具体描述
Together with early theoretical work in population genetics, the debate on sources of genetic makeup initiated by proponents of the neutral theory made a solid contribution to the spectacular growth in statistical methodologies for molecular evolution. Evolutionary Genomics: Statistical and Computational Methods is intended to bring together the more recent developments in the statistical methodology and the challenges that followed as a result of rapidly improving sequencing technologies. Presented by top scientists from a variety of disciplines, the collection includes a wide spectrum of articles encompassing theoretical works and hands-on tutorials, as well as many reviews with key biological insight. Volume 1 includes a helpful introductory section of bioinformatician primers followed by detailed chapters detailing genomic data assembly, alignment, and homology inference as well as insights into genome evolution from statistical analyses. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology(t) series format, this work provides the kind of advice on methodology and implementation that is crucial for getting ahead in genomic data analyses. Comprehensive and cutting-edge, Evolutionary Genomics: Statistical and Computational Methods is a treasure chest of state-of the-art methods to study genomic and omics data, certain to inspire both young and experienced readers to join the interdisciplinary field of evolutionary genomics.
作者简介
Part I: Introduction: Bioinformatician’s Primers
Aidan Budd
Rajeev K. Azad and Jeffrey G. Lawrence
Part III: Genome Evolution: Insights from Statistical Analyses
11.
2. Diversity of Genome Organization
Aidan Budd
3. Probability, Statistics, and Computational Science
Niko Beerenwinkel and Juliane Siebourg
4. The Essentials of Computational Molecular Evolution
Stéphane Aris-Brosou and Nicolas Rodrigue
Part II: Genomic Data Assembly, Alignment, and Homology Inference
5. Next-Generation Sequencing Technologies and Fragment Assembly Algorithms
Heewook Lee and Haixu Tang
6. Gene Prediction
Rajeev K. Azad and Jeffrey G. Lawrence
Part III: Genome Evolution: Insights from Statistical Analyses
11.
Tyler Alioto
Rajeev K. Azad and Jeffrey G. Lawrence
Part III: Genome Evolution: Insights from Statistical Analyses
11.
7. Alignment Methods: Strategies, Challenges, Benchmarking, and Comparative Overview
Ari Löytynoja
8. Whole-Genome Alignment
Colin N. Dewey
9. Inferring Orthology and Paralogy
Adrian M. Altenho and Christophe Dessimoz
10. Detecting Laterally Transferred Genes
Rajeev K. Azad and Jeffrey G. Lawrence
Part III: Genome Evolution: Insights from Statistical Analyses
11.
Sylvain Glémin and Nicolas Galtier
12. Transposable Elements And Their Identification
Wojciech Makałowski, Amit Pande, Valer Gotea, and Izabela Makałowska
13. Evolution of Genome Content: Population Dynamics of Transposable Elements in Flies and Humans
Josefa González and Dmitri A. Petrov
14. Detection and Phylogenetic Assessment of Conserved Synteny Derived from Whole Genome Duplications
Shigehiro Kuraku and Axel Meyer
15. Analysis of Gene Order Evolution Beyond Single-Copy Genes
Nadia El-Mabrouk and David Sankoff
16. Discovering Patterns in Gene Order
Laxmi Parida and Niina Haiminen
1. Introduction to Genome Biology: Features, Processes, and Structures
Rajeev K. Azad and Jeffrey G. Lawrence
Part III: Genome Evolution: Insights from Statistical Analyses
11.
Aidan Budd
Rajeev K. Azad and Jeffrey G. Lawrence
Part III: Genome Evolution: Insights from Statistical Analyses
11.
2. Diversity of Genome Organization
Aidan Budd
3. Probability, Statistics, and Computational Science
Niko Beerenwinkel and Juliane Siebourg
4. The Essentials of Computational Molecular Evolution
Stéphane Aris-Brosou and Nicolas Rodrigue
Part II: Genomic Data Assembly, Alignment, and Homology Inference
5. Next-Generation Sequencing Technologies and Fragment Assembly Algorithms
Heewook Lee and Haixu Tang
6. Gene Prediction
Rajeev K. Azad and Jeffrey G. Lawrence
Part III: Genome Evolution: Insights from Statistical Analyses
11.
Tyler Alioto
Rajeev K. Azad and Jeffrey G. Lawrence
Part III: Genome Evolution: Insights from Statistical Analyses
11.
7. Alignment Methods: Strategies, Challenges, Benchmarking, and Comparative Overview
Ari Löytynoja
8. Whole-Genome Alignment
Colin N. Dewey
9. Inferring Orthology and Paralogy
Adrian M. Altenho and Christophe Dessimoz
10. Detecting Laterally Transferred Genes
Rajeev K. Azad and Jeffrey G. Lawrence
Part III: Genome Evolution: Insights from Statistical Analyses
11.
