生物信息学
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作者樊龙江 主编
出版社浙江大学出版社
ISBN9787308171472
出版时间2017-09
装帧平装
开本16开
定价98元
货号1201588956
上书时间2024-09-12
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
樊龙江，浙江大学生物信息学研究所和作物科学研究所教授，生物信息学和作物遗传育种专业博士生导师。教育部“新世纪很好人才支持计划”获得者，浙江省生物信息学学会副理事长，德国DAAD访问学者。自2000年起，直接参与浙江大学生物信息学学科筹建，为浙江大学靠前批生物信息学专业导师。
目录
绪论
第一节生物信息与生物信息学
一、迅速增长的生物信息
二、生物信息学的概念
第二节生物信息学简史与展望
一、生物信息学发展简史
二、生物信息学技术的应用
三、生物信息学学科展望
第三节本书的组织与使用
第一篇生物信息学基础
-1章生物信息类型及其产生途径
第一节生物信息的类型
第二节DNA测序技术
一、代测序技术
二、第二代测序技术
三、第三代测序技术
第三节高通量测序技术的应用
一、DNA／RNA相关测序
二、蛋白质-DNA／RNA互作测序
三、甲基化／宏基因组测序
第四节蛋白质序列及其结构测定
一、蛋白质序列与蛋白质互作测定
二、蛋白质结构测定
-2章分子数据库
第一节分子数据库概述
一、分子数据库概念
二、数据库记录格式
三、数据库冗余、序列递交和检索
第二节核苷酸及其相关数据库
一、DNA／RNA序列数据库
二、基因组数据库
三、非编码RNA数据库
第三节蛋白质及其相关数据库
第四节代谢途径等专业数据库
一、代谢途径数据库
二、代谢组学数据库和表型数据库
-3章两条序列联配算法及序列搜索
第一节序列联配基本概念
第二节计分矩阵
一、计分矩阵的一般原理
二、氨基酸替换矩阵
三、位置特异性计分矩阵（PSSM）
第三节两条序列联配算法
一、Needleman-Wunsch算法
二、Smith-Waterman算法
第四节BLAST算法及数据库搜索
一、BLAST算法
二、利用BLAST进行数据库序列搜索
三、序列相似性的统计推断
-4章多条序列联配算法及功能域分析
第一节多序列联配概念及其算法
一、多序列联配概念
二、多序列全局联配算法
三、多序列局部联配算法
第二节蛋白质序列功能域分析与模型
一、功能域概念
二、功能域模型
第三节熵与信息量
一、不确定性与信息量
二、信息熵的应用
-5章基因预测与功能注释
第一节基因组序列构成与基因预测
一、基因组序列的基本构成
二、基因预测及其基本方法
三、基因注释流程
第二节从头预测--隐马尔可夫模型（HMM）方法
一、马尔可夫和隐马尔可夫模型
二、隐马尔可夫模型问题及其算法
三、HMM基因预测模型及其应用
第三节贝叶斯统计及其在基因预测方面的应用
一、贝叶斯统计与生物信息学
二、利用贝叶斯统计进行基因预测
第四节基因功能注释
一、利用序列和结构域数据库进行注释
二、利用功能分类和代谢途径信息进行注释
第五节基因序列构成分析
一、碱基构成与分布
二、DNA行走与Z曲线
三、同向重复序列分析
四、蛋白质序列跨膜等特征分析
-6章系统发生树构建
第一节系统发生树与遗传模型
一、系统发生树概述
二、遗传模型
第二节距离法
一、非加权平均连接聚类法（UPGMA法）
二、Fitch-Margoliash算法
三、邻接法（NJ法）
第三节简约法
第四节似然法
一、DNA序列的似然模型
二、两条序列系统发生树
三、三条及多条序列系统发生树
第五节基因组组分矢量方法
一、组分矢量方法（CVTree算法）
二、基因组关联“距离”与系统发生树构建
-7章蛋白质结构预测与药物设计
第一节蛋白质结构概述
一、蛋白质结构及其预测
二、蛋白质结构数据库
三、蛋白质结构主要预测工具
第二节蛋白质二级结构预测
一、蛋白质二级结构预测方法
二、结构预测实例
第三节蛋白质三级结构预测
一、同源建模法
二、折叠识别法
第四节计算机辅助药物设计
一、间接药物设计
二、直接药物设计
-8章生物信息学计算机基础
第一节使用Unix／Linux操作系统
