生物信息學最佳實踐 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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冉隆科 編

圖書標籤:

• 生物信息學
• 最佳實踐
• 數據分析
• 基因組學
• 蛋白質組學
• 算法
• Python
• R語言
• 生物統計學
• 計算生物學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030475619

版次：1

商品編碼：11901398

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：129

字數：154000

正文語種：中文

內容簡介

　　本書共六章，第1章介紹生物信息學使用環境搭建，主要介紹Linux的發行版、安裝、基本配置及遠程訪問工具；第二章介紹生物信息學分析中主要用到的基本Linux命令，並使用生物信息數據進行實例操作；第三章介紹生物信息學的基本序列比對，包括BLAST比對、BLAT比對及ClustalW多序列比對等；第四章和第五章介紹目前生物信息學研究領域的熱點——高通量數據分析方法，包括基因芯片分析和RNA-seq分析；第六章介紹蛋白質結構預測的基本方法。全書內容介紹由淺人深，重視對生物信息學實踐能力的培養，通過生物信息學工具和方法來分析具體的生物信息學數據，從而使讀者逐步打開生物信息學的大門。
　　本書特彆適閤剛剛涉人生物信息學研究的初學者，同時也適閤對生物信息學感興趣的研究生參考使用。

內頁插圖

目錄

第一章 生物信息學使用環境搭建
第一節 Linux係統簡介
一、免費獲取
二、跨平颱的硬件支持
三、豐富的軟件支持
四、多用戶多任務
五、可靠的安全性
六、良好的穩定性
七、完善的網絡功能
第二節 Linux操作係統安裝及基本配置
一、Linux發行版介紹
二、Linux操作係統的安裝
三、Windows XP係統與Fedora 18共存
四、Llnux下的遠程訪問配置
五、遠程訪問工具使用
六、Cygwin工具的使用
七、WinSCP
八、使用SCP終端命令在Windows和Linux之間傳輸文件

第二章 Linux與生物信息學
第一節 Linux文件係統介紹
第二節 Linux基本命令介紹
一、絕對基本命令
二、文件和目錄操作命令
第三節 Linux環境下Vi編輯器的使用
一、啓動Vi編輯器
二、幾種模式切換
三、編輯相關命令
四、查找和替換命令
第四節 Shell編程基礎

第三章 基因序列比對
第一節 BLAST比對
一、BLAST介紹
二、BL，AST程序介紹
三、BLAST程序安裝
第二節 BLAT比對
一、BLAT介紹
二、下載BLAT
三、編譯安裝BLAT
四、運行BLAT
五、BLAT運行實例
六、在綫運行BLAT
第三節 Clustal W多序列比對
一、簡介
二、下載Clustal W
三、安裝Clustal W
四、運行Clustal W程序
五、命令方式運行Clustal W
六、在綫方式運行Clustal W

第四章 基因芯片分析
第一節 引言
第二節 DNA微陣列分析
一、DNA微陣列實驗介紹
二、解釋微陣列數據
三、對微陣列數據進行處理
四、對微陣列數據進行相似陛分析
五、對DNA微陣列數據進行聚類分析
六、自組織映射
七、對DNA微陣列數據進行差異錶達分析
八、DNA微陣列數據分析相關工具

第五章 RNA-seq分析
第一節 引言
第二節 分析流程
一、數據準備
二、軟件準備
三、RNA-seq分析過程

第六章 蛋白質結構預測
第一節 概論
第二節 從頭預測法
第三節 反嚮摺疊方法
一、摺疊數據庫的準備
二、建立閤適的勢函數
三、摺疊模式的確定
四、蛋白最終模型的建立
第四節 同源建模
一、同源參考蛋白的搜索
二、結構保守區域的確定
三、序列比對
四、模型搭建
五、模型的優化與評估
六、同源建模的應用和展望
第五節 蛋白結構預測中常用的網站

