生物信息学最佳实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

冉隆科 编

图书标签:

• 生物信息学
• 最佳实践
• 数据分析
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 算法
• Python
• R语言
• 生物统计学
• 计算生物学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030475619

版次：1

商品编码：11901398

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：129

字数：154000

正文语种：中文

内容简介

　　本书共六章，第1章介绍生物信息学使用环境搭建，主要介绍Linux的发行版、安装、基本配置及远程访问工具；第二章介绍生物信息学分析中主要用到的基本Linux命令，并使用生物信息数据进行实例操作；第三章介绍生物信息学的基本序列比对，包括BLAST比对、BLAT比对及ClustalW多序列比对等；第四章和第五章介绍目前生物信息学研究领域的热点——高通量数据分析方法，包括基因芯片分析和RNA-seq分析；第六章介绍蛋白质结构预测的基本方法。全书内容介绍由浅人深，重视对生物信息学实践能力的培养，通过生物信息学工具和方法来分析具体的生物信息学数据，从而使读者逐步打开生物信息学的大门。
　　本书特别适合刚刚涉人生物信息学研究的初学者，同时也适合对生物信息学感兴趣的研究生参考使用。

内页插图

目录

第一章 生物信息学使用环境搭建
第一节 Linux系统简介
一、免费获取
二、跨平台的硬件支持
三、丰富的软件支持
四、多用户多任务
五、可靠的安全性
六、良好的稳定性
七、完善的网络功能
第二节 Linux操作系统安装及基本配置
一、Linux发行版介绍
二、Linux操作系统的安装
三、Windows XP系统与Fedora 18共存
四、Llnux下的远程访问配置
五、远程访问工具使用
六、Cygwin工具的使用
七、WinSCP
八、使用SCP终端命令在Windows和Linux之间传输文件

第二章 Linux与生物信息学
第一节 Linux文件系统介绍
第二节 Linux基本命令介绍
一、绝对基本命令
二、文件和目录操作命令
第三节 Linux环境下Vi编辑器的使用
一、启动Vi编辑器
二、几种模式切换
三、编辑相关命令
四、查找和替换命令
第四节 Shell编程基础

第三章 基因序列比对
第一节 BLAST比对
一、BLAST介绍
二、BL，AST程序介绍
三、BLAST程序安装
第二节 BLAT比对
一、BLAT介绍
二、下载BLAT
三、编译安装BLAT
四、运行BLAT
五、BLAT运行实例
六、在线运行BLAT
第三节 Clustal W多序列比对
一、简介
二、下载Clustal W
三、安装Clustal W
四、运行Clustal W程序
五、命令方式运行Clustal W
六、在线方式运行Clustal W

第四章 基因芯片分析
第一节 引言
第二节 DNA微阵列分析
一、DNA微阵列实验介绍
二、解释微阵列数据
三、对微阵列数据进行处理
四、对微阵列数据进行相似陛分析
五、对DNA微阵列数据进行聚类分析
六、自组织映射
七、对DNA微阵列数据进行差异表达分析
八、DNA微阵列数据分析相关工具

第五章 RNA-seq分析
第一节 引言
第二节 分析流程
一、数据准备
二、软件准备
三、RNA-seq分析过程

第六章 蛋白质结构预测
第一节 概论
第二节 从头预测法
第三节 反向折叠方法
一、折叠数据库的准备
二、建立合适的势函数
三、折叠模式的确定
四、蛋白最终模型的建立
第四节 同源建模
一、同源参考蛋白的搜索
二、结构保守区域的确定
三、序列比对
四、模型搭建
五、模型的优化与评估
六、同源建模的应用和展望
第五节 蛋白结构预测中常用的网站

前言/序言

　　随着人类基因组测序的完成，大量的高通量数据（包括基因芯片数据和二代测序数据）涌现，越来越多的人类基因组数据得到解读，为临床诊断各种疾病提供了强有力的支撑。由此可以看出生物信息学学科的重要性及发展潜力，但同时这门课程是一门交叉学科，只有具备计算机科学、数学、统计学、生物化学等综合知识才能进行生物信息学数据挖掘。编者在高校从事各个层次学生的生物信息学课程教学，从而更能理解学生对这门课程的渴求和极大兴趣，但同时又碍于无从着手，对实际问题缺乏分析解决能力的现状。
　　为此，编写本书力争从基本的概念着手，包括Linux操作系统的安装及主要命令使用、基因序列比对、基因芯片分析、RNA-seq分析和蛋白质结构分析等。每章都配备有具体的操作案例和代码，每个步骤讲解详细，由浅入深，使初学生物信息学的读者能很快上手，并逐步掌握各种生物信息学分析软件的使用，最后达到对具体的生物信息学数据进行分析挖掘的目的。本书的一大特色是案例丰富，注重实践能力的培养，并附有大量的分析数据和源代码。本书的编写得到了重庆医科大学基础医学院管理部门的大力支持，以及各编写人员的大力配合，在此表示衷心的感谢。本书可供初学生物信息学人员使用，也可供与生物信息学结合紧密的学科人员参考，同时也可作为生物信息学培训课程教学使用。由于编者能力有限和时间仓促，书中不足之处在所难免，敬请读者批评指正。

