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生物信息學(第2版科學出版社十三五普通高等教育本科規劃教材)

  • 作者：編者:樊龍江|責編:張靜秋
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030681010
  • 出版日期：2021/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：448
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹生物信息學基本概念、主要演算法和常用工具。全書共15章，涵蓋生物分子數據產生、資料庫、序列聯配、基因組拼接及其基因預測、系統發生樹構建、組學數據(轉錄、三維、單細胞等)分析、群體遺傳分析等內容，同時包括生物信息學統計與演算法基礎和電腦基礎。每章(緒論除外)前均設計了思維導圖，幫助讀者更好地理解各章知識點和邏輯關係；每章后均安排了一篇以相關領域代表人物為主線的「歷史與人物」短文，有助於讀者理解學科發展脈絡。書後還提供了豐富的生物信息學資源(主流軟體工具和資料庫)，作為學習本書的輔助資料。
    本書可作為生物信息學等相關專業本科生和研究生的入門教材，也可供從事生物學、生物信息學及相關專業領域科研工作者閱讀。
作者介紹
編者:樊龍江|責編:張靜秋
    樊龍江  浙江大學生物信息學研究所和作物科學研究所教授，生物信息學和作物遺傳育種專業博士生導師。教育部「新世紀優秀人才支持計劃」獲得者，浙江省生物信息學學會副理事長，德國DAAD訪問學者。自2000年起，直接參与浙江大學生物信息學學科籌建，為浙江大學第一批生物信息學專業導師。
目錄
第二版前言
第一版序
第一版前言
本書使用說明
致敬經典
第1章  緒論
  第一節  生物信息與生物信息學
    一、迅速增長的生物信息
    二、生物信息學概念
  第二節  生物信息學歷史與展望
    一、發展簡史
    二、應用領域
    三、學科展望
  習題
  歷史與人物「bioinformatics」之名的由來
第2章  生物信息類型及其產生途徑
  第一節  生物信息類型與測序技術
    一、生物信息的類型
    二、第一代測序技術
    三、第二代測序技術
    四、第三代測序技術
  第二節  組學數據及其測定
    一、基因組
    二、轉錄組
    三、其他組學數據
  第三節  蛋白質序列及其結構測定
    一、蛋白質序列與蛋白質互作測定
    二、蛋白質結構測定
  習題
  歷史與人物 第一台高通量測序儀與羅斯伯格
第3章  分子資料庫
  第一節  分子序列資料庫概述
    一、分子資料庫及其記錄格式
    二、資料庫序列遞交與檢索
  第二節  核?酸序列相關資料庫
    一、核?酸初級資料庫
    二、核?酸二級資料庫
  第三節  蛋白質相關資料庫
    一、蛋白質序列與結構資料庫
    二、蛋白質功能域等其他資料庫
  習題
  歷史與人物 分子資料庫與戴霍夫和戈德
第4章  兩條序列聯配及其演算法
  第一節  序列聯配與計分矩陣
    一、序列聯配
    二、計分矩陣
  第二節  兩條序列聯配演算法
    一、Needleman-Wunsch演算法
    二、Smith-Waterman演算法
  第三節  BLAST演算法及資料庫搜索

    一、BLAST演算法
    二、利用BLAST進行資料庫序列搜索
    三、序列相似性的統計推斷
  習題
  歷史與人物 序列聯配演算法與三個「man」
第5章  多序列聯配及功能域分析
  第一節  多序列聯配演算法
    一、多序列全局聯配演算法
    二、多序列局部聯配演算法
  第二節  蛋白質序列功能域
    一、功能域概念
    二、功能域模型
  第三節  熵與信息量
    一、熵與不確定性
    二、多序列聯配結果的信息量估計
  習題
  歷史與人物 基序、ClustalW與杜立特
第6章  系統發生樹構建
  第一節  系統發生樹概述
    一、系統發生樹的概念
    二、遺傳模型
  第二節  距離法
    一、UPGMA法
    二、Fitch-Margoliash法
    三、鄰接法
    四、最小進化法
  第三節  最大似然法
    一、DNA序列的似然模型
    二、基於最大似然法建樹
  第四節  其他方法
    一、最大簡約法
    二、貝葉斯法
    三、基因組組分矢量法
  習題
  歷史與人物 鄰接法、MEGA與根井正利
第7章  基因組調查、拼裝與分析
  第一節  基於字元串的基因組調查分析
    一、基因組大小估計
    二、基因組複雜度估計
  第二節  基因組序列拼接與組裝
    一、基因組測序策略與步驟
    二、基因組序列拼接演算法
    三、基因組染色體水平組裝
  第三節  基因組序列分析與比較
    一、基因組序列構成分析
    二、基因組可視化
    三、比較基因組學分析
  第四節  基因組重測序數據分析
    一、分析流程與變異鑒定方法
    二、泛基因組分析