前言/序言

　　隨著人類基因組測序的完成，大量的高通量數據（包括基因芯片數據和二代測序數據）湧現，越來越多的人類基因組數據得到解讀，為臨床診斷各種疾病提供瞭強有力的支撐。由此可以看齣生物信息學學科的重要性及發展潛力，但同時這門課程是一門交叉學科，隻有具備計算機科學、數學、統計學、生物化學等綜閤知識纔能進行生物信息學數據挖掘。編者在高校從事各個層次學生的生物信息學課程教學，從而更能理解學生對這門課程的渴求和極大興趣，但同時又礙於無從著手，對實際問題缺乏分析解決能力的現狀。
　　為此，編寫本書力爭從基本的概念著手，包括Linux操作係統的安裝及主要命令使用、基因序列比對、基因芯片分析、RNA-seq分析和蛋白質結構分析等。每章都配備有具體的操作案例和代碼，每個步驟講解詳細，由淺入深，使初學生物信息學的讀者能很快上手，並逐步掌握各種生物信息學分析軟件的使用，最後達到對具體的生物信息學數據進行分析挖掘的目的。本書的一大特色是案例豐富，注重實踐能力的培養，並附有大量的分析數據和源代碼。本書的編寫得到瞭重慶醫科大學基礎醫學院管理部門的大力支持，以及各編寫人員的大力配閤，在此錶示衷心的感謝。本書可供初學生物信息學人員使用，也可供與生物信息學結閤緊密的學科人員參考，同時也可作為生物信息學培訓課程教學使用。由於編者能力有限和時間倉促，書中不足之處在所難免，敬請讀者批評指正。

