生物信息學（第二版 導讀本） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

David，Westheand 著

圖書標籤:

• 生物信息學
• 計算生物學
• 基因組學
• 蛋白質組學
• 生物統計學
• 序列分析
• 進化樹
• 數據庫
• 算法
• 係統生物學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030288738

版次：2

商品編碼：11865395

包裝：平裝

叢書名： 精要速覽係列

開本：16開

齣版時間：2010-09-01

用紙：膠版紙

頁數：396

字數：600000

正文語種：中文，英文

內容簡介

　　《精要速覽係列：生物信息學(第二版)(導讀版)(英文版)》在前版基礎上修訂，涵蓋瞭生物信息學的基本內容及拓展知識。全書共分三大部分：學科概況（A—B）、基礎部分（C—I）、應用領域（J—R），閤計18章：A生物學研究方式的轉變、B生物信息學的定義、C物理學要素、D數據及數據庫、E數據類型、F計算、G概率與統計、H模擬與數學技術、I人工智能和機器學習、J基因組及其他序列、K轉錄物組學、L蛋白質與蛋白質組學技術、M代謝物組學、N超分子結構、O生化動力學、P生理學、Q圖像分析、R文本分析。書前附有縮略詞錶，書後附有進一步閱讀的文獻以及索引。

目錄

前言
縮略詞
A生物學研究方式的轉變
B生物信息學的定義
C物理學要素
D數據及數據庫
E數據類型
El數據類型
E2生物信息學中數據錶達的佳方法
F計算
G概率與統計
G1概率和概率分布
G2條件概率和貝葉斯法則
G3基本的統計學檢驗
H模型與數學技術
H1係統特徵
H2圖論及其應用
H3常微分方程和代數學
H4高級模擬技術
H5形狀、變形和生長
I人工智能和機器學習
I1人工智能和機器學習的概論
I2人工智能和機器學習的統計學方法
I3人工智能和機器學習的計算方法
J基因組及其他序列
J1數據庫和數據源
J2基因組注釋
J3序列分析
J4序列傢族、聯配和係統發育
J5結構域傢族和數據庫
K轉錄物組學
K1轉錄譜
K2轉錄分析的統計問題
K3基因錶達的差異分析
K4多元技術和網絡推理
K5數據標準和實驗設計
L蛋白質與蛋白質組學技術
L1蛋白質組學技術
L2相互作用蛋白質組學
L3相互作用數據庫和網絡
L4結構生物信息學
L5結構分類
L6結構預測和模建
L7分子動力學和藥物設計
M代謝物組學
N超分子結構
N1超分子結構
N2組織和生物體尺度結構
O生化動力學
O1新陳代謝網絡的研究
O2微積分和代數學的應用
P生理學
P1生理學
P2整閤生物學和植物模型
P3整閤生物學——結束語
Q圖像分析
Q1什麼是圖像分析
Q2什麼是生物科學研究中的圖像分析
Q3圖像增強
Q4特徵檢測
Q5數據析取
R文本分析
前言
縮略詞
A生物學研究方式的轉變
B生物信息學的定義
C物理學要素
D數據及數據庫
E數據類型
El數據類型
E2生物信息學中數據錶達的佳方法
F計算
G概率與統計
G1概率和概率分布
G2條件概率和貝葉斯法則
G3基本的統計學檢驗
H模型與數學技術
H1係統特徵
H2圖論及其應用
H3常微分方程和代數學
H4高級模擬技術
H5形狀、變形和生長
I人工智能和機器學習
I1人工智能和機器學習的概論
I2人工智能和機器學習的統計學方法
I3人工智能和機器學習的計算方法
J基因組及其他序列
J1數據庫和數據源
J2基因組注釋
J3序列分析
J4序列傢族、聯配和係統發育
J5結構域傢族和數據庫
K轉錄物組學
K1轉錄譜
K2轉錄分析的統計問題
K3基因錶達的差異分析
K4多元技術和網絡推理
K5數據標準和實驗設計
L蛋白質與蛋白質組學技術
L1蛋白質組學技術
L2相互作用蛋白質組學
L3相互作用數據庫和網絡
L4結構生物信息學
L5結構分類
L6結構預測和模建
L7分子動力學和藥物設計
M代謝物組學
N超分子結構
N1超分子結構
N2組織和生物體尺度結構
O生化動力學
O1新陳代謝網絡的研究
O2微積分和代數學的應用
P生理學
P1生理學
P2整閤生物學和植物模型
P3整閤生物學——結束語
Q圖像分析
Q1什麼是圖像分析
Q2什麼是生物科學研究中的圖像分析
Q3圖像增強
Q4特徵檢測
Q5數據析取
R文本分析
進一步閱讀的文獻
索引

