具体描述
内容提要
分子生物学的迅速发展，产生了大量的数据，而其间的关系也日趋复杂。计算分子生物学就是处理这些数据的新科学。
本书主要是介绍分子生物学中具有代表性的计算问题以及某些求解这些问题的有效方法。具体包括：分子生物学的基本概念；两个重要的数学对象，即串和图，和算法的基本概念等；序列比较和经典的动态程序设计算法；DNA片段组装技术；DNA的物理作图问题和一种物理作图的近似算法及启发式；与种系发生树构造有关的一些数学问题和某些由于构造特定类型种系发生树的算法；用以研究DNA中序列差异的数学模型和用于RNA结构预测的动态程序设计法以及蛋白质比配方法；最后还介绍了DNA计算。
本书可供研究基因组学与分子生物学的生物学、数学、计算机科学等专业的科研人员、教师、研究生等参考。
译者序
前言
全书概述
习题
错误
致谢
第一章 分子生物学的基本概念
1.1 生命
1.2 蛋白质
1.3 核酸
1.4 分子遗传学机制
1.5 基因组是如何被研究的
1.6 人类基因组计划
1.7 序列数据库
习题
文献提要
第二章 串、图和算法
2.1 串
2.2 图
2.3 算法
习题
文献提要
第三章 序列比较与数据库搜索
3.1 生物学背景
3.2 比较两个序列
3.3 基本算法的扩展
3.4 比较多个序列
3.5 数据库搜索
3.6 其他问题
小结
习题
文献提要
第四章 DNA片段组装
4.1 生物学背景
4.2 模型
4.3 算法
4.4 启发式
小结
习题
文献提要
第五章 DNA物理作图
5.1 生物学背景
5.2 模型
5.3 一个CIP问题的算法
5.4 带错杂交作图的一种近似
5.5 杂交作图的启发式
小结
习题
文献提要
第六章 种系发生树
6.1 性状状态和完全种系发生问题
6.2 二值性状状态
6.3 两个性状
6.4 种系树的简约性和相容性
6.5 距离矩阵算法
6.6 种系数之间的一致
小结
习题
文献提要
第七章 基因组重排
7.1 生物学背景
7.2 有向块
7.3 无向块
小结
习题
文献提要
第八章 分子结构预测
8.1 RNA二级结构预测
8.2 蛋白质折叠问题
8.3 蛋白质比配
小结
习题
文献提要
第九章 结语：DNA计算
9.1 曼哈顿通路问题
9.2 可满足性
9.3 问题与展望
习题
文献提要
习题选解
参考文献
索引
作者简介
巴西
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
从排版和装帧来看，这本书的制作质量上乘，纸张的选用和印刷的清晰度都体现了出版方对知识传递的尊重。内容上，这本书的侧重点似乎非常明确——它更偏向于对生物学实验数据进行“解释”和“建模”，而非仅仅停留在工具的使用层面。我注意到书中对高通量测序数据的分析流程有着极为详尽的描述，从原始信号处理到功能注释的每一个环节，都穿插了大量的专业术语和背景知识的解释，保证了即便是跨专业背景的人士也能跟上思路。但需要指出的是，书中对某些前沿的机器学习在蛋白质结构预测中的应用仅是概述，如果你是冲着最尖端的AI模型而来，可能需要寻找更专业的书籍进行补充。然而，作为奠定坚实基础的入门读物，它成功地为读者建立了一个清晰、可操作的知识地图，让人明白在这个领域内，哪些是基石，哪些是装饰，非常适合作为大学高年级或研究生课程的指定教材。