科學研究中的數據驅動範式：從基礎原理到前沿應用 圖書簡介 隨著現代科學研究的深入，數據量呈指數級增長，對研究人員處理、分析和解釋海量信息的能力提齣瞭前所未有的挑戰。本書旨在為廣大科學工作者，無論其學科背景如何，提供一個全麵且實用的框架，用以駕馭和最大化其研究數據中的潛在價值。我們聚焦於構建一套健壯、可復現且高效的數據驅動方法論，使其能夠無縫融入從基礎科學到應用研究的各個領域。 本書的核心理念是：數據不僅僅是結果的記錄，更是科學發現的驅動力。 我們將探討如何從項目啓動伊始就建立起有效的數據管理策略，貫穿數據采集、清洗、分析、可視化，直至最終報告和知識共享的全過程。這不是一本聚焦於特定學科（如基因組學、蛋白質組學或環境科學）的工具書，而是一本關於“如何以科學的方式處理數據”的方法論指南。 第一部分：構建堅實的基礎——數據科學思維與環境準備 成功的科學分析始於正確的思維模式和準備就緒的工作環境。本部分將深入剖析數據驅動研究範式下的基本原則。 第一章：超越電子錶格——現代數據科學的心智模型 我們將闡述從傳統的、基於假設驅動的綫性思維嚮迭代的、基於數據探索的循環思維轉變的必要性。重點探討統計學在非傳統領域（如社會科學、材料科學）中的基本角色，包括對因果關係、相關性以及偏差的批判性認識。我們還將介紹“最小可工作數據集”（MWDS）的概念，指導讀者如何定義和構建初始分析集，避免早期分析的過度復雜化。 第二章：搭建高效且可復現的分析環境 一個穩定、可復現的研究環境是科學嚴謹性的基石。本章詳細介紹瞭環境配置的關鍵要素。我們將對比不同操作係統下的工作流優勢與劣勢，重點介紹容器化技術（如Docker）在隔離實驗環境中的應用，確保任何時間點、任何地點的分析都能得齣相同的結果。此外，我們將深入探討版本控製係統（Git/GitHub）在管理代碼、配置文件乃至分析流程文檔方麵的實戰技巧，強調“代碼即文檔”的理念。 第三章：數據素養與倫理責任 數據素養遠不止於會使用軟件。本章討論瞭數據完整性、透明度和隱私保護在現代研究中的核心地位。我們將分析常見的“數據操縱”陷阱（如P值濫用、選擇性報告），並提供識彆和規避這些問題的實用檢查清單。對於涉及人類或敏感信息的項目，我們將討論知情同意、數據脫敏的最佳實踐和法律框架要求。 第二部分：數據生命周期的精細化管理 數據並非一經産生便可直接用於分析。從原始采集到準備就緒，需要經過一係列細緻的處理步驟。 第四章：數據采集與規範化：從傳感器到數據庫 本章關注數據輸入的質量控製。我們將探討不同數據采集設備（如光譜儀、傳感器陣列、在綫記錄係統）的固有噪聲特性和校準要求。重點介紹如何設計統一的數據收集協議（SOP），以最大程度減少批次效應和人為誤差。同時，我們將介紹關係型數據庫（SQL）和非關係型數據庫（NoSQL）在存儲結構化和非結構化科學數據中的適用場景。 第五章：數據清洗與預處理的藝術與科學 這是數據分析中最耗時但至關重要的階段。我們將係統介紹處理缺失值（插值、刪除、多重插補）、異常值檢測（基於統計距離和領域知識）的技術。重點講解時間序列數據的同步化、數據格式的統一轉換（如CSV到JSON的轉換），以及如何使用腳本實現這些過程的自動化，確保清洗流程的透明和可審計性。 第六章：特徵工程：從原始數據中提取信息 特徵工程是將原始變量轉化為能有效錶達底層現象的指標的過程。本章不涉及復雜的深度學習模型，而是聚焦於傳統領域中行之有效的方法，例如：時間窗口聚閤、傅裏葉變換在信號處理中的應用、主成分分析（PCA）在降維中的基礎應用。我們將通過實際案例展示如何根據研究問題“定製”最佳特徵。 第三部分：洞察力的提取——高級分析與解釋 當數據準備就緒後，如何從中提取可靠的、有意義的科學結論是本部分的核心。 第七章：統計推斷的堅實地基 本章迴顧並深化瞭統計推斷的基礎。我們將超越基礎的t檢驗和ANOVA，引入非參數檢驗的適用情境，特彆是在小樣本或非正態分布數據下的應用。重點探討模型假設的檢驗（如方差齊性、殘差正態性）及其對結果可靠性的影響。我們還將詳細介紹貝葉斯統計的基本思想，作為經典頻率學派方法的有力補充。 第八章：探索性數據分析（EDA）與假設生成 EDA是連接數據與理論的橋梁。本書強調EDA應作為正式建模前的關鍵步驟。我們將介紹如何利用多元散點圖矩陣、箱綫圖和密度圖來直觀地理解數據分布、識彆潛在關聯和檢驗初步假設。本章提供瞭一套結構化的EDA流程，幫助研究人員係統地“審問”他們的數據。 第九章：構建與評估預測模型 針對需要預測未來趨勢或分類新樣本的研究，本章介紹瞭迴歸分析（綫性、邏輯）和基礎分類算法（決策樹、隨機森林）的原理和實踐。強調交叉驗證（Cross-Validation）在評估模型泛化能力中的不可替代性，以及如何正確解讀模型的係數、AUC麯綫等性能指標，避免模型過度擬閤（Overfitting）。 第四部分：結果的傳播與知識的共享 科學研究的價值在於其可被驗證和利用。本部分關注如何高效且負責任地傳播分析結果。 第十章：數據可視化：清晰、準確地敘事 好的可視化能夠傳達復雜信息。本章深入探討瞭如何根據數據類型（時間序列、分布、關係）選擇最閤適的圖錶類型。更重要的是，我們將討論“誤導性可視化”的常見陷阱（如不恰當的軸截斷、顔色選擇），並指導讀者如何利用開源庫（如R的ggplot2或Python的Matplotlib/Seaborn）創建既美觀又忠實反映數據的圖形。 第十一章：可復現報告的自動化生成 如何確保你的分析流程能夠被他人（或未來的自己）輕鬆重現？本章介紹瞭動態報告工具（如Jupyter Notebooks, R Markdown）的使用，它們將代碼、輸齣結果和文字解釋集成在一個文檔中。我們將演示如何利用這些工具實現“一鍵生成”包含所有統計結果、圖錶和結論的完整報告，極大地提升研究透明度。 第十二章：數據共享、歸檔與長期維護 研究數據的開放性是現代科學的要求。本章討論瞭選擇閤適的公共數據倉庫（如Zenodo, Figshare）的策略，以及如何為你的數據集創建清晰、功能完備的元數據（Metadata）。我們將指導讀者如何設計一個持久化的數據歸檔計劃，確保數據在項目結束後仍能被安全訪問和引用，從而最大化研究成果的長期影響力。 總結：邁嚮持續改進的分析實踐 本書的最終目標是培養讀者終身學習和持續改進的數據分析習慣。通過掌握這些跨學科的最佳實踐，研究人員可以更自信、更高效地應對日益復雜的數據挑戰，加速科學發現的進程。

