体外药物筛选 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社发行部

作者:沈嘉

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2006-4

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502582265

丛书系列:

图书标签:

• 自然科学
• 药物筛选
• 体外实验
• 药物发现
• 高通量筛选
• 生物化学
• 细胞生物学
• 药物研发
• 药物代谢
• 毒理学
• 生物技术

好的，这是一份关于一本名为《生物信息学基础与应用》的图书简介： --- 《生物信息学基础与应用》 书籍简介 一、本书概览与定位 《生物信息学基础与应用》是一部全面、深入的教材与参考书，旨在为生命科学、计算机科学、数学和统计学背景的学生、研究人员及从业者提供一个坚实的生物信息学知识体系。本书不仅系统阐述了生物信息学的核心理论和算法，更强调其实际应用，特别是如何利用计算工具解决当前生物学研究中的前沿问题。 本书的定位是连接理论与实践的桥梁。我们相信，理解生物学数据的复杂性和多样性，是有效应用计算方法的关键；反之，掌握先进的计算工具，是推动现代生物学研究向前发展的驱动力。全书内容由浅入深，从基础的分子生物学数据结构入手，逐步深入到基因组学、蛋白质组学和系统生物学等高级主题。 二、核心内容模块详述 本书结构清晰，共分为六大部分，涵盖了生物信息学的主要研究领域： 第一部分：生物信息学基础与数据管理 本部分为后续深入学习奠定基础。首先，我们详细介绍了生命科学中的核心数据类型，包括DNA序列、RNA结构和蛋白质序列的生物学意义。随后，重点讲解了生物信息学数据管理的核心技术。这包括公共数据库（如GenBank, PDB, UniProt）的结构、查询策略（如Entrez系统），以及数据格式（FASTA, GenBank格式）的解析与应用。特别强调了数据标准化和质量控制的重要性，为后续的分析流程打下坚实基础。 第二部分：序列比对与模式识别 序列比对是生物信息学的基石。本部分深入探讨了序列比对的数学原理和算法。内容涵盖了单序列比对（如Smith-Waterman算法的动态规划原理）和多序列比对（MSA）的经典方法（如ClustalW/X）。此外，本书还详细介绍了启发式比对工具（如BLAST家族算法）的工作机制，并讨论了比对结果的统计学意义和有效性评估。通过实例演示，读者将学会如何根据研究目标选择合适的比对策略。 第三部分：系统发育分析 系统发育分析是理解生命演化历史的关键工具。本部分详述了构建和解释系统发育树的理论基础。我们详细分析了构建树的主要方法，包括距离矩阵法（如NJ、UPGMA）和字符状态法（如最大简约法、最大似然法）。对树的拓扑结构、分支支持度检验（如Bootstrap方法）的解释和应用进行了详尽的论述。本书强调，对系统发育模型的选择直接影响到研究结论的可靠性。 第四部分：基因组学与转录组学计算 随着高通量测序技术（NGS）的飞速发展，基因组学和转录组学已成为生物信息学的主战场。本部分聚焦于从原始测序数据到生物学洞察的整个流程。内容包括：从短读长序列组装（De Novo Assembly与Reference-Guided Assembly）的挑战与解决方案；基因预测（Gene Finding）中的统计模型；以及对结构变异（如SNP、InDel）的检测与注释。在转录组学方面，重点介绍了RNA-Seq数据的分析流程，包括差异表达基因的识别、splicing变异分析及功能富集分析（GO/KEGG）。 第五部分：蛋白质结构信息学 蛋白质是生命活动的主要执行者，其结构决定功能。本部分专门探讨蛋白质结构相关的计算方法。内容覆盖了蛋白质的一级、二级、三级和四级结构的预测方法。我们详细介绍了二级结构预测的统计方法、三级结构预测中的同源建模（Homology Modeling）和从头预测（Ab Initio Modeling）的最新进展，以及结构比对（如TM-align）的原理。同时，也涵盖了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的构建与拓扑分析。 第六部分：高级应用与未来展望 本部分将视野拓展到交叉学科的前沿。重点介绍了单细胞测序数据的分析技术，包括降维（如t-SNE, UMAP）和细胞类型鉴定。此外，还深入探讨了计算功能基因组学，特别是使用机器学习和深度学习模型（如CNN, RNN）进行生物学预测的最新案例。最后，本书对未来生物信息学的发展趋势，如AI驱动的药物靶点发现和合成生物学中的数据挖掘进行了展望。 三、教学特色与读者对象 本书在内容组织上力求平衡深度与广度，并具备以下鲜明的教学特色： 1. 理论与实践紧密结合： 每章理论讲解后，均附有具体的案例研究，指导读者使用当前主流的生物信息学软件工具（如BWA, GATK, DESeq2等）进行实际操作。 2. 面向编程的导向： 强调使用脚本语言（如Python, R）进行数据处理和分析，书中提供了大量可复现的代码片段和练习，帮助读者建立计算思维。 3. 强调统计学基础： 对涉及统计推断的部分，如P值、FDR控制，进行了详尽的数学解释，确保读者能正确解释分析结果，避免“数据挖掘的陷阱”。 本书特别适合以下人群： 生命科学专业高年级本科生和研究生： 作为系统学习生物信息学理论和方法的标准教材。 生物医学领域的研究人员： 需要利用计算方法处理高通量实验数据的科研工作者。 计算机科学或数据科学背景的人士： 希望跨学科进入生物医学领域，理解生物学数据特性的学习者。 通过对《生物信息学基础与应用》的学习，读者将不仅掌握一套强大的分析工具箱，更重要的是，能够建立起一套严谨的计算思维框架，有效应对未来生物学研究中日益复杂的挑战。

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