当当正版 生物信息学(第2版) 樊龙江 9787030681010 科学出版社
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作者樊龙江
出版社科学出版社
ISBN9787030681010
出版时间2024-01
装帧平装
开本16开
定价88元
货号29257868
上书时间2024-10-19
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导语摘要
本书主要介绍生物信息学基本概念、主要算法和常用工具。全书共15章，涵盖生物分子数据产生、数据库、序列联配、基因组拼接及其基因预测、系统发生树构建、组学数据（转录、三维、单细胞等）分析、群体遗传分析等，同时包括生物信息学统计与算法基础和计算机基础。每章（绪论除外）前均设计了思维导图，帮助读者更好地理解各章知识点和逻辑关系；每章后均安排了一篇以相关领域代表人物为主线的“历史与人物”短文，有助于读者理解学科发展脉络。书后还提供了丰富的生物信息学资源（主流软件工具和数据库），作为学习本书的辅助资料。
目录
第二版前言
第一版序
第一版前言
本书使用说明
致敬经典
第1章绪论1
第一节生物信息与生物信息学1
一、迅速增长的生物信息1
二、生物信息学概念2
第二节生物信息学历史与展望4
一、发展简史4
二、应用领域8
三、学科展望9
习题14
历史与人物“bioinformatics”之名的由来14
第2章生物信息类型及其产生途径16
第一节生物信息类型与测序技术17
一、生物信息的类型17
二、代测序技术18
三、第二代测序技术20
四、第三代测序技术25
第二节组学数据及其测定28
一、基因组28
二、转录组30
三、其他组学数据35
第三节蛋白质序列及其结构测定49
一、蛋白质序列与蛋白质互作测定49
二、蛋白质结构测定51
习题52
历史与人物台高通量测序仪与罗斯伯格53
第3章分子数据库54
第一节分子序列数据库概述54
一、分子数据库及其记录格式54
二、数据库序列递交与检索58
第二节核苷酸序列相关数据库61
一、核苷酸初级数据库61
二、核苷酸二级数据库65
第三节蛋白质相关数据库69
一、蛋白质序列与结构数据库69
二、蛋白质功能域等其他数据库73
习题77
历史与人物分子数据库与戴霍夫和戈德78
第4章两条序列联配及其算法80
第一节序列联配与计分矩阵80
一、序列联配80
二、计分矩阵81
第二节两条序列联配算法87
一、Needleman-Wunsch算法87
二、Smith-Waterman算法91
第三节BLAST算法及数据库搜索93
一、BLAST算法93
二、利用BLAST进行数据库序列搜索94
三、序列相似性的统计推断103
习题105
历史与人物序列联配算法与三个“man”106
第5章多序列联配及功能域分析109
第一节多序列联配算法109
一、多序列全局联配算法109
二、多序列局部联配算法111
第二节蛋白质序列功能域115
一、功能域概念115
二、功能域模型116
第三节熵与信息量119
一、熵与不确定性119
二、多序列联配结果的信息量估计121
习题122
历史与人物基序、ClustalW与杜立特122
第6章系统发生树构建124
第一节系统发生树概述124
一、系统发生树的概念124
二、遗传模型127
第二节距离法129
一、UPGMA法129
二、Fitch-Margoliash法131
三、邻接法134
四、最小进化法136
第三节优选似然法137
一、DNA序列的似然模型137
二、基于优选似然法建树138
第四节其他方法141
一、优选简约法141
二、贝叶斯法143
三、基因组组分矢量法144
习题146
历史与人物邻接法、MEGA与根井正利146
第7章基因组调查、拼装与分析148
第一节基于字符串的基因组调查分析148
一、基因组大小估计149
二、基因组复杂度估计149
第二节基因组序列拼接与组装151
一、基因组测序策略与步骤151
二、基因组序列拼接算法154
三、基因组染色体水平组装163
第三节基因组序列分析与比较166
一、基因组序列构成分析166
二、基因组可视化174
三、比较基因组学分析175
第四节基因组重测序数据分析181
一、分析流程与变异鉴定方法181
二、泛基因组分析185
习题187
历史与人物文特尔和帕夫纳的神来之笔188
第8章基因预测及其功能和结构注释190
第一节蛋白质编码基因预测190
一、基因预测方法及其流程190
二、隐马尔可夫模型预测方法196
第二节基因功能注释199
一、基于已知基因和功能域数据199
