DNA和蛋白質序列數據分析工具（第三版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030345097

商品編碼：26503244237

叢書名： DNA和蛋白質序列數據分析工具(第3版)生物

開本：16開

齣版時間：2012-06-01

商品參數

書名：DNA和蛋白質序列數據分析工具（第三版）

作者：薛慶中 等 著

ISBN ：9787030345097

齣版社：科學齣版社

齣版時間：2012-06-01

印刷時間：2012-06-01

字數：452000

頁數:356頁

開本：16開

包裝：平裝

重量：581g

定價：128元

內容簡介

近年來新一代測序技術的研發和應用，極大地推動瞭基因組科學的發展，也給基因組數據分析帶來巨大的新挑戰。《生物信息學數據分析叢書：DNA和蛋白質序列數據分析工具（第三版）》書17章，分彆從基因組學、蛋白質組學、係統生物學三個層次詳細介紹瞭常用的基因數據庫和網絡工具；為適應Windows7的環境，將BioPerl程序包的數據分析做瞭重排使其更易操作。尤其是增添瞭新一代測序數據分析實例，包括SNVs和Indel識彆、小RNA-seq分析、枯草杆菌全基因組序列拼接：並對Bowtie等讀序列定位工具和UCSC瀏覽器的使用做介紹。

《生物信息學數據分析叢書：DNA和蛋白質序列數據分析工具（第三版）》內容深入淺齣、圖文並茂。書中提及的各種方法均有充實的例證並附上相關數據和圖錶，供讀者理解和參考；書後還附有中英文的專業術語和詞匯。可作為對基因組學、蛋白質組學、生物信息學感興趣的本科生、研究生和研究人員學習、研究的重要工具手冊。

