生物信息学（第二版 导读本） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

David，Westheand 著

图书标签:

• 生物信息学
• 计算生物学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 生物统计学
• 序列分析
• 进化树
• 数据库
• 算法
• 系统生物学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030288738

版次：2

商品编码：11865395

包装：平装

丛书名： 精要速览系列

开本：16开

出版时间：2010-09-01

用纸：胶版纸

页数：396

字数：600000

正文语种：中文，英文

内容简介

　　《精要速览系列：生物信息学(第二版)(导读版)(英文版)》在前版基础上修订，涵盖了生物信息学的基本内容及拓展知识。全书共分三大部分：学科概况（A—B）、基础部分（C—I）、应用领域（J—R），合计18章：A生物学研究方式的转变、B生物信息学的定义、C物理学要素、D数据及数据库、E数据类型、F计算、G概率与统计、H模拟与数学技术、I人工智能和机器学习、J基因组及其他序列、K转录物组学、L蛋白质与蛋白质组学技术、M代谢物组学、N超分子结构、O生化动力学、P生理学、Q图像分析、R文本分析。书前附有缩略词表，书后附有进一步阅读的文献以及索引。

目录

前言
缩略词
A生物学研究方式的转变
B生物信息学的定义
C物理学要素
D数据及数据库
E数据类型
El数据类型
E2生物信息学中数据表达的佳方法
F计算
G概率与统计
G1概率和概率分布
G2条件概率和贝叶斯法则
G3基本的统计学检验
H模型与数学技术
H1系统特征
H2图论及其应用
H3常微分方程和代数学
H4高级模拟技术
H5形状、变形和生长
I人工智能和机器学习
I1人工智能和机器学习的概论
I2人工智能和机器学习的统计学方法
I3人工智能和机器学习的计算方法
J基因组及其他序列
J1数据库和数据源
J2基因组注释
J3序列分析
J4序列家族、联配和系统发育
J5结构域家族和数据库
K转录物组学
K1转录谱
K2转录分析的统计问题
K3基因表达的差异分析
K4多元技术和网络推理
K5数据标准和实验设计
L蛋白质与蛋白质组学技术
L1蛋白质组学技术
L2相互作用蛋白质组学
L3相互作用数据库和网络
L4结构生物信息学
L5结构分类
L6结构预测和模建
L7分子动力学和药物设计
M代谢物组学
N超分子结构
N1超分子结构
N2组织和生物体尺度结构
O生化动力学
O1新陈代谢网络的研究
O2微积分和代数学的应用
P生理学
P1生理学
P2整合生物学和植物模型
P3整合生物学——结束语
Q图像分析
Q1什么是图像分析
Q2什么是生物科学研究中的图像分析
Q3图像增强
Q4特征检测
Q5数据析取
R文本分析
前言
缩略词
A生物学研究方式的转变
B生物信息学的定义
C物理学要素
D数据及数据库
E数据类型
El数据类型
E2生物信息学中数据表达的佳方法
F计算
G概率与统计
G1概率和概率分布
G2条件概率和贝叶斯法则
G3基本的统计学检验
H模型与数学技术
H1系统特征
H2图论及其应用
H3常微分方程和代数学
H4高级模拟技术
H5形状、变形和生长
I人工智能和机器学习
I1人工智能和机器学习的概论
I2人工智能和机器学习的统计学方法
I3人工智能和机器学习的计算方法
J基因组及其他序列
J1数据库和数据源
J2基因组注释
J3序列分析
J4序列家族、联配和系统发育
J5结构域家族和数据库
K转录物组学
K1转录谱
K2转录分析的统计问题
K3基因表达的差异分析
K4多元技术和网络推理
K5数据标准和实验设计
L蛋白质与蛋白质组学技术
L1蛋白质组学技术
L2相互作用蛋白质组学
L3相互作用数据库和网络
L4结构生物信息学
L5结构分类
L6结构预测和模建
L7分子动力学和药物设计
M代谢物组学
N超分子结构
N1超分子结构
N2组织和生物体尺度结构
O生化动力学
O1新陈代谢网络的研究
O2微积分和代数学的应用
P生理学
P1生理学
P2整合生物学和植物模型
P3整合生物学——结束语
Q图像分析
Q1什么是图像分析
Q2什么是生物科学研究中的图像分析
Q3图像增强
Q4特征检测
Q5数据析取
R文本分析
进一步阅读的文献
索引

