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生命科學家的Python指南/生物信息學數據分析叢書

  • 作者：(美)A.蘭卡斯特//G.韋伯斯特|責編:李悅//劉晶|譯者:徐永
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030665980
  • 出版日期：2020/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：293
人民幣：RMB 180 元      售價：元
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內容大鋼
    本書對Python的電腦編程進行了生動活潑、直觀易懂且引人入勝的入門介紹。這本書是專門為沒有或幾乎沒有編程經驗的生命科學家而寫的，其目的不僅是為他們提供Python編程的基礎，而且是讓他們有信心和能力開始在自己的研究中使用Python。本書的所有示例均來自廣泛的生命科學研究領域，包括生物信息學、結構生物學、發育生物學、進化生物學和生態學，從簡單的生化計算和序列分析到對細胞中基因和蛋白質的動態相互作用，或對不斷發展的種群中的基因漂移進行建模。書中可以找到如何使用Python進行實驗室計算自動化、搜索基因啟動子序列、旋轉分子鍵、構建細胞撥動開關、模擬動物皮毛形成的模式、生長虛擬植物、模擬流感流行或進化種群等實用的Python代碼寫成的完整的示例。
    本書適合於幾乎沒有編程經驗的生命科學家包括本科生和研究生、學術界和工業界的博士后研究人員、醫療專業人員及教師，可作為高年級本科生和研究生的教材，也可供有經驗的研究人員作為重要的參考書。
作者介紹
(美)A.蘭卡斯特//G.韋伯斯特|責編:李悅//劉晶|譯者:徐永
目錄
緒論：歡迎來到尼迪亞王國
第1章  Python入門：設置及使用Python
  1.1  在電腦上安裝Python
  1.2  為您的電腦下載Python的最新版
  1.3  在macOS電腦上安裝Python
  1.4  在Linux電腦上安裝Python
  1.5  在Windows電腦上安裝Python
  1.6  使用IDLE的Python界面
  1.7  Python開發環境
  1.8  安裝Python套件管理程序pip
  1.9  獲取示例代碼
  1.10  參考資料和進一步閱讀
第2章  實驗台上的Python：Python語言基礎
  2.1  在Python中聲明變數
  2.2  用Python處理所有的數據類型
  2.3  第一個真正的Python代碼
  2.4  Python函數
  2.5  在Python中使用整數和小數
  2.6  條件語句
  2.7  參考資料和進一步閱讀
第3章  理解序列：生物序列和Python的數據結構
  3.1  序列與字元串
  3.2  列表及其他
  3.3  方法與對象
  3.4  您的朋友——Python字典
  3.5  用Python實現DNA限制?的內切功能
  3.6  參考資料和進一步閱讀
第4章  統計插值：貝葉斯定理與生物標記物
  4.1  貝葉斯及其著名定理
  4.2  貝葉斯定理的應用：生物標記物的性能
  4.3  貝葉斯定理的數學解析
  4.4  用Python實現貝葉斯生物標記物函數
  4.5  用通用貝葉斯函數進行字元串格式化
  4.6  參考資料和進一步閱讀
第5章  打開數據之門：讀取、解析和處理生物數據文件
  5.1  用Python打開文件
  5.2  更改變數類型
  5.3  出錯處理：Python的異常處理
  5.4  重新開始：解析FASTA文件
  5.5  參考資料和進一步閱讀
第6章  生物序列的搜索：基因組和序列的正則表達式
  6.1  Python的正則表達式庫及導入
  6.2  用正則表達式識別基因啟動子
  6.3  MatchObject：第一個真實的Python對象
  6.4  Python用於真正的基因組學時太慢了嗎？
  6.5  參考資料和進一步閱讀
第7章  對象課程：生物序列作為Python的對象
  7.1  為什麼要進行面向對象的編程？
  7.2  程序的組織——OOP
  7.3  生物序列處理的OOP實現