前言/序言

基因組學前沿：現代生物學研究的基石 一部深入探索生命奧秘、剖析復雜生命係統的開創性著作 本書並非對傳統生物學知識的簡單迴顧，而是一部麵嚮未來的、聚焦於當前生命科學研究核心驅動力的深度剖析。它帶領讀者跨越基礎分子生物學的範疇，直抵基因組學、蛋白質組學以及係統生物學的前沿陣地，構建起理解現代生物學研究範式的全新框架。 第一部分：從序列到係統：新一代測序浪潮與數據洪流 本部分著重描繪瞭自人類基因組計劃完成以來，生命科學領域所經曆的顛覆性變革——高通量測序技術（NGS）的普及與應用。我們探討瞭新一代測序技術（如Illumina、PacBio、Oxford Nanopore）的原理、優勢與局限，以及它們如何以前所未有的速度和精度揭示生物體的遺傳藍圖。 第一章：基因組學的黎明與新紀元 本章首先梳理瞭測序技術的發展脈絡，從桑格測序到高通量並行測序，清晰闡述瞭“數據爆炸”對生物學研究範式的重塑。重點討論瞭全基因組重測序（WGS）在疾病研究、群體遺傳學以及進化生物學中的關鍵作用。我們詳細解析瞭從原始測序讀段（Reads）到高質量組裝基因組的完整流程，包括短讀長與長讀長數據的比對、去噪、從頭組裝（De Novo Assembly）的算法挑戰，以及如何評估組裝結果的完整性和連續性（如使用BUSCO評估）。 第二章：轉錄組學的深度挖掘 超越靜態的DNA序列，本部分深入研究瞭生命活動的動態錶達——轉錄組學（Transcriptomics）。我們不僅涵蓋瞭標準RNA-Seq的流程，從文庫構建到差異錶達基因（DEG）的識彆，還重點介紹瞭更精細的測序技術：單細胞RNA測序（scRNA-seq）。本章詳細講解瞭scRNA-seq數據處理中的關鍵步驟，如細胞文庫的捕獲效率、批次效應（Batch Effect）的校正、細胞類型聚類（Clustering）的數學模型（如t-SNE、UMAP的應用），以及如何通過軌跡推斷（Trajectory Inference）來描繪細胞命運決定的動態過程。此外，我們也觸及瞭RNA可變剪接（Alternative Splicing）的定量分析及其對蛋白質功能的影響。 第三章：錶觀遺傳學的精細調控 基因組的“操作係統”——錶觀遺傳修飾是本章的核心議題。我們探討瞭DNA甲基化、組蛋白修飾等關鍵調控機製。重點介紹瞭用於解析這些修飾的測序技術，例如ChIP-seq（染色質免疫沉澱測序）的優化策略、ATAC-seq（親和力終止測序）在開放染色質區域識彆中的應用，以及它們如何協同作用以控製基因的開關。本章強調瞭錶觀遺傳標記在發育、衰老和癌癥發生中的精確圖譜繪製。 第二部分：蛋白質世界：結構、功能與相互作用 生命活動的執行者是蛋白質。本部分將視角從核酸轉嚮宏大的蛋白質組空間，探討如何利用前沿技術揭示蛋白質的復雜性、結構和動態網絡。 第四章：蛋白質組學的挑戰與突破 傳統的蛋白質組學主要依賴質譜技術。本章詳細闡述瞭高分辨率質譜（LC-MS/MS）在蛋白質鑒定、絕對定量（如iTRAQ、TMT標記）以及翻譯後修飾（PTMs）分析中的最新進展。我們討論瞭如何應對蛋白質組數據的高度復雜性，以及如何通過深度學習模型來預測蛋白質的錶達豐度。此外，也介紹瞭空間蛋白質組學技術（如MIBI, Imaging Mass Spectrometry）在保留組織背景信息下的應用潛力。 第五章：結構生物學的計算革命 蛋白質的三維結構決定其功能。本章著重於計算方法在結構解析中的核心地位。我們不僅迴顧瞭傳統的同源建模（Homology Modeling）和從頭預測（Ab Initio Prediction），更深入地剖析瞭基於深度學習的蛋白質結構預測的革命性進展，如AlphaFold2等模型的原理及其在加速結構生物學研究中的影響。同時，也探討瞭如何結閤Cryo-EM（冷凍電子顯微鏡）數據與計算重建技術，解析復雜蛋白質復閤體的動態結構。 第六章：生物分子相互作用網絡 生命功能依賴於分子間的精密對話。本章關注如何利用高通量技術描繪這些網絡圖譜。我們詳細介紹瞭蛋白質-蛋白質相互作用組（PPIs）的發現方法，包括酵母雙雜交的升級版以及大規模的共免疫沉澱-質譜聯用（Co-IP/MS）。此外，本章也涵蓋瞭DNA-蛋白質（如轉錄因子結閤位點）和RNA-蛋白質相互作用組的解析技術，並探討瞭網絡拓撲分析（如中心性、模塊化）在識彆關鍵調控節點中的應用。 第三部分：係統生物學與整閤建模 現代生物學研究的終極目標是將海量異構數據整閤起來，建立能夠描述生命係統整體行為的計算模型。 第七章：代謝通路的重構與分析 本部分聚焦於代謝組學（Metabolomics），作為連接基因型與錶型的關鍵橋梁。我們討論瞭靶嚮與非靶嚮代謝組學的實驗設計，如何利用GC-MS和LC-MS平颱獲取代謝物信息。核心內容在於代謝流分析（Metabolic Flux Analysis, MFA），通過整閤同位素示蹤數據和基因錶達數據，構建約束優化模型來精確計算細胞內代謝反應的速率，這對於生物能源、藥物代謝路徑的優化至關重要。 第八章：整閤組學：多層數據的融匯 整閤（Multi-omics Integration）是當前生物學研究的製高點。本章係統性地介紹瞭整閤不同類型組學數據（如基因組、轉錄組、蛋白質組和代謝組）的統計學和機器學習方法。我們詳細比較瞭聯閤分析（Joint Analysis），如多變量偏最小二乘（PLS）方法，與數據驅動的張量分解技術在揭示潛在生物學關聯方麵的優劣。重點討論瞭如何構建一個跨越多個組學層次的統一模型，以更全麵地理解疾病的發生機製。 第九章：計算建模與預測生物學 本章是係統生物學的實踐應用。我們探討瞭如何將實驗數據轉化為可預測的數學模型。內容涵蓋動力學建模（如常微分方程ODEs）在信號轉導通路模擬中的應用，以及如何利用布爾網絡來簡化對復雜基因調控網絡的邏輯分析。最後，本章展望瞭因果推斷方法在生物係統研究中的潛能，旨在從關聯性數據中識彆真正的因果關係，從而指導高價值的實驗驗證。 --- 目標讀者： 本書麵嚮生命科學、生物技術、醫學信息學、計算科學等領域的在讀研究生、博士後研究人員、以及希望迅速掌握現代高通量數據分析技術和係統生物學思維的科研人員和行業專業人士。它提供瞭堅實的理論基礎與充足的實戰指導，是駕馭二十一世紀生命科學數據洪流的必備參考書。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對生物技術充滿好奇心的普通讀者，並非科班齣身，但一直對生命科學的奧秘充滿嚮往。《生物信息學（第二版 導讀本）》這本書，對於我這樣的讀者來說，簡直是福音。它用非常平實易懂的語言，將看似高深的生物信息學概念娓娓道來。我最喜歡的是書中關於“生物大數據”的討論，以及如何利用這些數據來理解疾病的發病機製，開發新的治療方法。書中舉瞭許多生動的例子，比如如何通過分析大量的基因突變數據來發現與癌癥相關的基因，或者如何利用蛋白質結構預測來設計新的藥物。這些例子讓我覺得生物信息學離我的生活並不遙遠，它真真切切地在改變著我們的健康和未來。而且，書中對一些倫理和社會問題的探討，也讓我看到瞭生物信息學發展所帶來的深遠影響。我尤其贊賞書中對“開放數據”和“閤作共享”的倡導，這讓我覺得科學研究是如此開放和包容。讀完這本書，我感覺自己對生物學有瞭全新的認識，並且萌生瞭深入學習更多生物信息學知識的興趣，希望能為未來的科技發展貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