科学研究中的数据驱动范式：从基础原理到前沿应用 图书简介 随着现代科学研究的深入，数据量呈指数级增长，对研究人员处理、分析和解释海量信息的能力提出了前所未有的挑战。本书旨在为广大科学工作者，无论其学科背景如何，提供一个全面且实用的框架，用以驾驭和最大化其研究数据中的潜在价值。我们聚焦于构建一套健壮、可复现且高效的数据驱动方法论，使其能够无缝融入从基础科学到应用研究的各个领域。 本书的核心理念是：数据不仅仅是结果的记录，更是科学发现的驱动力。 我们将探讨如何从项目启动伊始就建立起有效的数据管理策略，贯穿数据采集、清洗、分析、可视化，直至最终报告和知识共享的全过程。这不是一本聚焦于特定学科（如基因组学、蛋白质组学或环境科学）的工具书，而是一本关于“如何以科学的方式处理数据”的方法论指南。 第一部分：构建坚实的基础——数据科学思维与环境准备 成功的科学分析始于正确的思维模式和准备就绪的工作环境。本部分将深入剖析数据驱动研究范式下的基本原则。 第一章：超越电子表格——现代数据科学的心智模型 我们将阐述从传统的、基于假设驱动的线性思维向迭代的、基于数据探索的循环思维转变的必要性。重点探讨统计学在非传统领域（如社会科学、材料科学）中的基本角色，包括对因果关系、相关性以及偏差的批判性认识。我们还将介绍“最小可工作数据集”（MWDS）的概念，指导读者如何定义和构建初始分析集，避免早期分析的过度复杂化。 第二章：搭建高效且可复现的分析环境 一个稳定、可复现的研究环境是科学严谨性的基石。本章详细介绍了环境配置的关键要素。我们将对比不同操作系统下的工作流优势与劣势，重点介绍容器化技术（如Docker）在隔离实验环境中的应用，确保任何时间点、任何地点的分析都能得出相同的结果。此外，我们将深入探讨版本控制系统（Git/GitHub）在管理代码、配置文件乃至分析流程文档方面的实战技巧，强调“代码即文档”的理念。 第三章：数据素养与伦理责任 数据素养远不止于会使用软件。本章讨论了数据完整性、透明度和隐私保护在现代研究中的核心地位。我们将分析常见的“数据操纵”陷阱（如P值滥用、选择性报告），并提供识别和规避这些问题的实用检查清单。对于涉及人类或敏感信息的项目，我们将讨论知情同意、数据脱敏的最佳实践和法律框架要求。 第二部分：数据生命周期的精细化管理 数据并非一经产生便可直接用于分析。从原始采集到准备就绪，需要经过一系列细致的处理步骤。 第四章：数据采集与规范化：从传感器到数据库 本章关注数据输入的质量控制。我们将探讨不同数据采集设备（如光谱仪、传感器阵列、在线记录系统）的固有噪声特性和校准要求。重点介绍如何设计统一的数据收集协议（SOP），以最大程度减少批次效应和人为误差。同时，我们将介绍关系型数据库（SQL）和非关系型数据库（NoSQL）在存储结构化和非结构化科学数据中的适用场景。 第五章：数据清洗与预处理的艺术与科学 这是数据分析中最耗时但至关重要的阶段。我们将系统介绍处理缺失值（插值、删除、多重插补）、异常值检测（基于统计距离和领域知识）的技术。重点讲解时间序列数据的同步化、数据格式的统一转换（如CSV到JSON的转换），以及如何使用脚本实现这些过程的自动化，确保清洗流程的透明和可审计性。 第六章：特征工程：从原始数据中提取信息 特征工程是将原始变量转化为能有效表达底层现象的指标的过程。本章不涉及复杂的深度学习模型，而是聚焦于传统领域中行之有效的方法，例如：时间窗口聚合、傅里叶变换在信号处理中的应用、主成分分析（PCA）在降维中的基础应用。我们将通过实际案例展示如何根据研究问题“定制”最佳特征。 第三部分：洞察力的提取——高级分析与解释 当数据准备就绪后，如何从中提取可靠的、有意义的科学结论是本部分的核心。 第七章：统计推断的坚实地基 本章回顾并深化了统计推断的基础。我们将超越基础的t检验和ANOVA，引入非参数检验的适用情境，特别是在小样本或非正态分布数据下的应用。重点探讨模型假设的检验（如方差齐性、残差正态性）及其对结果可靠性的影响。我们还将详细介绍贝叶斯统计的基本思想，作为经典频率学派方法的有力补充。 第八章：探索性数据分析（EDA）与假设生成 EDA是连接数据与理论的桥梁。本书强调EDA应作为正式建模前的关键步骤。我们将介绍如何利用多元散点图矩阵、箱线图和密度图来直观地理解数据分布、识别潜在关联和检验初步假设。本章提供了一套结构化的EDA流程，帮助研究人员系统地“审问”他们的数据。 第九章：构建与评估预测模型 针对需要预测未来趋势或分类新样本的研究，本章介绍了回归分析（线性、逻辑）和基础分类算法（决策树、随机森林）的原理和实践。强调交叉验证（Cross-Validation）在评估模型泛化能力中的不可替代性，以及如何正确解读模型的系数、AUC曲线等性能指标，避免模型过度拟合（Overfitting）。 第四部分：结果的传播与知识的共享 科学研究的价值在于其可被验证和利用。本部分关注如何高效且负责任地传播分析结果。 第十章：数据可视化：清晰、准确地叙事 好的可视化能够传达复杂信息。本章深入探讨了如何根据数据类型（时间序列、分布、关系）选择最合适的图表类型。更重要的是，我们将讨论“误导性可视化”的常见陷阱（如不恰当的轴截断、颜色选择），并指导读者如何利用开源库（如R的ggplot2或Python的Matplotlib/Seaborn）创建既美观又忠实反映数据的图形。 第十一章：可复现报告的自动化生成 如何确保你的分析流程能够被他人（或未来的自己）轻松重现？本章介绍了动态报告工具（如Jupyter Notebooks, R Markdown）的使用，它们将代码、输出结果和文字解释集成在一个文档中。我们将演示如何利用这些工具实现“一键生成”包含所有统计结果、图表和结论的完整报告，极大地提升研究透明度。 第十二章：数据共享、归档与长期维护 研究数据的开放性是现代科学的要求。本章讨论了选择合适的公共数据仓库（如Zenodo, Figshare）的策略，以及如何为你的数据集创建清晰、功能完备的元数据（Metadata）。我们将指导读者如何设计一个持久化的数据归档计划，确保数据在项目结束后仍能被安全访问和引用，从而最大化研究成果的长期影响力。 总结：迈向持续改进的分析实践 本书的最终目标是培养读者终身学习和持续改进的数据分析习惯。通过掌握这些跨学科的最佳实践，研究人员可以更自信、更高效地应对日益复杂的数据挑战，加速科学发现的进程。