Sylvain Glémin and Nicolas Galtier
12. Transposable Elements And Their Identification
Wojciech Makałowski, Amit Pande, Valer Gotea, and Izabela Makałowska
13. Evolution of Genome Content: Population Dynamics of Transposable Elements in Flies and Humans
Josefa González and Dmitri A. Petrov
14. Detection and Phylogenetic Assessment of Conserved Synteny Derived from Whole Genome Duplications
Shigehiro Kuraku and Axel Meyer
15. Analysis of Gene Order Evolution Beyond Single-Copy Genes
Nadia El-Mabrouk and David Sankoff
16. Discovering Patterns in Gene Order
Laxmi Parida and Niina Haiminen
目录信息
读后感
评分
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用户评价
如果说有什么让我感到略微有些挑战的，那一定是书中涉及的那些统计模型和计算方法部分。坦白讲，我并非专业的生物信息学出身，因此在处理那些概率分布和最大似然估计的推导时，我不得不放慢速度，甚至需要借助外部的数学参考资料来辅助理解。然而，即便是在这个相对“硬核”的部分，作者依然保持着一种务实的研究者态度。他没有将这些复杂的数学工具视为高不可入的殿堂，而是将其定位为解决特定生物学问题的必要工具箱。书中对于每个模型背后的生物学假设和局限性的讨论，远比单纯展示公式来得重要。例如，在讨论中性进化理论时，作者并没有停留在哈迪-温伯格平衡的教科书式描述上，而是深入探讨了选择系数的估计难度，以及如何在实际数据中区分选择、漂变和突变的不同信号。这种对“工具背后的逻辑”的深度挖掘，让即便是数学恐惧者也能理解：我们为什么需要这些工具，以及在使用它们时需要保持何种审慎的态度。这无疑提升了本书的学术价值，同时也提醒着读者，基因组学研究的严谨性离不开扎实的量化基础。
评分这本书的章节编排，简直是一门关于知识递进的艺术品。我曾尝试阅读过其他几本相关的专著，但往往在某个关键转折点上，概念的跳跃性太大，导致学习体验非常不连贯。但《进化基因组学》在这方面做得极为出色。它似乎深谙读者的认知曲线，从基础的孟德尔遗传学和群体遗传学概念开始，稳步推进到对DNA测序技术革命的介绍。每一次新知识点的引入，都建立在前一章的坚实基础上，仿佛是精密的齿轮咬合，推动着理解的列车向前平稳行驶。尤其是关于比较基因组学的那几章，作者巧妙地运用了大量跨物种的案例研究，展示了基因组的保守性与创新性是如何并存的。这些案例不是孤立的演示，而是相互关联的论证链条，最终指向了对复杂性如何从简单中涌现的深刻洞察。读完这部分内容，我不再觉得基因组的差异是随机的噪音，而是清晰可见的进化印记，每一个插入、缺失或重复都携带着物种适应环境的独特故事。这种结构上的严谨性，使得即便是面对较为复杂的生物信息学流程描述时，我也能保持高度的专注和清晰的思路。
评分这本书最让我赞叹的一点，在于它对新兴研究前沿的敏感度和前瞻性。它显然不是一本在十年前定稿的陈旧教材。在讨论到宏基因组学和单细胞测序技术时，作者的笔触充满了对当前科学动态的把握。他不仅介绍了这些技术本身，更关键的是，他深入剖析了这些技术如何正在颠覆我们对生态系统、疾病发展乃至物种界限的传统认知。例如，关于病毒基因组和内源性逆转录病毒（ERV）在宿主基因组中的作用这一章，简直是精彩绝伦。作者将这些“基因组的幽灵”描绘成了一股持续的、潜藏的进化力量，它们不仅是“垃圾DNA”，更是塑造复杂性、参与免疫调控甚至物种分化的关键因素。这种将“死”的序列信息重新赋予“活性”和“意义”的解读方式，极大地拓宽了我的视野。阅读后，我甚至开始重新审视那些我过去认为已经解决或无关紧要的生物学问题，意识到基因组学的前沿，正在不断地模糊学科间的界限，要求我们用更动态、更整合的视角去看待生命现象。
评分这本书初上手的时候，我抱着一种既期待又略带忐忑的心情。毕竟“进化”和“基因组”这两个词汇组合在一起，往往意味着需要啃下不少硬骨头。然而，翻开扉页，作者的引言便以一种非常平易近人的方式，勾勒出了整个学科宏大的图景。它没有直接陷入那些晦涩的公式和模型，而是首先将我们带入一个关于生命历史的宏大叙事中。我特别欣赏作者对“时间尺度”的强调，他用生动的比喻，比如将数十亿年的进化比作一次跨越大陆的长途旅行，这立刻拉近了读者与复杂概念的距离。书中对早期生命起源的探讨，尤其引人入胜，它不仅仅是罗列事实，更像是在重现科学发现的过程，让我们得以一窥科学家们如何从零散的化石和分子证据中拼凑出生命演化的蓝图。阅读过程中，我感觉自己像是在一位经验丰富的向导带领下，穿梭于生命树的各个分支，既能欣赏到物种多样性的壮丽景观，也能理解驱动这些变化背后的根本机制。这种叙事手法，极大地激发了我继续深入探索的兴趣，让人在知识的海洋中，找到了一个既扎实又充满乐趣的航道。
评分从阅读体验的整体感觉来看，这本书成功地在“学术深度”与“可读性”之间找到了一个绝佳的平衡点。它不是那种为了追求简洁而牺牲了关键细节的普及读物，也不是那种只有领域专家才能勉强企及的工具书。作者的写作风格成熟而富有洞察力，语气始终保持着一种引导者的姿态，而非高高在上的说教者。书中大量的图表和示意图，无一不是精心设计，它们用最直观的方式解释了复杂的分子事件或群体动态，极大地减少了理解的摩擦。我尤其欣赏作者在每章末尾设置的“未来展望”环节，它不像是敷衍的总结，更像是对读者抛出的思考挑战，鼓励我们将所学知识应用到尚未解决的科学谜团中去。总而言之，这是一部既适合作为研究生核心教材，也适合有一定生物学背景的爱好者进行深度自学的优秀著作。它不仅传授了知识，更重要的是，它培养了一种批判性的、基于数据驱动的进化思维模式，这是任何一本优秀的科学专著都应具备的核心价值。
评分系统，全面，新颖，不可多得。
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