二、基于功能分类和代谢途径200
第三节蛋白质结构预测202
一、蛋白质结构概述202
二、蛋白质二级和三级结构预测204
三、基因突变与蛋白质三维结构功能分析209
习题212
历史与人物HMM、马尔可夫及其他212
第9章非编码RNA鉴定与功能预测214
第一节小RNA计算识别与靶基因预测214
一、miRNA主要特征及计算识别214
二、siRNA主要特征及计算识别220
三、小RNA靶基因预测223
第二节长非编码RNA鉴定与功能预测225
一、lncRNA鉴定与功能预测225
二、circRNA鉴定与功能预测229
习题235
历史与人物首届中国生物信息学终身成就奖236
第10章基因转录与调控网络238
第一节转录组数据分析238
一、转录组序列比对和拼接239
二、基因表达分析241
三、基因可变剪接与融合244
四、基因簇鉴定249
第二节甲基化分析252
一、DNA甲基化252
二、RNA甲基化254
第三节基因调控网络分析256
一、生物网络256
二、基因调控网络259
习题263
历史与人物DNA自动测序仪、系统生物学与胡德264
第11章宏基因组分析265
第一节16SrRNA等基因序列数据265
一、质控与分析流程267
二、物种多样性估计269
三、群落结构分析272
第二节全基因组序列数据275
一、分析流程及其主要工具275
二、宏基因组拼接与物种注释279
习题284
历史与人物16SrRNA、生命之树与乌斯284
第12章新类型组学数据分析与利用286
第一节三维基因组286
一、三维基因组数据标准化286
二、染色质三维多级结构鉴定289
三、三维基因组组装与可视化292
第二节单细胞组学数据295
一、单细胞组学技术概况295
二、单细胞基因组分析297
三、单细胞转录组分析299
第三节基因组预测与选择306
一、基因组数据与动植物育种306
二、复杂性状的基因组预测与选择311
第四节其他315
一、表型组之图像识别315
二、合成生物学之基因组设计323
三、翻译组328
习题331
历史与人物深度学习“三剑客”332
第13章群体遗传分析334
第一节群体遗传多态性与结构分析334
一、遗传多态性及其估计335
二、群体遗传结构分析337
第二节自然选择的统计检验339
一、基于种内多态性的检验方法341
二、基于种间分歧度的检测方法345
第三节种群历史的溯祖分析347
一、溯祖理论与溯祖模拟347
二、种群进化模型的溯祖测验349
三、有效群体大小的溯祖估计352
第四节数量遗传学分析355
一、QTL定位355
二、全基因组关联分析362
三、混池分离分析369
习题372
历史与人物马莱科特和科克汉姆的“利器”373
第14章生物信息学统计与算法基础375
第一节贝叶斯统计376
一、贝叶斯统计概述376
二、贝叶斯统计与生物信息学379
三、图论与概率图模型380
第二节概率图模型381
一、隐马尔可夫模型381
二、贝叶斯网络388
三、神经网络391
第三节机器学习算法396
一、优选期望算法396
二、马尔可夫链蒙特卡罗方法398
三、动态规划400
四、遗传算法401
习题405
历史与人物贝叶斯之谜406
第15章生物信息学计算机基础407
第一节Unix/Linux操作系统408
一、系统特点及其结构408
二、LinuxShell常用命令409
第二节计算机编程语言411
一、计算机编程语言概述411
二、Python语言与Biopython简介413
三、R语言与Bioconductor简介415
四、MySQL语言415
第三节其他418
一、并行化418
二、算法与画图423
习题426
历史与人物Python语言与范罗苏姆427
主要参考文献429
附录1生物信息学常用代码和关键词430
附录2生物信息学主要数据库与分析工具435
附录3生物信息学常用英文术语及释义440
中文名词索引441
英文名词索引444
后记447
内容摘要
本书主要介绍生物信息学基本概念、主要算法和常用工具。全书共15章，涵盖生物分子数据产生、数据库、序列联配、基因组拼接及其基因预测、系统发生树构建、组学数据（转录、三维、单细胞等）分析、群体遗传分析等，同时包括生物信息学统计与算法基础和计算机基础。每章（绪论除外）前均设计了思维导图，帮助读者更好地理解各章知识点和逻辑关系；每章后均安排了一篇以相关领域代表人物为主线的“历史与人物”短文，有助于读者理解学科发展脉络。书后还提供了丰富的生物信息学资源（主流软件工具和数据库），作为学习本书的辅助资料。
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