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生物信息學(生物科學領域101計劃核心教材)(精)

  • 作者：編者:陳銘//呂暉|責編:李融//郝真真
  • 出版社：高等教育
  • ISBN：9787040652819
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：605
人民幣：RMB 195 元      售價：元
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內容大鋼
    生物信息學是一門新興的交叉學科，在生命科學領域扮演著越來越重要的角色，是生物類專業本科生的必修專業基礎課程。本教材是生物科學「101計劃」教材建設項目之一，著重闡述生物信息學的基本概念和關鍵技術，在教授生物信息學的經典和基礎理論、統計方法及人工智慧的同時，向讀者介紹本領域的各種組學分析、應用前沿和實驗基礎等。本教材共分為13章，包括生物信息學概述、生物統計學基礎、深度學習和人工智慧、生物信息資源、序列比對與分析、基因組學、轉錄組學、轉錄調控和表觀遺傳、蛋白質組學和代謝組學、表型組學、系統生物學、生物信息學應用和生物信息學實驗基礎等。本書可作為各類高等院校生物科學類專業本科生的課程教材，也可供相關專業的研究生和科研人員參考使用。
作者介紹
編者:陳銘//呂暉|責編:李融//郝真真
目錄
1  生物信息學概述
  1.1  生物信息學的基本概念
    1.1.1  生物信息學的基本含義
    1.1.2  生物信息學的學科特點與發展
  1.2  生物信息學的發展歷史與趨勢
  1.3  生物信息學的研究領域
    1.3.1  生物學研究領域
    1.3.2  生物信息學研究內容
  1.4  生物信息學的演算法基礎
    1.4.1  降維演算法
    1.4.2  聚類演算法
    1.4.3  分類演算法
    1.4.4  回歸演算法
    1.4.5  統計學分析
  1.5  生物信息學的機遇與挑戰
    1.5.1  生物信息學的機遇
    1.5.2  生物信息學的挑戰
    1.5.3  結語
2  生物統計學基礎
  2.1  生物統計簡介
    2.1.1  總體與樣本
    2.1.2  數據特徵及描述
  2.2  參數估計和假設檢驗
    2.2.1  抽樣分佈
    2.2.2  區間估計
    2.2.3  假設檢驗
    2.2.4  正態總體均值的檢驗
    2.2.5  方差分析
    2.2.6  多重檢驗校正
    2.2.7  卡方檢驗
    2.2.8  非參數檢驗方法
  2.3  統計模型
    2.3.1  線性模型
    2.3.2  極大似然估計法
    2.3.3  Logistic回歸模型
    2.3.4  泊松回歸模型
    2.3.5  Cox比例風險模型
    2.3.6  線性混合效應模型
    2.3.7  隱馬爾可夫模型
    2.3.8  貝葉斯統計基礎
  2.4  高維統計方法
    2.4.1  正則化方法
    2.4.2  變數篩選
    2.4.3  LASSO方法的討論
  2.5  統計學習基礎
    2.5.1  有監督學習
    2.5.2  無監督學習
  2.6  統計因果推斷
    2.6.1  辛普森悖論
    2.6.2  關聯與因果

    2.6.3  因果效應的定義與識別
    2.6.4  因果效應的估計
    2.6.5  工具變數
3  深度學習和人工智慧
4  生物信息資源
5  序列比對與分析
6  基因組學
7  轉錄組學
8  轉錄調控和表觀遺傳
9  蛋白質組學和代謝組學
10  表型組學
11  系統生物學
12  生物信息學應用
13  生物信息學實驗基礎
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