评分☆☆☆☆☆

作为一个有一定经验的生物信息学从业者，我一直关注着领域内的发展，并试图将理论知识与实际工作相结合，以提高效率和分析的准确性。市面上充斥着大量关于特定算法或工具的文献，但真正能将这些碎片化的知识整合，形成一套系统性、可复用的工作流程的书籍却不多。《生物信息学最佳实践》正是这样一本令人耳目一新的作品。它并没有回避复杂的问题，而是以一种非常务实的方式，探讨了在真实研究环境中，如何选择最合适的分析方法，如何设计实验流程，以及如何有效地评估和解释分析结果。我尤其欣赏书中关于“最佳实践”的理念，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更强调“为什么要这么做”，并提供了量化的依据和权衡不同方案的考量点。比如，在处理大规模测序数据时，如何根据数据类型、研究目的和计算资源来选择最优的质控流程，以及如何根据分析的下游应用来决定是否需要进行过滤和降维。书中还详细阐述了数据共享和代码版本控制的重要性，并给出了具体的指导，这对于促进科研的透明度和可重复性具有里程碑式的意义。读完这本书，我感觉自己对生物信息学分析的全局观有了更深层次的理解，并且能够更自信地应对各种复杂的分析挑战，它为我提供了一个不断优化和提升工作流程的理论基础和实践框架。