目錄

第三版前言 

第二版前言 

**版前言 

第1章序列比對工具BLAST和ClustalX 

1.1BLAST搜索程序 

1.2本地運行BLAST（Windows係統） 

1.3多序列比對（ClustalX） 

參考文獻 

第2章真核生物基因結構的預測 

2.1基因可讀框的識彆 

2.2CpG島、轉錄終止信號和啓動子區域的預測 

2.3基因密碼子偏好性計算：CodonW的使用 

2.4采用mRNA序列預測基因：Spidey的使用 

2.5ASTD數據庫簡介 

參考文獻 

第3章電子剋隆 

3.1種子序列的搜索 

3.2序列拼接 

3.3在水稻數據庫中的電子延伸 

3.4電子剋隆有關事項的討論 

參考文獻 

第4章分子進化遺傳分析工具（MEGA 5） 

4.1序列數據的獲取和比對 

4.2進化距離的估計 

4.3分子鍾假說的檢驗 

4.4係統進化樹構建 

參考文獻 

第5章蛋白質結構與功能預測 

5.1蛋白質信息數據庫 

5.2蛋白質一級結構分析 

5.3蛋白質二級結構預測 

5.4蛋白質傢族和結構域 

5.5蛋白質三級結構預測 

5.6蛋白質結構可視化工具 

參考文獻 

第6章序列模體的識彆和解析 

6.1MEME程序包 

6.2通過MEME識彆DNA或蛋白質序列中模體 

6.3通過MAST搜索序列中的已知模體 

6.4通過GLAM2識彆有空位的模體 

6.5通過GLAM2SCAN搜索序列中的已知模體 

6.6應用TOMTOM與數據庫中的已知模體進行比對 

6.7應用GOMO鑒定模體的功能 

6.8應用MCAST搜索基因錶達調控模塊 

6.9應用MEME—ChIP發現DNA序列模體 

6.10應用SPAMO推測轉錄因子的結閤位點 

6.11應用DREME發現短的正則錶達模體 

6.12應用FIMO尋找數據庫已知的模體 

6.13應用CentiMo尋找主要的富集模體 

參考文獻 

第7章蛋白質譜數據分析 

7.1生物質譜技術的基本原理 

7.2X！Tandem軟件 

7.3Mascot軟件 

7.4Sequest軟件 

7.5蛋白質組學數據統計分析TPP軟件 

參考文獻 

第8章基因芯片數據處理和分析 

8.1芯片數據的獲取和處理 

8.2芯片數據聚類分析和差異錶達基因篩選 

8.3GenMAPP芯片數據的可視化 

8.4通過GEO檢索和提交芯片數據 

8.5應用DAVID工具對芯片數據功能注釋和分類 

參考文獻 

第9章GO基因本體和KEGG代謝途徑分析 

9.1Gene Ontology數據庫 

9.2KEGG數據庫 

參考文獻 

第10章係統生物學網絡結構分析 

10.1Cytoscape軟件簡介 

10.2Cytoscape軟件安裝 

10.3Cytoscape基本操作 

10.4應用BiNGO插件進行基因注釋 

10.5應用BioQuali插件進行基因錶達分析 

10.6應用Agilent Literature Search插件進行文獻搜索 

10.7鏈接BOND數據庫做網絡分析 

10.8應用插件Cytoprophet預測潛在蛋白和結構域的相互作用 

參考文獻 

第11章Bioperl模塊數據分析及其安裝 

11.1概述 

11.2Bioperl重要模塊簡介和腳本實例 

11.3Bioperl安裝 

參考文獻 

第12章讀序列（ reads）定位軟件Bowtie 

12.1Bowtie特性 

12.2Burrows—Wheeler （BW）轉換程序 

12.3不要求精確的比對搜索 

12.4迴溯過量錶達 

12.5階段搜索 

12.6Bowtie的輸齣格式 

參考文獻 

第13章UCSC基因組瀏覽器 

13.1基因分類器（Gene sorter）工具 

13.2基因組瀏覽器（Genome Browser） 

13.3蛋白質組瀏覽器（Proteome Browser） 

13.4錶瀏覽器（Table Browser） 

參考文獻 

第14章SNVs和Indel識彆分析方法及工具 

14.1Bowtie工具 

14.2samtools軟件包 

14.3識彆單核營酸多態性（SNP） 

14.4尋找同義突變和非同義突變 

14.5發現讀框內插入缺失（in—frame indel） 

14.6發現其他類型的突變 

參考文獻 

第15章小RNA高通量測序數據分析 

15.1數據分析流程 

15.2Rfam數據庫 

15.3miRBase數據庫 

15.4應用mfold預測RNA二級結構 

15.5應用miRAlign搜索miRNA 

15.6應用TargetScan預測miRNA的靶基因 

參考文獻 

第16章RNA測序（RNA—Seq）分析 

16.1TopHat的分析流程 

16.2轉錄組讀序列比對 

16.3獲得基凶錶達譜及轉錄物錶達譜 

16.4差異錶達基因鑒定及注釋 

16.5SNPs／SNVs及InDels鑒定與注釋 

16.6選擇性剪切（alternative splicing）鑒定 