  習題
  歷史與人物 文特爾和帕夫納的神來之筆
第8章  基因預測及其功能和結構註釋
  第一節  蛋白質編碼基因預測
    一、基因預測方法及其流程
    二、隱馬爾可夫模型預測方法
  第二節  基因功能註釋
    一、基於已知基因和功能域數據
    二、基於功能分類和代謝途徑
  第三節  蛋白質結構預測
    一、蛋白質結構概述
    二、蛋白質二級和三級結構預測
    三、基因突變與蛋白質三維結構功能分析
  習題
  歷史與人物 HMM、馬爾可夫及其他
第9章  非編碼RNA鑒定與功能預測
  第一節  小RNA計算識別與靶基因預測
    一、miRNA主要特徵及計算識別
    二、siRNA主要特徵及計算識別
    三、小RNA靶基因預測
  第二節  長非編碼RNA鑒定與功能預測
    一、lncRNA鑒定與功能預測
    二、circRNA鑒定與功能預測
  習題
  歷史與人物 首屆中國生物信息學終身成就獎
第10章  基因轉錄與調控網路
  第一節  轉錄組數據分析
    一、轉錄組序列比對和拼接
    二、基因表達分析
    三、基因可變剪接與融合
    四、基因簇鑒定
  第二節  甲基化分析
    一、DNA甲基化
    二、RNA甲基化
  第三節  基因調控網路分析
    一、生物網路
    二、基因調控網路
  習題
  歷史與人物 DNA自動測序儀、系統生物學與胡德
第11章  宏基因組分析
  第一節  16S rRNA等基因序列數據
    一、質控與分析流程
    二、物種多樣性估計
    三、群落結構分析
  第二節  全基因組序列數據
    一、分析流程及其主要工具
    二、宏基因組拼接與物種註釋
  習題
  歷史與人物 16S rRNA、生命之樹與烏斯
第12章  新類型組學數據分析與利用

  第一節  三維基因組
    一、三維基因組數據標準化
    二、染色質三維多級結構鑒定
    三、三維基因組組裝與可視化
  第二節  單細胞組學數據
    一、單細胞組學技術概況
    二、單細胞基因組分析
    三、單細胞轉錄組分析
  第三節  基因組預測與選擇
    一、基因組數據與動植物育種
    二、複雜性狀的基因組預測與選擇
  第四節  其他
    一、表型組之圖像識別
    二、合成生物學之基因組設計
    三、翻譯組
  習題
  歷史與人物 深度學習「三劍客」
第13章  群體遺傳分析
  第一節  群體遺傳多態性與結構分析
    一、遺傳多態性及其估計
    二、群體遺傳結構分析
  第二節  自然選擇的統計檢驗
    一、基於種內多態性的檢驗方法
    二、基於種間分歧度的檢測方法
  第三節  種群歷史的溯祖分析
    一、溯祖理論與溯祖模擬
    二、種群進化模型的溯祖測驗
    三、有效群體大小的溯祖估計
  第四節  數量遺傳學分析
    一、QTL定位
    二、全基因組關聯分析
    三、混池分離分析
  習題
  歷史與人物 馬萊科特和科克漢姆的「神器」
第14章  生物信息學統計與演算法基礎
  第一節  貝葉斯統計
    一、貝葉斯統計概述
    二、貝葉斯統計與生物信息學
    三、圖論與概率圖模型
  第二節  概率圖模型
    一、隱馬爾可夫模型
    二、貝葉斯網路
    三、神經網路
  第三節  機器學習演算法
    一、最大期望演算法
    二、馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法
    三、動態規劃
    四、遺傳演算法
  習題
  歷史與人物 貝葉斯之謎

第15章  生物信息學電腦基礎
  第一節  Unix/Linux操作系統
    一、系統特點及其結構
    二、Linux Shell常用命令
  第二節  電腦編程語言
    一、電腦編程語言概述
    二、Python語言與Biopython簡介
    三、R語言與Bioconductor簡介
    四、MySQL語言
  第三節  其他
    一、並行化
    二、演算法與畫圖
  習題
  歷史與人物 Python語言與范羅蘇姆
主要參考文獻
  附錄1  生物信息學常用代碼和關鍵詞
  附錄2  生物信息學主要資料庫與分析工具
  附錄3  生物信息學常用英文術語及釋義
中文名詞索引
英文名詞索引
後記

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