前言/序言

基因组学前沿：现代生物学研究的基石 一部深入探索生命奥秘、剖析复杂生命系统的开创性著作 本书并非对传统生物学知识的简单回顾，而是一部面向未来的、聚焦于当前生命科学研究核心驱动力的深度剖析。它带领读者跨越基础分子生物学的范畴，直抵基因组学、蛋白质组学以及系统生物学的前沿阵地，构建起理解现代生物学研究范式的全新框架。 第一部分：从序列到系统：新一代测序浪潮与数据洪流 本部分着重描绘了自人类基因组计划完成以来，生命科学领域所经历的颠覆性变革——高通量测序技术（NGS）的普及与应用。我们探讨了新一代测序技术（如Illumina、PacBio、Oxford Nanopore）的原理、优势与局限，以及它们如何以前所未有的速度和精度揭示生物体的遗传蓝图。 第一章：基因组学的黎明与新纪元 本章首先梳理了测序技术的发展脉络，从桑格测序到高通量并行测序，清晰阐述了“数据爆炸”对生物学研究范式的重塑。重点讨论了全基因组重测序（WGS）在疾病研究、群体遗传学以及进化生物学中的关键作用。我们详细解析了从原始测序读段（Reads）到高质量组装基因组的完整流程，包括短读长与长读长数据的比对、去噪、从头组装（De Novo Assembly）的算法挑战，以及如何评估组装结果的完整性和连续性（如使用BUSCO评估）。 第二章：转录组学的深度挖掘 超越静态的DNA序列，本部分深入研究了生命活动的动态表达——转录组学（Transcriptomics）。我们不仅涵盖了标准RNA-Seq的流程，从文库构建到差异表达基因（DEG）的识别，还重点介绍了更精细的测序技术：单细胞RNA测序（scRNA-seq）。本章详细讲解了scRNA-seq数据处理中的关键步骤，如细胞文库的捕获效率、批次效应（Batch Effect）的校正、细胞类型聚类（Clustering）的数学模型（如t-SNE、UMAP的应用），以及如何通过轨迹推断（Trajectory Inference）来描绘细胞命运决定的动态过程。此外，我们也触及了RNA可变剪接（Alternative Splicing）的定量分析及其对蛋白质功能的影响。 第三章：表观遗传学的精细调控 基因组的“操作系统”——表观遗传修饰是本章的核心议题。我们探讨了DNA甲基化、组蛋白修饰等关键调控机制。重点介绍了用于解析这些修饰的测序技术，例如ChIP-seq（染色质免疫沉淀测序）的优化策略、ATAC-seq（亲和力终止测序）在开放染色质区域识别中的应用，以及它们如何协同作用以控制基因的开关。本章强调了表观遗传标记在发育、衰老和癌症发生中的精确图谱绘制。 第二部分：蛋白质世界：结构、功能与相互作用 生命活动的执行者是蛋白质。本部分将视角从核酸转向宏大的蛋白质组空间，探讨如何利用前沿技术揭示蛋白质的复杂性、结构和动态网络。 第四章：蛋白质组学的挑战与突破 传统的蛋白质组学主要依赖质谱技术。本章详细阐述了高分辨率质谱（LC-MS/MS）在蛋白质鉴定、绝对定量（如iTRAQ、TMT标记）以及翻译后修饰（PTMs）分析中的最新进展。我们讨论了如何应对蛋白质组数据的高度复杂性，以及如何通过深度学习模型来预测蛋白质的表达丰度。此外，也介绍了空间蛋白质组学技术（如MIBI, Imaging Mass Spectrometry）在保留组织背景信息下的应用潜力。 第五章：结构生物学的计算革命 蛋白质的三维结构决定其功能。本章着重于计算方法在结构解析中的核心地位。我们不仅回顾了传统的同源建模（Homology Modeling）和从头预测（Ab Initio Prediction），更深入地剖析了基于深度学习的蛋白质结构预测的革命性进展，如AlphaFold2等模型的原理及其在加速结构生物学研究中的影响。同时，也探讨了如何结合Cryo-EM（冷冻电子显微镜）数据与计算重建技术，解析复杂蛋白质复合体的动态结构。 第六章：生物分子相互作用网络 生命功能依赖于分子间的精密对话。