  7.4  命名空間和模塊
  7.5  類定義的結構
  7.6  類的繼承
  7.7  類變數、實例變數和其他作為變數的類
  7.8  有關繼承和覆蓋繼承方法的進一步討論
  7.9  參考資料和進一步閱讀
第8章  基因組數據的切片和分塊：下一代測序流程
  8.1  下一代基因測序：從FASTA到FASTQ
  8.2  調用子流程
  8.3  pySam：用Python讀取比對文件
  8.4  測序讀段的可視化
  8.5  測序讀段的計數
  8.6  建立命令行工具
  8.7  最終流程：將所有內容放在一起
  8.8  下一步的工作
  8.9  參考資料和進一步閱讀
第9章  孔板：微量滴定板分析I——數據結構
  9.1  機器人
  9.29  6 孔板簡介
  9.3  用Python類實現多孔板
  9.4  孔板的遍歷
  9.5  分配和檢索孔板的數據
  9.6  讀取和寫入CSV文件
  9.7  孔板中的數學
  9.8  參考資料和進一步閱讀
第10章  孔板的進一步探討：微量滴定板分析Ⅱ——自動化和可視化
  10.1  孔板的物理映射
  10.2  在孔板上移動的編程
  10.3  用matplotlib可視化多孔板
  10.4  用matplotlib製作色圖
  10.5  matplotlib的繪圖命令
  10.6  不同孔板的布局
  10.7  參考資料和進一步閱讀
第11章  分子的3D表示：結構生物學的數學和線性代數
  11.1  分子鍵的旋轉
  11.2  分子力學和分子動力學
  11.3  自己動手去體會程序的運行效率
  11.4  輸入3D數學矩陣
  11.5  分子系統的Python表示
  11.6  用matplotlib進行3D可視化
  11.7  程序測試
  11.8  計算靜電相互作用
  11.9  參考資料和進一步閱讀
第12章  打開和關閉基因：用matplotlib可視化生化動力學
  12.1  簡單的轉錄抑制：乳糖操縱子
  12.2  NumPy及From...Import簡介
  12.3  雙重交互阻遏物：更高效的抑制
  12.4  相同的濃度、更強的抑制：註釋圖
  12.5  參考資料和進一步閱讀
第13章  梳理網路偽信息：用Python集合挖掘系統生物學數據

  13.1  用集合製作表格
  13.2  雙字典結構：網路的數據結構
  13.3  列表推導式
  13.4  基因調控問題
  13.5  匯總：使用Python的__main__
  13.6  參考資料和進一步閱讀
第14章  遺傳反饋循環：用Gillespie演算法為基因網路建模
  14.1  二聚體
  14.2  動態過程
  14.3  雜訊的引入
  14.4  實際的操作：撥動開關
  14.5  三合一：開啟基因
  14.6  所有蛋白質最終消亡
  14.7  生物化學的Python代碼
  14.8  記錄參與反應的分子
  14.9  生物分子的模擬
  14.10  隨機切換問題
  14.11  參考資料和進一步閱讀
第15章  種植虛擬花園：用L系統模擬植物生長
  15.1  增加繁殖率：演算法生成規則
  15.2  用Python的Turtle圖形生長蕨類植物
  15.3  參考資料和進一步閱讀
第16章  細胞自動機：圖靈模式的細胞自動機模型
  16.1  細胞自動機初始化
  16.2  創建更新規則
  16.3  生成細胞自動機塗層圖案
  16.4  形態生成的顯示
  16.5  參考資料和進一步閱讀
第17章  生態動力學模型：捕食者-獵物動力學的生態建模
  17.1  種群的起落
  17.2  繪製捕食者動畫——Prey
  17.3  參考資料和進一步閱讀
第18章  虛擬流感流行：用基於代理的模型探索流行病學
  18.1  SIR模型：易感-感染-康復
  18.2  代理的概念
  18.3  代理列表：使代理保持直線和狹窄
  18.4  模擬流行病
  18.5  提高代理的能力
  18.6  參考資料和進一步閱讀
第19章  追尋生活的腳步：Wright-Fisher模型的進化動力學
  19.1  遺傳漂變
  19.2  繪製遺傳漂變
  19.3  將自然選擇添加到Mix
  19.4  參考資料和進一步閱讀
後記：因為分手很難做到

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