評分☆☆☆☆☆

從一名非生物信息學背景的博士生角度來看，這本書的齣現簡直是雪中送炭。在我的研究過程中，不可避免地需要處理大量的生物學數據，從基因錶達譜到蛋白質相互作用網絡，這些數據分析的復雜性一度讓我望而卻步。我曾嘗試過閱讀一些介紹性書籍，但要麼太過於概括，要麼過於技術化，讓我很難真正理解其中的原理。而《生物信息學最佳實踐》則用一種非常友好的方式，循序漸進地引導讀者進入生物信息學的世界。它並沒有假設讀者擁有深厚的計算機科學背景，而是從生物學的角度齣發，解釋瞭生物信息學在解決生物學問題中的核心作用。書中對各種常用算法的解釋，都非常直觀，並通過生動的類比幫助我理解抽象的概念。更重要的是，它強調瞭“實踐”的重要性，提供瞭大量的代碼示例和練習，讓我能夠親手操作，將學到的知識轉化為實際能力。我尤其喜歡書中關於數據可視化和結果解讀的部分，這對於我撰寫論文和與閤作者溝通至關重要，能夠將復雜的分析結果用清晰易懂的方式呈現齣來，是提升研究影響力的關鍵。這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我能夠更自信地駕馭生物信息學工具，解決我研究中的實際問題，並激發齣更多跨學科的思考。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事生物信息學研究的學者，我深知“最佳實踐”的重要性，它不僅僅關乎分析的準確性，更關乎研究的效率、可重復性和可信度。《生物信息學最佳實踐》這本書，正是對這一理念的深刻詮釋。它並非一本工具手冊，而更像是一本指導我們如何進行高質量生物信息學研究的“思想指南”。書中對不同分析流程的每一個步驟，都進行瞭細緻的剖析，並給齣瞭明確的建議和理由，讓我能夠從更深層次理解不同選擇的含義和潛在影響。例如，在基因組組裝方麵，它會討論不同算法的優劣勢，以及如何根據物種特性和數據質量來製定組裝策略。在轉錄組分析中，它不僅講解瞭差異錶達分析，更深入探討瞭功能富集分析、通路分析等下遊應用的注意事項。讓我印象深刻的是，書中還強調瞭倫理和數據安全的問題，這在當前大數據時代尤為重要。讀完這本書，我感覺自己對生物信息學研究的認知有瞭一個質的飛躍，不再是簡單的技術操作，而是對整個研究過程的係統性思考和優化，它為我提供瞭一個不斷精進自身研究能力的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

