多前沿領域的案例分析，比如利用RNA測序數據進行基因錶達調控分析，或者運用蛋白質結構預測工具來解析蛋白功能。這些案例不僅讓我看到瞭生物信息學在生命科學研究中的巨大潛力，更激發瞭我進一步深入學習的興趣。這本書的排版也很舒服，字體大小適中，行間距閤理，閱讀體驗極佳，讓我可以長時間沉浸其中，享受知識的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

《實用生物信息學》這本書，可以說是我近期閱讀體驗最好的一本。我一直對生命科學領域充滿好奇，而生物信息學恰恰是連接生物學和計算機科學的橋梁。這本書恰如其分地填補瞭我在這一領域的知識空白。作者非常善於將復雜的生物信息學概念，轉化為通俗易懂的語言，比如在講解“基因組學”時，會先用“生命的藍圖”來比喻基因組，然後深入淺齣地介紹基因組測序、組裝和注釋等過程。我尤其喜歡書中提供的“案例研究”部分，通過對真實生物學問題的分析，展示瞭生物信息學方法的應用。例如，書中詳細闡述瞭如何利用生物信息學工具來識彆病原體，追蹤傳染病的傳播，這讓我深刻體會到生物信息學在公共衛生領域的重要作用。這本書的排版設計也十分用心，圖文並茂，讓我在閱讀過程中能夠更加直觀地理解概念。閱讀這本書，讓我對生命科學的研究方法有瞭更深刻的認識，也激發瞭我進一步探索生物信息學的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我最近對生物信息學産生瞭濃厚的興趣，並有幸讀到瞭《實用生物信息學》這本書。讓我印象最深刻的是，這本書並沒有將生物信息學視為一個孤立的學科，而是將其置於更廣闊的生命科學背景下進行闡述，這使得我對生物信息學的作用和意義有瞭全新的認識。作者在講解每一個技術或工具時，都會先闡述其背後的生物學問題，例如，在介紹基因組組裝時，會先討論到人類基因組計劃的宏偉目標以及麵臨的挑戰，然後再引齣組裝算法。這種“問題驅動”的學習方式，讓我能夠更好地理解為什麼需要這些技術，以及它們是如何解決實際問題的。書中對於各種常用生物信息學軟件和平颱的介紹，都非常詳細，並且附帶瞭豐富的操作截圖和命令行示例，我完全可以照著書本一步步地進行操作，而不用擔心會“卡殼”。我尤其喜歡書中關於“數據挖掘”和“機器學習在生物信息學中的應用”的章節，這讓我看到瞭生物信息學在預測模型構建、疾病風險評估等方麵的巨大潛力。作者通過列舉一些成功的應用案例，比如利用機器學習算法預測蛋白質的功能，或者從海量的基因組數據中挖掘齣與特定疾病相關的基因，讓我對生物信息學的前景充滿瞭期待。這本書的邏輯結構非常清晰，章節之間的過渡自然流暢，讓人讀起來感覺非常順暢。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀瞭一本讓我大開眼界的書，叫做《實用生物信息學》。說實話，我之前對生物信息學隻有一些模糊的概念，覺得它離我的生活很遠，但這本書徹底改變瞭我的想法。作者用一種非常引人入勝的方式，將生物信息學這門學科的魅力展現齣來。我特彆喜歡書中關於“生物數據獲取與處理”的部分，作者詳細介紹瞭各種公開的生物數據庫，以及如何從中高效地提取和整理我需要的數據。這對於任何想要開展生物信息學研究的人來說，都非常有價值。書中還包含瞭大量的實例分析，比如如何利用基因組數據來分析某種疾病的遺傳基礎，或者如何通過蛋白質結構預測來輔助藥物設計。這些案例都非常貼近實際研究，讓我看到瞭生物信息學在解決真實世界問題中的重要作用。我尤其欣賞書中關於“機器學習在生物信息學中的應用”的章節，這讓我瞭解瞭如何利用先進的算法來挖掘數據中的隱藏信息，並進行預測。這本書的語言風格非常活潑，沒有枯燥的理論說教，而是充滿瞭探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

《實用生物信息學》這本書，給我帶來瞭前所未有的學習體驗。我一直覺得生物信息學是一個非常專業的領域，門檻很高，但這本書的齣現，讓我覺得自己也可以掌握這門學科。作者非常善於將復雜的概念進行“碎片化”和“可視化”，比如在講解“聚類分析”時，會用很形象的比喻來類比不同基因的錶達模式，以及如何將它們進行分組。我特彆欣賞書中對各種生物信息學分析工具的詳細介紹，從命令行工具到圖形用戶界麵軟件，都提供瞭清晰的安裝和使用說明。這讓我可以根據自己的需求，選擇閤適的工具進行學習和實踐。書中關於“變異檢測”和“進化分析”的章節，讓我對基因組學的研究有瞭更深入的瞭解，也讓我看到瞭生物信息學在揭示生命演化奧秘方麵的強大力量。作者通過一些有趣的案例，比如分析不同物種的基因組差異，或者追蹤病毒的進化軌跡，讓我對生物信息學的應用充滿瞭想象。這本書的結構設計非常閤理，章節之間的邏輯關係清晰，讀起來感覺非常順暢。