评分☆☆☆☆☆

从一名非生物信息学背景的博士生角度来看，这本书的出现简直是雪中送炭。在我的研究过程中，不可避免地需要处理大量的生物学数据，从基因表达谱到蛋白质相互作用网络，这些数据分析的复杂性一度让我望而却步。我曾尝试过阅读一些介绍性书籍，但要么太过于概括，要么过于技术化，让我很难真正理解其中的原理。而《生物信息学最佳实践》则用一种非常友好的方式，循序渐进地引导读者进入生物信息学的世界。它并没有假设读者拥有深厚的计算机科学背景，而是从生物学的角度出发，解释了生物信息学在解决生物学问题中的核心作用。书中对各种常用算法的解释，都非常直观，并通过生动的类比帮助我理解抽象的概念。更重要的是，它强调了“实践”的重要性，提供了大量的代码示例和练习，让我能够亲手操作，将学到的知识转化为实际能力。我尤其喜欢书中关于数据可视化和结果解读的部分，这对于我撰写论文和与合作者沟通至关重要，能够将复杂的分析结果用清晰易懂的方式呈现出来，是提升研究影响力的关键。这本书为我打开了一扇新的大门，让我能够更自信地驾驭生物信息学工具，解决我研究中的实际问题，并激发出更多跨学科的思考。

评分☆☆☆☆☆

在生物信息学这个飞速发展的领域，知识的更新速度非常惊人，一本能够兼顾基础理论与前沿技术的书籍实属难得。《生物信息学最佳实践》在这一点上做得相当出色。它不仅涵盖了基因组学、转录组学、蛋白质组学等经典领域的核心分析方法，还对当前热门的研究方向，如单细胞测序、宏基因组学等，进行了深入的探讨，并提供了相关的最佳实践指导。我特别看重书中关于数据整合和多组学分析的内容，这对于理解复杂的生物学系统至关重要。作者在讲解过程中，始终贯穿着“最佳实践”的理念，引导读者思考如何设计更有效的实验，如何进行更严谨的数据质量控制，以及如何选择最适合特定问题的分析工具。书中对统计学在生物信息学分析中的作用的强调，也让我受益匪浅，很多时候我们容易忽视统计学的重要性，但这本书让我想起了严谨的统计分析是得出可靠结论的基石。此外，书中关于计算资源的管理和优化，以及如何利用云计算平台进行大规模数据分析的讲解，都极具前瞻性，对于应对未来日益增长的数据量非常具有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事生物信息学研究的学者，我深知“最佳实践”的重要性，它不仅仅关乎分析的准确性，更关乎研究的效率、可重复性和可信度。《生物信息学最佳实践》这本书，正是对这一理念的深刻诠释。它并非一本工具手册，而更像是一本指导我们如何进行高质量生物信息学研究的“思想指南”。书中对不同分析流程的每一个步骤，都进行了细致的剖析，并给出了明确的建议和理由，让我能够从更深层次理解不同选择的含义和潜在影响。例如，在基因组组装方面，它会讨论不同算法的优劣势，以及如何根据物种特性和数据质量来制定组装策略。在转录组分析中，它不仅讲解了差异表达分析，更深入探讨了功能富集分析、通路分析等下游应用的注意事项。让我印象深刻的是，书中还强调了伦理和数据安全的问题，这在当前大数据时代尤为重要。读完这本书，我感觉自己对生物信息学研究的认知有了一个质的飞跃，不再是简单的技术操作，而是对整个研究过程的系统性思考和优化，它为我提供了一个不断精进自身研究能力的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我期待已久的宝藏！作为一名刚入门生物信息学领域的研究生，我一直在寻找一本既能系统介绍基础知识，又能深入讲解实际操作的书籍。市面上很多教材要么过于理论化，要么只讲解零散的工具用法，让我常常感到无从下手。而《生物信息学最佳实践》则恰恰填补了这一空白。它不仅仅罗列工具，而是深入剖析了不同生物信息学分析流程背后的科学原理和逻辑，让我理解了为什么这样做，而不是仅仅被动地学习如何操作。书中的案例分析非常贴合实际研究中的常见问题，比如基因组组装的策略选择、转录组数据质量控制的关键步骤、以及如何有效地进行变异检测和功能注释。作者在讲解时，会穿插一些“踩坑”的经验教训，提醒读者在实际操作中需要注意的细节和潜在的陷阱，这对于新手来说简直是无价的财富。我特别喜欢书中关于数据管理和代码规范的部分，这对于保证研究的可重复性和后续的团队协作至关重要，很多时候我们容易忽略这些基础性的内容，但这本书却将其提升到了“最佳实践”的高度。整体而言，这本书为我构建了一个清晰的生物信息学研究框架，让我对未来的学习和研究方向有了更明确的认识，它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，指引我在这条充满挑战的道路上前行。