這本《生物信息學（第二版 導讀本）》真的給瞭我一種“撥雲見日”的感覺。我是一名在讀的博士生，研究方嚮涉及到一些與基因錶達調控相關的問題，長期以來，我都在努力學習如何運用生物信息學的方法來解決我的研究難題，但常常因為缺乏係統性的指導而感到迷茫。這本書的齣現，恰好填補瞭我知識體係中的空白。它不僅介紹瞭很多生物信息學的基礎知識，更重要的是，它將這些知識與實際的研究應用緊密結閤。我特彆喜歡書中關於“組學數據分析”的章節，詳細介紹瞭 RNA-seq、ChIP-seq 等技術的原理和數據分析流程，這正是我當前最需要掌握的技能。書中對於差異錶達基因的篩選、通路分析以及網絡構建等步驟的講解，清晰明瞭，邏輯性很強。我甚至可以在閱讀的過程中，對照著自己實驗産生的數據，去思考如何運用書中介紹的方法進行分析。而且，書中還提供瞭一些參考的數據庫和在綫工具，這讓我可以直接動手實踐，大大提高瞭學習效率。讀到這裏，我感覺自己仿佛已經擁有瞭一套完整的生物信息學分析工具箱，能夠更有信心地去麵對我接下來的科研任務。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在翻開《生物信息學（第二版 導讀本）》之前，我對“導讀本”這個標簽抱有一絲疑慮，擔心它會過於簡化，缺乏深度。然而，這本書的齣版讓我徹底改變瞭看法。它在內容的處理上，巧妙地平衡瞭廣度和深度。雖然是導讀，但它並沒有迴避生物信息學中的關鍵技術和理論，而是用一種更加易於理解的方式呈現。例如，在講解序列比對算法時，書中並非直接拋齣復雜的動態規劃公式，而是通過生動的比喻和圖示，讓我理解其背後的邏輯和思想。我尤其欣賞書中對“多重序列比對”的闡述，它不僅解釋瞭為什麼需要進行多重比對，還介紹瞭幾種主流算法的優缺點，並且引用瞭實際的研究案例，讓我看到瞭這些算法如何在實際的科學研究中發揮作用。此外，書中對基因組注釋、功能預測等熱門話題的探討，也給瞭我很大的啓發。我一直對基因組數據充滿好奇，但又不知從何下手，這本書就像一個指南針，指引我瞭解如何從海量的基因序列中挖掘齣有用的信息，理解基因的功能和調控機製。讀完這部分，我感覺自己對生物信息學的理解又上瞭一個颱階，不再僅僅是停留在概念層麵，而是對具體的技術有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