本章关注如何利用高通量技术描绘这些网络图谱。我们详细介绍了蛋白质-蛋白质相互作用组（PPIs）的发现方法，包括酵母双杂交的升级版以及大规模的共免疫沉淀-质谱联用（Co-IP/MS）。此外，本章也涵盖了DNA-蛋白质（如转录因子结合位点）和RNA-蛋白质相互作用组的解析技术，并探讨了网络拓扑分析（如中心性、模块化）在识别关键调控节点中的应用。 第三部分：系统生物学与整合建模 现代生物学研究的终极目标是将海量异构数据整合起来，建立能够描述生命系统整体行为的计算模型。 第七章：代谢通路的重构与分析 本部分聚焦于代谢组学（Metabolomics），作为连接基因型与表型的关键桥梁。我们讨论了靶向与非靶向代谢组学的实验设计，如何利用GC-MS和LC-MS平台获取代谢物信息。核心内容在于代谢流分析（Metabolic Flux Analysis, MFA），通过整合同位素示踪数据和基因表达数据，构建约束优化模型来精确计算细胞内代谢反应的速率，这对于生物能源、药物代谢路径的优化至关重要。 第八章：整合组学：多层数据的融汇 整合（Multi-omics Integration）是当前生物学研究的制高点。本章系统性地介绍了整合不同类型组学数据（如基因组、转录组、蛋白质组和代谢组）的统计学和机器学习方法。我们详细比较了联合分析（Joint Analysis），如多变量偏最小二乘（PLS）方法，与数据驱动的张量分解技术在揭示潜在生物学关联方面的优劣。重点讨论了如何构建一个跨越多个组学层次的统一模型，以更全面地理解疾病的发生机制。 第九章：计算建模与预测生物学 本章是系统生物学的实践应用。我们探讨了如何将实验数据转化为可预测的数学模型。内容涵盖动力学建模（如常微分方程ODEs）在信号转导通路模拟中的应用，以及如何利用布尔网络来简化对复杂基因调控网络的逻辑分析。最后，本章展望了因果推断方法在生物系统研究中的潜能，旨在从关联性数据中识别真正的因果关系，从而指导高价值的实验验证。 --- 目标读者： 本书面向生命科学、生物技术、医学信息学、计算科学等领域的在读研究生、博士后研究人员、以及希望迅速掌握现代高通量数据分析技术和系统生物学思维的科研人员和行业专业人士。它提供了坚实的理论基础与充足的实战指导，是驾驭二十一世纪生命科学数据洪流的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物信息学（第二版 导读本）》真是让我大开眼界！作为一名研究生物学出身，但对计算工具总有些畏难情绪的研究者，我一直渴望能找到一本既能深入浅出地讲解生物信息学核心概念，又能让我切实感受到它强大力量的入门读物。这本书恰好满足了我的需求。首先，它的导读性质让我觉得非常亲切，没有一开始就扑面而来的复杂算法和代码，而是循序渐进地引导我理解为什么生物信息学如此重要，它在基因组学、蛋白质组学、系统生物学等领域扮演着怎样的角色。我特别喜欢其中关于DNA测序技术发展历程的介绍，从早期的Sanger测序到如今的高通量测序，每一步的飞跃都伴随着生物信息学分析能力的提升，这种历史的纵深感让我对这个领域有了更宏观的认识。而且，书中对各种常用生物信息学工具的介绍，虽然只是导读性质，但已经足够让我了解它们的功能和应用场景，比如 BLAST 的强大比对能力，以及一些可视化工具如何帮助我们解读海量的生物数据。读完第一部分，我感觉自己不再是那个对“大数据”望而却步的门外汉，而是有了一些基础的认知，并且跃跃欲试想要去尝试一些简单的分析。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对生物技术充满好奇心的普通读者，并非科班出身，但一直对生命科学的奥秘充满向往。《生物信息学（第二版 导读本）》这本书，对于我这样的读者来说，简直是福音。它用非常平实易懂的语言，将看似高深的生物信息学概念娓娓道来。