在生物信息學這個飛速發展的領域，知識的更新速度非常驚人，一本能夠兼顧基礎理論與前沿技術的書籍實屬難得。《生物信息學最佳實踐》在這一點上做得相當齣色。它不僅涵蓋瞭基因組學、轉錄組學、蛋白質組學等經典領域的核心分析方法，還對當前熱門的研究方嚮，如單細胞測序、宏基因組學等，進行瞭深入的探討，並提供瞭相關的最佳實踐指導。我特彆看重書中關於數據整閤和多組學分析的內容，這對於理解復雜的生物學係統至關重要。作者在講解過程中，始終貫穿著“最佳實踐”的理念，引導讀者思考如何設計更有效的實驗，如何進行更嚴謹的數據質量控製，以及如何選擇最適閤特定問題的分析工具。書中對統計學在生物信息學分析中的作用的強調，也讓我受益匪淺，很多時候我們容易忽視統計學的重要性，但這本書讓我想起瞭嚴謹的統計分析是得齣可靠結論的基石。此外，書中關於計算資源的管理和優化，以及如何利用雲計算平颱進行大規模數據分析的講解，都極具前瞻性，對於應對未來日益增長的數據量非常具有指導意義。

評分☆☆☆☆☆

作為一個有一定經驗的生物信息學從業者，我一直關注著領域內的發展，並試圖將理論知識與實際工作相結閤，以提高效率和分析的準確性。市麵上充斥著大量關於特定算法或工具的文獻，但真正能將這些碎片化的知識整閤，形成一套係統性、可復用的工作流程的書籍卻不多。《生物信息學最佳實踐》正是這樣一本令人耳目一新的作品。它並沒有迴避復雜的問題，而是以一種非常務實的方式，探討瞭在真實研究環境中，如何選擇最閤適的分析方法，如何設計實驗流程，以及如何有效地評估和解釋分析結果。我尤其欣賞書中關於“最佳實踐”的理念，它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更強調“為什麼要這麼做”，並提供瞭量化的依據和權衡不同方案的考量點。比如，在處理大規模測序數據時，如何根據數據類型、研究目的和計算資源來選擇最優的質控流程，以及如何根據分析的下遊應用來決定是否需要進行過濾和降維。書中還詳細闡述瞭數據共享和代碼版本控製的重要性，並給齣瞭具體的指導，這對於促進科研的透明度和可重復性具有裏程碑式的意義。讀完這本書，我感覺自己對生物信息學分析的全局觀有瞭更深層次的理解，並且能夠更自信地應對各種復雜的分析挑戰，它為我提供瞭一個不斷優化和提升工作流程的理論基礎和實踐框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我期待已久的寶藏！作為一名剛入門生物信息學領域的研究生，我一直在尋找一本既能係統介紹基礎知識，又能深入講解實際操作的書籍。市麵上很多教材要麼過於理論化，要麼隻講解零散的工具用法，讓我常常感到無從下手。而《生物信息學最佳實踐》則恰恰填補瞭這一空白。它不僅僅羅列工具，而是深入剖析瞭不同生物信息學分析流程背後的科學原理和邏輯，讓我理解瞭為什麼這樣做，而不是僅僅被動地學習如何操作。書中的案例分析非常貼閤實際研究中的常見問題，比如基因組組裝的策略選擇、轉錄組數據質量控製的關鍵步驟、以及如何有效地進行變異檢測和功能注釋。作者在講解時，會穿插一些“踩坑”的經驗教訓，提醒讀者在實際操作中需要注意的細節和潛在的陷阱，這對於新手來說簡直是無價的財富。我特彆喜歡書中關於數據管理和代碼規範的部分，這對於保證研究的可重復性和後續的團隊協作至關重要，很多時候我們容易忽略這些基礎性的內容，但這本書卻將其提升到瞭“最佳實踐”的高度。整體而言，這本書為我構建瞭一個清晰的生物信息學研究框架，讓我對未來的學習和研究方嚮有瞭更明確的認識，它不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的導師，指引我在這條充滿挑戰的道路上前行。