一、Unix／Linux操作系统及其结构
二、LinuxShell常用命令
第二节掌握一门计算机编程语言
一、计算机编程语言
二、Python语言
三、R语言
四、MySQL语言
第三节并行与自动化
一、并行式计算
二、并行化模型及其实例
第四节其他
一、算法
二、可视化与画图
始第二篇高通量测序数据分析
第2-1章基因组拼接与分析
第一节基因组序列拼接概念
一、基因组短序列拼接问题
二、基因组从头拼接主要方法
三、利用遗传图谱等进行基因组纽装
第二节基于图论的拼接算法
一、图论
二、基于德布鲁因图的拼接算法
第三节第三代测序数据拼接方法
第四节基于字符串（K-mer）的基因组调查与分析
一、基因组大小估计
二、基因组复杂度估计
三、基因组“肖像”及缺失字符串分析
第2-2章基因组变异与分析
第一节基因组变异类型与检测方法
一、基因组遗传变异类型
二、基因组变异检测方法
第二节基因组重测序及其应用
一、基因组重测序应用领域
二、基因组重测序数据分析
第2-3章转录组分析
第一节转录组测序与拼接
一、转录组及其技术平台
二、转录组序列拼接
第二节基因表达分析
一、差异表达基因的鉴定
二、差异表达基因富集分析
第三节可变剪切和基因融合分析
一、基因可变剪切
二、融合基因
第2-4章非编码RNA分析
第一节非编码RNA简介
一、非编码RNA类型与功能
二、非编码RNA进化
三、样品采集及其测序方法
四、非编码RNA主要数据库
第二节小RNA计算识别与靶基因预测
一、miRNA主要特征及计算识别
二、siRNA主要特征及计算识别
三、miRNA和siRNA靶基因预测
第三节长非编码RNA鉴定与功能分析
一、线性IncRNA鉴定
二、环化RNA鉴定
三、IncRNA功能预测
第2-5章甲基化与组蛋白修饰分析
第一节表观遗传机制概述
第二节甲基化测序与分析
一、甲基化测序原理
二、生物信息学分析方法
第三节组蛋白修饰测定与分析
一、组蛋白样品的制备
二、组蛋白修饰分析方法
第2-6章宏基因组分析
第一节宏基因组及其分析方法
一、宏基因组概述
二、宏基因组学技术的应用
第二节16SrDNA序列分析
一、质控与分析流程
二、物种多样性分析
三、群落结构分析
第三节全基因组序列数据分析
一、分析内容与流程
二、基因预测及功能注释
第2-7章蛋白质组分析
第一节蛋白质组学概述
一、蛋白质组及其分析
二、高通量分离和鉴定技术
第二节双向电泳图像与质谱组合分析
一、胶图获取与分析
二、利用指纹图谱鉴定蛋白质
第三节质谱数据采集与分析
一、质谱数据采集策略
二、肽段数据库搜索与质量控制
第四节定量蛋白质组分析
一、同位素标记定量分析
二、非同位素标记定量分析
……
第三篇生物信息学外延与交叉
第四篇生物信息学资源与实践
参考文献
内容摘要
本书建议阅读对象为本科、研究生、从事生物学及其相关专业领域（如医学、农学等）科研与开发人员等，可以作为生物信息学专业学生的入门教材和非生物信息学专业学生和科研工作者的基础教材。本书共分为四部分：生物信息学基础（靠前篇）、高通量测序数据分析（第二篇）、生物信息学外延与交叉（第三篇）和生物信息学资源与实践（第四篇）。各篇内容：（1）作为生物信息学的基础篇，靠前篇包括8章内容，涵盖序列数据产生、分子数据库、序列联配算法、基因预测、系统发生树构建和蛋白质结构预测等。同时也涵盖了生物信息学计算机基础部分，包括操作系统、主要编程语言等。该篇主要目的是使初学者掌握生物信息学的基本概念和主要方法；（2）第二篇为高通量序列数据分析篇，主要针对目前第二和三代测序技术产生的核苷酸序列数据的分析方法，主要涵盖基于高通量测序数据的基因组拼接、基因组变异、转录组、非编码RNA、甲基化和宏基因组等生物信息学分析原理和技术；（3）第三篇为生物信息学外延与交叉篇，分别介绍了与生物信息学紧密相关的四个生物学学科：系统生物学、群体遗传学、数量遗传学和合成生物学；（4）很后一篇生物信息学资源与实践篇，主要罗列了生物信息学主要相关术语、专业词汇、数据库和公开软件等资源，并提供了8个生物信息学实验课程内容。上述靠前和第四篇内容建议作为本科教学的基本内容，第二和三篇可以作为研究生和生物信息学专业学生教学内容。
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