评分坦白说，这本书的阅读体验是一次漫长而充满挑战的旅程，但绝对是值得的。它的内容深度已经远远超出了普通“导论”的范畴，更像是一部浓缩的专业参考手册。书中对特定生物学数据类型的生成原理和潜在偏差的探讨细致入微，例如，它深入解析了不同测序技术的内在机制如何影响下游的分析结果，这对于资深研究人员来说是极具价值的洞察。我特别花时间仔细研读了关于系统发生学构建方法的对比分析部分，作者对每种方法的假设条件、计算复杂度和适用场景进行了不偏不倚的权衡，这种平衡的视角非常专业。唯一让我感到略微吃力的是，在某些涉及高维数据降维的章节，如果读者完全没有线性代数的基础，可能需要结合其他补充材料才能完全掌握其精髓。尽管如此，这本书的参考文献列表极其详尽且具有时代前沿性，为我后续的深入研究指明了清晰的方向，是一本经得起反复推敲的工具书。
评分这本书的封面设计得非常朴实，但内页的排版却让我感到一丝惊喜。作为一名对生物信息学领域抱有浓厚兴趣的新手，我原本担心内容会过于晦涩难懂，但作者在引言部分就展现出了清晰的逻辑和极强的引导性。他们并没有急于抛出复杂的算法或公式，而是花了大量篇幅来构建一个宏观的理解框架，解释了分子生物学数据是如何从实验台走向计算机，并最终转化为有意义的生物学洞察的。特别是关于数据预处理和质量控制那几个章节，详细地阐述了为什么每一步骤都至关重要，不仅仅是“怎么做”，更重要的是“为什么这样做”。书中穿插的案例分析也非常到位，比如一个关于基因表达差异分析的实例，让我真切地感受到了理论知识在解决实际科学问题中的威力。我尤其欣赏作者在介绍统计学基础知识时所采取的“按需教学”的方式，既保证了深度，又避免了让初学者望而却步。总体而言，这本书为我打开了一扇通往计算世界的大门，让我对这个交叉学科充满了期待。
评分我是在准备一次跨学科研讨会时偶然接触到这本书的，原本的目的是想快速了解一下计算生物学领域的主流工具和研究范式。这本书的组织结构非常严谨，从最基础的序列比对到复杂的蛋白质结构预测，像一条精心铺设的轨道，引导读者逐步深入。我发现作者在讨论算法时，总是倾向于先给出直观的几何或逻辑解释，然后才引入数学模型，这种方式极大地降低了理解门槛。书中对特定软件或编程语言的使用仅作了点到为止的介绍，这在我看来是个明智的选择，因为它使得内容不会因技术的快速迭代而迅速过时，保证了书籍的长期参考价值。更让我印象深刻的是它对“数据伦理”和“可重复性研究”的强调，这在许多技术导向的教材中是鲜少被如此重视的。它促使读者思考，我们处理的不仅仅是数字，而是承载着生命信息的关键数据。对于那些已经有一定编程或生物学背景，希望系统梳理知识体系的研究者来说，这本书无疑提供了一个坚实的基础平台。
评分这本书给我的感觉更像是一位经验丰富、耐心十足的导师，而不是一本冷冰冰的教科书。它成功地在学术的严谨性与教学的友好性之间找到了一个近乎完美的平衡点。在讲解复杂流程时，作者常常会用类比或图示的方式来打破思维定势，比如用交通流量管理来解释网络拓扑的构建，这种接地气的比喻非常有助于初学者建立直观认知。我个人特别喜欢它关于“问题定义”的讨论，在计算生物学中，最关键的一步往往不是选择哪个算法，而是如何将一个模糊的生物学问题准确地转化为一个可计算的模型。书中反复强调了这一点，并且提供了多个从零开始构建模型的范例，这对于培养独立解决问题的能力至关重要。这本书没有强迫你记住每一个公式的推导，而是致力于让你理解模型背后的生物学假设和计算逻辑，这才是真正的能力培养，而不是简单的知识灌输。
评分循序渐进, 通俗易懂// 科普读物//翻译童鞋对计算机科学了解不多啊..
评分都是算法的东西，思路应该是很好的，内容就超越我能力之外了。仅作了解。
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评分循序渐进, 通俗易懂// 科普读物//翻译童鞋对计算机科学了解不多啊..
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