16.7TopHat應用實例 

參考文獻 

第17章全基因組序列拼接的流程和方法 

17.1實例數據的獲取 

17.2短讀序列數據作圖到參考基因組 

17.3將短讀序列數據從頭拼接成染色體骨架 

17.4大規模染色體骨架拼接 

17.5草圖和實驗物理圖譜間的比較 

參考文獻 

《高級機器學習與深度學習前沿技術實踐指南》 內容概要： 本書深入探討瞭當前機器學習（ML）和深度學習（DL）領域的前沿技術、核心算法及其在復雜實際問題中的應用。全書結構嚴謹，內容覆蓋瞭從理論基礎到最新模型架構的全麵解析，旨在為讀者提供一套係統化、可操作性的實踐知識體係。 第一部分：機器學習理論基礎與模型構建 本部分首先迴顧瞭經典機器學習的基石，包括綫性模型、支持嚮量機（SVM）和決策樹（Decision Trees）。我們詳細闡述瞭偏差-方差權衡、正則化技術（如L1和L2）在模型泛化能力控製中的作用。重點在於介紹如何有效地進行特徵工程，這是提升傳統ML模型性能的關鍵步驟。 隨後，我們轉嚮集成學習方法。詳細剖析瞭Bagging、Boosting（特彆是AdaBoost、Gradient Boosting Machines，以及在工業界廣泛應用的XGBoost和LightGBM）。通過豐富的代碼示例和案例分析，讀者將學會如何構建高性能的集成模型，理解它們在處理非綫性數據時的優勢，並掌握超參數調優的係統方法。 第二部分：深度學習核心架構與原理 本部分是本書的核心，聚焦於深度學習網絡的構建與優化。 1. 基礎網絡與優化器： 我們從人工神經網絡（ANN）的基本結構開始，深入講解激活函數（如ReLU、Leaky ReLU、Swish）的選擇機製及其對梯度流的影響。隨後，詳細闡述瞭現代優化算法，包括動量法、RMSprop、Adam及其變體，並從數學和直覺上解釋瞭它們如何加速和穩定訓練過程。 2. 捲積神經網絡（CNN）的精深解析： 這一章不僅涵蓋瞭經典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet到ResNet、DenseNet等架構的演變曆史和設計哲學，更側重於講解捲積核的設計原理、空洞捲積（Dilated Convolution）在多尺度特徵提取中的應用，以及分組捲積（Grouped Convolution）在模型輕量化中的作用。我們將通過實例展示如何利用遷移學習（Transfer Learning）和微調（Fine-tuning）技術解決小樣本圖像分類問題。 3. 循環神經網絡（RNN）及其變體： 本章深入探討瞭序列數據處理的挑戰，包括梯度消失和爆炸問題。對經典RNN、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製進行瞭詳盡的數學推導和結構剖析。此外，我們還介紹瞭如何使用雙嚮RNN和堆疊RNN來捕獲更豐富的上下文信息。 第三部分：前沿模型與高級應用 本部分關注當前影響最大的兩個深度學習領域：Transformer模型和生成模型。 1. Transformer架構與自注意力機製： 我們將Transformer視為現代NLP和部分視覺任務的基石。核心內容包括對自注意力（Self-Attention）機製的徹底解析，特彆是Scaled Dot-Product Attention的計算過程，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何實現信息的多角度聚閤。書中詳述瞭編碼器-解碼器結構（如原始Transformer）和僅編碼器結構（如BERT係列）的設計差異，並探討瞭位置編碼（Positional Encoding）的必要性與實現方式。 2. 預訓練模型與遷移學習： 重點分析瞭BERT、GPT係列等大型語言模型（LLMs）的預訓練範式（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。讀者將學習如何根據下遊任務的特性，選擇閤適的微調策略，包括全量微調、參數高效微調（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）。 3. 生成模型： 本部分涵蓋瞭當前在圖像和數據閤成領域占主導地位的模型。詳細介紹變分自編碼器（VAE）的潛在空間結構和重參數化技巧；深入探討瞭生成對抗網絡（GAN）的博弈論基礎，包括DCGAN、WGAN及其改進，以及它們在剋服模式崩潰方麵的努力。最後，本書對新興的擴散模型（Diffusion Models）進行瞭全麵介紹，闡述瞭它們在高質量圖像生成中的優勢和去噪過程的數學基礎。 第四部分：模型的可解釋性、魯棒性與部署 現代AI係統不僅要求高性能，更要求透明度和可靠性。 1. 模型可解釋性（XAI）： 我們介紹瞭多種後驗可解釋性工具。包括敏感度分析、特徵重要性度量，以及針對深度學習模型的局部解釋方法，如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，幫助用戶理解模型決策背後的邏輯。 2. 模型魯棒性與對抗性攻擊： 闡述瞭深度學習模型對微小擾動的脆弱性。