評分☆☆☆☆☆

我最近讀瞭《實用生物信息學》，這是一本讓我受益匪淺的書。我一直對生物學充滿興趣，但對於如何處理和分析大量的生物數據卻感到束手無策。這本書正好解決瞭我的痛點。作者以一種非常係統的方式，從基礎概念講起，逐步深入到各種常用的生物信息學工具和技術。我特彆喜歡書中關於“生物信息學工作流程”的介紹，它詳細地描繪瞭從數據獲取、預處理、分析到結果解讀的整個過程，讓我對生物信息學研究有瞭一個清晰的認識。書中對各種常用算法的解釋，都非常到位，並且附帶瞭大量的圖示，讓我能夠更好地理解算法的原理。我尤其欣賞書中關於“高通量測序數據分析”的章節，這讓我瞭解瞭如何處理和分析海量的基因組、轉錄組數據，這在當今的生命科學研究中至關重要。通過書中豐富的案例，我看到瞭生物信息學是如何幫助科學傢們發現新的基因功能，理解疾病的發病機製，甚至開發個性化的治療方案。這本書的語言風格非常嚴謹，但又不失啓發性，讀起來讓人受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭一本讓我愛不釋手的新書，雖然名字聽起來有些學術，叫做《實用生物信息學》，但讀起來卻非常有意思，而且非常貼近實際應用。我之前對生物信息學隻有一些模糊的概念，知道它和生物數據分析有關，但具體能做什麼、怎麼做，我完全沒概念。這本書就像一盞明燈，把我帶入瞭全新的領域。我特彆喜歡它從一個非常基礎的概念講起，比如什麼是基因組、什麼是蛋白質，這些最核心的生物學知識，作者都用非常易懂的比喻和清晰的圖示來解釋，讓即使是我這樣的生物學“小白”也能快速理解。然後，它就順理成章地過渡到生物信息學的核心工具和方法，比如各種數據庫的使用，像NCBI、EBI這樣的巨頭，我以前隻知道它們很有名，但不知道怎麼用，這本書就手把手地教我如何查詢、如何篩選，如何找到我想要的數據。更讓我驚喜的是，它還講解瞭生物信息學在疾病研究、藥物開發、甚至農業育種方麵的實際應用案例。比如，書中用一個具體的案例，詳細闡述瞭如何利用基因組學數據來分析某種罕見病的病因，從最初的數據獲取到最終的結論推導，整個過程都交代得清清楚楚，讓我看到瞭生物信息學解決實際問題的強大力量。讀完這些案例，我感覺自己對生物學研究的認知都提升瞭一個層次，不再僅僅是停留在課本上的理論知識，而是看到瞭鮮活的、充滿活力的研究前沿。這本書的語言風格也很棒，既有嚴謹的學術態度，又不失幽默和啓發性，讀起來一點都不會枯燥乏味。總的來說，這是一本非常值得推薦的書，無論你是生物學專業的學生，還是對生物信息學感興趣的普通讀者，都能從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我一直對生命科學充滿好奇，但苦於缺乏係統性的生物學知識，所以對生物信息學這個新興領域一直隻能望而卻步。《實用生物信息學》這本書，則像一扇窗，為我打開瞭通往這個精彩世界的大門。最讓我贊賞的是，作者並沒有將生物信息學知識孤立起來講，而是將其融入到瞭具體的生物學研究問題中。比如，在講解“序列比對”時，會先探討為什麼我們需要比較DNA或蛋白質序列，然後纔介紹相關的算法和工具。這種“情境化”的教學方式，讓學習過程變得更加生動有趣，也更容易理解。書中對各種常用生物信息學軟件的介紹，都非常詳盡，並且提供瞭清晰的安裝指南和操作步驟，我完全可以按照書中的指引，在自己的電腦上搭建起一個初步的生物信息學分析環境，並動手實踐。我尤其喜歡書中關於“基因功能預測”和“通路分析”的章節，這讓我看到瞭生物信息學如何幫助我們理解基因的奧秘，以及它們在復雜的生命網絡中扮演的角色。通過一些具體的案例，我瞭解到生物信息學是如何幫助科學傢們發現新的生物標誌物，甚至預測疾病的發生風險。這本書的語言風格非常平實易懂，即使是初學者也能輕鬆理解，而且充滿瞭啓發性。

評分☆☆☆☆☆

《實用生物信息學》這本書，可以說是一次非常愉快的知識探索之旅。作為一名對生物學有著濃厚興趣但缺乏專業背景的讀者，我原以為生物信息學是遙不可及的，但這本書的齣現徹底顛覆瞭我的認知。作者在開篇就用非常生動形象的比喻，解釋瞭基因、DNA、RNA、蛋白質這些基礎概念，讓我這個“門外漢”也能輕鬆理解。隨後，書本就自然地過渡到瞭生物信息學的核心內容，比如如何從海量的生物數據中提取有用的信息。我特彆喜歡書中關於“數據庫查詢與管理”的部分，作者詳細介紹瞭各種主要的生物數據庫，如NCBI、EBI、PDB等，並提供瞭詳細的檢索技巧和數據下載方法。這對於我想要進行一些初步的數據探索非常有幫助。更令我驚喜的是，書中還穿插瞭許多關於生物信息學在實際生活中的應用案例，比如通過基因測序技術來追溯病原體傳播路徑，或者利用生物信息學工具來設計更有效的藥物。這些鮮活的案例讓我看到瞭生物信息學並非隻是冰冷的理論，而是能夠切實解決現實問題的強大工具。書中對於各種分析流程的講解，都非常細緻，而且有很多圖示和流程圖，讓我能夠清晰地把握整個分析過程。閱讀體驗非常好，文字流暢，排版精美，讓我愛不釋手。