我最喜欢的是书中关于“生物大数据”的讨论，以及如何利用这些数据来理解疾病的发病机制，开发新的治疗方法。书中举了许多生动的例子，比如如何通过分析大量的基因突变数据来发现与癌症相关的基因，或者如何利用蛋白质结构预测来设计新的药物。这些例子让我觉得生物信息学离我的生活并不遥远，它真真切切地在改变着我们的健康和未来。而且，书中对一些伦理和社会问题的探讨，也让我看到了生物信息学发展所带来的深远影响。我尤其赞赏书中对“开放数据”和“合作共享”的倡导，这让我觉得科学研究是如此开放和包容。读完这本书，我感觉自己对生物学有了全新的认识，并且萌生了深入学习更多生物信息学知识的兴趣，希望能为未来的科技发展贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻开《生物信息学（第二版 导读本）》之前，我对“导读本”这个标签抱有一丝疑虑，担心它会过于简化，缺乏深度。然而，这本书的出版让我彻底改变了看法。它在内容的处理上，巧妙地平衡了广度和深度。虽然是导读，但它并没有回避生物信息学中的关键技术和理论，而是用一种更加易于理解的方式呈现。例如，在讲解序列比对算法时，书中并非直接抛出复杂的动态规划公式，而是通过生动的比喻和图示，让我理解其背后的逻辑和思想。我尤其欣赏书中对“多重序列比对”的阐述，它不仅解释了为什么需要进行多重比对，还介绍了几种主流算法的优缺点，并且引用了实际的研究案例，让我看到了这些算法如何在实际的科学研究中发挥作用。此外，书中对基因组注释、功能预测等热门话题的探讨，也给了我很大的启发。我一直对基因组数据充满好奇，但又不知从何下手，这本书就像一个指南针，指引我了解如何从海量的基因序列中挖掘出有用的信息，理解基因的功能和调控机制。读完这部分，我感觉自己对生物信息学的理解又上了一个台阶，不再仅仅是停留在概念层面，而是对具体的技术有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物信息学（第二版 导读本）》真的给了我一种“拨云见日”的感觉。我是一名在读的博士生，研究方向涉及到一些与基因表达调控相关的问题，长期以来，我都在努力学习如何运用生物信息学的方法来解决我的研究难题，但常常因为缺乏系统性的指导而感到迷茫。这本书的出现，恰好填补了我知识体系中的空白。它不仅介绍了很多生物信息学的基础知识，更重要的是，它将这些知识与实际的研究应用紧密结合。我特别喜欢书中关于“组学数据分析”的章节，详细介绍了 RNA-seq、ChIP-seq 等技术的原理和数据分析流程，这正是我当前最需要掌握的技能。书中对于差异表达基因的筛选、通路分析以及网络构建等步骤的讲解，清晰明了，逻辑性很强。我甚至可以在阅读的过程中，对照着自己实验产生的数据，去思考如何运用书中介绍的方法进行分析。而且，书中还提供了一些参考的数据库和在线工具，这让我可以直接动手实践，大大提高了学习效率。读到这里，我感觉自己仿佛已经拥有了一套完整的生物信息学分析工具箱，能够更有信心地去面对我接下来的科研任务。

评分☆☆☆☆☆

自从接触了《生物信息学（第二版 导读本）》，我发现自己对生物学的理解方式发生了微妙的变化。我之前一直认为，生物学研究主要依赖于实验室的实验操作，而计算和分析只是辅助。这本书彻底颠覆了我的这种看法。它让我认识到，生物信息学已经成为现代生物学研究不可或缺的核心驱动力。书中关于“进化生物信息学”和“系统生物学”的章节，给我留下了深刻的印象。我对进化动力学的兴趣由来已久，这本书通过解释如何利用生物信息学方法来重建物种进化关系，分析基因的进化模式，让我看到了将我的生物学知识与计算工具相结合的巨大潜力。而系统生物学部分，更是让我惊叹于如何通过整合不同层面的生物数据，来理解生命系统作为一个整体的运行规律。书中对建模和模拟的介绍，虽然是导读性质，但已经让我看到了这种方法的宏大前景。我开始意识到，未来的生物学研究将是实验与计算深度融合的时代，而这本书，正是开启这个时代大门的钥匙。