詳細分析瞭FGSM（Fast Gradient Sign Method）、PGD（Projected Gradient Descent）等主流對抗樣本生成技術，並介紹瞭防禦策略，如對抗性訓練（Adversarial Training）和梯度掩蔽技術，以增強模型的安全性。 3. 工業級部署與優化： 實踐章節涵蓋瞭模型從訓練到生産環境的轉化過程。內容包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以減少內存占用和計算延遲，以及使用TensorRT、ONNX Runtime等框架進行推理加速的實戰技巧。我們還討論瞭MLOps的基本流程，確保模型在持續集成和迭代中的健康運行。 目標讀者： 本書適閤具有一定編程基礎（Python為主）和高等數學知識的工程師、數據科學傢、研究人員，以及希望從理論深入到前沿實踐的計算機科學專業高年級本科生和研究生。通過閱讀本書，讀者將能夠獨立設計、訓練和部署復雜的前沿機器學習與深度學習解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計，坦白說，讓我感到有些吃力。字體大小、行距以及圖錶的插入位置，都給人一種“信息密度過大”的感覺。大量的公式和復雜的流程圖被擠在有限的空間裏，使得在快速瀏覽或查找特定信息時，需要花費更多的時間去定位。特彆是那些需要對照文本和圖錶理解的復雜流程，眼睛需要不斷地在頁麵的不同區域間跳躍，這極大地影響瞭閱讀的流暢性。在如今這個時代，優秀的技術書籍往往會注重用戶體驗，通過閤理的留白和清晰的層次結構來減輕讀者的認知負擔。這本書在這方麵顯得有些保守，它更像是在努力地將所有知識點塞進有限的篇幅裏，而沒有充分考慮讀者“消化”信息的過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格給我的感覺非常“嚴謹”，甚至可以說是有些刻闆。作者的敘述方式非常注重邏輯的連貫性和定義的準確性，每一個概念都像是在接受一場嚴格的法庭質詢，必須無懈可擊。這種風格的好處是，你幾乎不會在概念理解上産生歧義，信息傳遞的效率很高。但是，閱讀起來就顯得有些枯燥乏味瞭。我常常需要努力集中精神，纔能不讓思緒飄到彆處去。我更傾嚮於那種帶有某種“洞察力”或“作者個人見解”的文本，能夠引導我思考“為什麼”和“未來會怎樣”，而不是僅僅停留在“是什麼”和“怎麼做”的層麵。這本書更像是工具手冊，而不是一本能激發靈感的學術隨筆。如果作者能在講解復雜算法時，穿插一些實際案例的應用睏境和權衡取捨的思考，可能讀起來會更引人入勝一些。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計實在是……怎麼說呢，挺有年代感的。那種略顯老派的字體和略微暗淡的色調，讓我想起瞭我大學時代那些厚重的教科書。當我拿到這本書的時候，我的第一反應是，這玩意兒是不是印刷錯瞭，怎麼看起來像是從圖書館的角落裏挖齣來的？當然，這隻是外在的印象，內容纔是王道。我翻開目錄，裏麵的章節標題一個個跳瞭齣來，比如“生物信息學基礎迴顧”、“高通量測序數據處理的挑戰”等等，這些標題本身並沒有給我帶來太多的驚喜，因為它們是這個領域內相當標準化的內容。我期待的是能看到一些針對最新技術的、更尖銳的探討，比如單細胞測序數據分析的細微差彆，或者深度學習在蛋白質結構預測中的最新進展。但這本書給我的感覺，更像是對前幾年主流方法的一種紮實、但略顯平鋪直敘的總結。它可能非常適閤那些剛踏入生物信息學領域的學生，作為一本建立基礎知識的參考書。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書在工具介紹部分的期望值很高，畢竟書名就帶有“工具”二字。我原本希望看到的是對當前主流分析軟件如BWA、SAMtools、GATK等在新版本中的具體操作流程和腳本編寫技巧的深入剖析，最好能提供一些針對特定疑難雜癥的“疑難解答”環節。然而，我發現它更多的是對這些工具底層原理的概述，而非實戰層麵的手把手教學。比如，在談到比對算法時，它詳細解釋瞭動態規劃的思路，但對於如何高效地管理TB級彆數據時的內存和CPU優化策略，或者針對特定物種基因組的參數微調經驗分享，著墨不多。這使得這本書更像是一本“理論工具箱”的說明書，而非一個“實戰操作員”的秘籍。對於那些已經熟悉基本操作的資深研究人員來說，可能需要查閱其他更側重於效率和大規模計算的書籍。

評分☆☆☆☆☆

從內容覆蓋麵的角度來看，這本書似乎更偏嚮於DNA和蛋白質序列分析中的“經典”部分。它對序列比對、組裝、注釋等基礎環節的覆蓋是全麵的，這一點毋庸置疑。但是，對於近年來生物信息學領域爆炸式增長的“新興熱點”的討論深度明顯不足。比如，關於長讀長測序（PacBio/ONT）數據處理的特殊挑戰、轉錄組數據中的融閤基因發現，或是宏基因組學中物種多樣性評估的新興統計模型，這些章節的篇幅和深度，與它們在當前科研中的重要性相比，顯得有些失衡。這本書給我的印象是，它在一個非常紮實的地基上搭建瞭結構，但頂層的“現代化裝修”略顯不足。它是一部閤格的“基石之作”，但對於追求前沿技術的讀者而言，可能還需要搭配其他更具時效性的資料。