自從接觸瞭《生物信息學（第二版 導讀本）》，我發現自己對生物學的理解方式發生瞭微妙的變化。我之前一直認為，生物學研究主要依賴於實驗室的實驗操作，而計算和分析隻是輔助。這本書徹底顛覆瞭我的這種看法。它讓我認識到，生物信息學已經成為現代生物學研究不可或缺的核心驅動力。書中關於“進化生物信息學”和“係統生物學”的章節，給我留下瞭深刻的印象。我對進化動力學的興趣由來已久，這本書通過解釋如何利用生物信息學方法來重建物種進化關係，分析基因的進化模式，讓我看到瞭將我的生物學知識與計算工具相結閤的巨大潛力。而係統生物學部分，更是讓我驚嘆於如何通過整閤不同層麵的生物數據，來理解生命係統作為一個整體的運行規律。書中對建模和模擬的介紹，雖然是導讀性質，但已經讓我看到瞭這種方法的宏大前景。我開始意識到，未來的生物學研究將是實驗與計算深度融閤的時代，而這本書，正是開啓這個時代大門的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

這本《生物信息學（第二版 導讀本）》真是讓我大開眼界！作為一名研究生物學齣身，但對計算工具總有些畏難情緒的研究者，我一直渴望能找到一本既能深入淺齣地講解生物信息學核心概念，又能讓我切實感受到它強大力量的入門讀物。這本書恰好滿足瞭我的需求。首先，它的導讀性質讓我覺得非常親切，沒有一開始就撲麵而來的復雜算法和代碼，而是循序漸進地引導我理解為什麼生物信息學如此重要，它在基因組學、蛋白質組學、係統生物學等領域扮演著怎樣的角色。我特彆喜歡其中關於DNA測序技術發展曆程的介紹，從早期的Sanger測序到如今的高通量測序，每一步的飛躍都伴隨著生物信息學分析能力的提升，這種曆史的縱深感讓我對這個領域有瞭更宏觀的認識。而且，書中對各種常用生物信息學工具的介紹，雖然隻是導讀性質，但已經足夠讓我瞭解它們的功能和應用場景，比如 BLAST 的強大比對能力，以及一些可視化工具如何幫助我們解讀海量的生物數據。讀完第一部分，我感覺自己不再是那個對“大數據”望而卻步的門外漢，而是有瞭一些基礎的認知，並且躍躍欲試想要去嘗試一些簡單的分析。