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具体描述
As more species' genomes are sequenced, computational analysis of these data has become increasingly important. The second, entirely updated edition of this widely praised textbook provides a comprehensive and critical examination of the computational methods needed for analyzing DNA, RNA, and protein data, as well as genomes. The book has been rewritten to make it more accessible to a wider audience, including advanced undergraduate and graduate students. New features include chapter guides and explanatory information panels and glossary terms. New chapters in this second edition cover statistical analysis of sequence alignments, computer programming for bioinformatics, and data management and mining. Practically oriented problems at the ends of chapters enhance the value of the book as a teaching resource. The book also serves as an essential reference for professionals in molecular biology, pharmaceutical, and genome laboratories.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
阅读这本书的过程，对我来说更像是一次系统性的思维重塑。我以前总觉得生物信息学就是一堆代码和统计术语的堆砌，但这本书彻底颠覆了我的看法。作者的核心思想似乎在于强调“生物学问题驱动计算方法”，而非相反。他引导我们思考，当我们面对一个特定的生物学疑问时，应该从哪些数据源入手，选择哪种计算工具组合才能最高效地得出可信的结论。书中穿插的那些关于“数据可视化”的讨论，更是点睛之笔。作者展示了如何通过精妙的图表设计，将复杂的多维数据转化为直观的生物学洞察，这一点在很多同类书籍中是被严重忽视的。比如，他分享了如何利用特定类型的热图和散点图来展示基因表达的空间或时间变化趋势，这些技巧我以前费了很大力气才摸索到皮毛，如今一目了然。这本书的价值不仅仅在于教会你“如何做”，更在于教会你“为何要这样思考”，这对于提升我的科研视野具有无可估量的意义。
评分这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调搭配着复杂的蛋白质结构图谱，立刻就能让人感受到它蕴含的深厚学术底蕴。我刚翻开第一章，就被作者那行云流水的叙事风格所吸引，仿佛不是在阅读一本专业书籍，而是在跟随一位经验丰富的向导，探索一片充满未知的生物信息学新大陆。他没有采用那种枯燥乏味的教科书式的说教，而是巧妙地将复杂的算法和数据库操作，融入到一个个引人入胜的实际案例分析中。比如，对于基因组组装的介绍，作者不是简单地堆砌公式，而是通过构建一个虚拟的“拼图游戏”场景，让读者直观地理解不同组装策略的优缺点。我尤其欣赏作者对工具使用的细致入微的讲解，从最基础的命令行操作到高级的脚本编写，每一步都像是手把手地教学，生怕读者错过任何一个关键点。这本书的排版也非常人性化，大量的图表和流程图清晰明了，即便是初次接触这个领域的读者，也能很快找到阅读的节奏。我已经迫不及待想继续深入下去，相信它会成为我未来研究路上不可或缺的利器。
评分这本书的参考资料和附录部分做得尤其出色，体现了作者严谨的学术态度和为读者着想的周到。我注意到，许多关键概念和术语的定义都非常精确，而且作者还贴心地附上了大量指向最新研究论文和官方文档的链接，使得这本书具备了很强的时效性和扩展性。更让我惊喜的是，书中对于新兴领域，比如单细胞测序数据分析的初步探讨，虽然篇幅不长，但切中要害，为我后续探索前沿技术提供了良好的切入点。我发现自己经常停下来，不是因为内容太难，而是因为被书中提出的某个巧妙的解决方案或模型所启发，需要时间去消化和思考如何将其应用到我自己的项目中。这种阅读体验是极其愉悦和高效的，它不是被动接受信息，而是在与一位博学的导师进行持续的、富有成效的对话。对于那些希望将知识快速转化为实际研究成果的人来说，这本书的指导价值是无可替代的。
评分这本书的语言风格有一种独特的、近乎诗意的精确性。作者在处理那些高度抽象的计算概念时，总是能找到最贴切的比喻，让那些原本高不可攀的数学原理变得触手可及。我对比了好几本同类教材，这本书在对不同物种和不同数据类型（如RNA-seq、ChIP-seq、ATAC-seq等）的分析流程进行横向比较时，做得最为全面和深入。它没有将所有流程“一锅煮”，而是针对性地指出了每种数据特有的挑战和相应的优化策略。特别是作者对“生物学背景知识”在数据解读中重要性的强调，贯穿始终，不断提醒我们，计算只是工具，真正的科学发现源于对生物系统的深刻理解。读完一部分内容后，我感觉自己对整个学科的版图有了更清晰的认识，从分子层面到系统层面，信息是如何被捕捉、处理并最终转化为知识的。这本书无疑是该领域内一本值得反复阅读、常读常新的经典之作。
评分说实话，这本书的深度和广度完全超出了我的预期。我原本以为它会更侧重于理论框架的介绍，但实际内容却非常“接地气”，充满了实战操作的智慧。作者对数据处理流程的梳理达到了炉火纯青的地步，特别是关于高通量测序数据质量控制那一部分，简直就是一本实战手册。他没有避讳那些在实际操作中经常遇到的“陷阱”和“坑”，反而用幽默且警示性的笔调，提醒我们哪些参数设置不当可能导致灾难性的结果。我特别喜欢其中关于差异表达分析的章节，作者不仅罗列了常用的统计模型，还深入剖析了每种模型背后的统计学假设及其适用场景，这对于我后续选择合适的分析方法至关重要。整本书的逻辑链条极其紧密，从原始数据的获取、清洗、比对，到功能富集和通路分析，每一步都衔接得天衣无缝，让人感觉整个生物信息分析的流程图清晰地刻在了脑海里。这种将理论与实践完美融合的写作方式，确实是高水平专家才能驾驭的。
评分更偏理论，不是很实用
评分有讲具体操作方法，但是是很早以前的书了，2004年的，许多方法需要更新
评分其实不推荐，文风略奇怪。。。
评分实验室里藏的是2001年的，略旧了些。书中说的RNA二级结构预测里mfold这个软件早就更新了，连名字都更新成了unafold。不过另外提到的维也纳软件包倒是一直在用。后来自己虽然会用这玩意，但是原理和算法什么的着实不懂。
评分其实不推荐，文风略奇怪。。。
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