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出版者:Springer

作者:Casadio, Rita (EDT)/ Myers, Gene (EDT)

出品人:

页数:436

译者:

出版时间:2005-11

价格:632.80元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540290087

丛书系列:

图书标签:

生物信息学
算法
计算生物学
基因组学
序列分析
蛋白质组学
数据挖掘
生物统计学
Python
R语言

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This book constitutes the refereed proceedings of the 5th International Workshop on Algorithms in Bioinformatics, WABI 2005, held in Mallorca, Spain, in September 2005 as part of the ALGO 2005 conference meetings. The 34 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 95 submissions. All current issues of algorithms in bioinformatics are addressed with special focus on statistical and probabilistic algorithms in the field of molecular and structural biology. The papers are organized in topical sections on expression (hybrid methods and time patterns), phylogeny (quartets, tree reconciliation, clades and haplotypes), networks, genome rearrangements (transposition model and other models), sequences (strings, multi-alignment and clustering, clustering and representation), and structure (threading and folding).

《计算生物学导论：从基因组测序到蛋白质折叠》图书简介在浩瀚的生命科学领域，隐藏着无数等待被揭示的奥秘。从组成生命的最小单位——基因，到错综复杂的蛋白质网络，生物世界的运行规律既令人着迷，又充满挑战。而近年来，随着基因测序技术的飞速发展和生物实验数据的爆炸式增长，如何有效地处理、分析和理解这些海量数据，成为推动生物学研究向前发展的关键瓶颈。正是在这样的时代背景下，《计算生物学导论：从基因组测序到蛋白质折叠》应运而生。本书并非一本单纯的技术手册，而是一次深入探索计算工具如何赋能生物学研究的旅程。它旨在为那些渴望跨越学科界限，将计算思维和方法应用于解决生物学问题的读者提供一个坚实的基础。本书的核心在于揭示隐藏在生命现象背后的数学和算法原理。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的计算模型和算法。内容涵盖了计算生物学领域中最具代表性、也最能体现计算思维威力的一系列核心问题。我们并非罗列堆砌算法，而是力求展现算法在解决具体生物学问题时的巧妙之处，以及它们如何帮助我们突破传统实验方法的局限。第一篇：基因组学的计算基石基因组学是现代生物学研究的基石，而计算工具在其中扮演着不可或缺的角色。本篇将带领读者深入了解基因组数据的处理与分析。基因组测序数据处理与比对：从高通量测序仪产生海量短读长数据开始，我们将探讨如何将其拼接成完整的基因组序列。这涉及到复杂的序列拼接算法，如De Bruijn图算法，它们能够有效地处理大规模、碎片化的数据，重建出基因组的蓝图。接下来，我们将重点关注序列比对（Sequence Alignment）这一核心任务。无论是研究基因的同源性，寻找致病突变，还是分析物种间的进化关系，序列比对都是必不可少的环节。我们将详细介绍Needleman-Wunsch算法（全局比对）和Smith-Waterman算法（局部比对）的原理，以及它们在实际应用中的变种和优化，例如利用动态规划和启发式搜索（如BLAST）来提高比对效率。此外，我们还会讨论如何处理不同类型的序列数据，如DNA、RNA和蛋白质序列，以及序列比对在基因发现、变异检测和功能注释等方面的应用。基因组装配与重排：基因组测序只是第一步，如何将这些零散的片段组装成一个完整的、有意义的染色体序列，是基因组学研究的另一个重大挑战。本节将介绍基因组组装（Genome Assembly）的不同策略，从传统的覆盖率驱动方法到现代的图论方法。我们将深入探讨De Bruijn图的构建、节点和边的权重分配，以及如何在图中寻找Hamiltonian路径来重建基因组。同时，我们还会讨论基因组重排（Genome Rearrangement）问题，即比较不同物种基因组的结构差异，例如染色体断裂、倒位、易位等，并介绍用于解决这些问题的算法，如基于逆序对（inversions）和块交换（block interchanges）的距离计算方法。基因组结构分析与功能预测：了解基因组序列的组成之后，如何识别基因、调控元件以及其他功能区域至关重要。本节将介绍基因组结构分析（Genome Structure Analysis）的技术，包括基因识别（Gene Finding）的不同模型，如隐马尔可夫模型（HMM）及其在识别基因的起始、终止信号、外显子和内含子边界方面的应用。我们还会探讨非编码RNA（ncRNA）的识别，以及染色质构象捕获（Hi-C）等技术产生的三维基因组数据分析方法，了解基因组在三维空间中的组织方式如何影响基因表达。此外，我们还将涉及基因组变异分析，如单核苷酸多态性（SNP）、插入/缺失（Indel）的检测和注释，以及它们与疾病的关联分析。第二篇：蛋白质世界的计算探索蛋白质是生命活动的主要执行者，理解它们的结构、功能和相互作用是生命科学的核心议题。计算方法在揭示蛋白质世界的复杂性方面发挥着关键作用。蛋白质序列分析与功能预测：蛋白质的功能与其氨基酸序列紧密相关。本节将介绍多种蛋白质序列分析技术。我们将深入探讨序列同源性搜索的原理，包括BLAST和PSI-BLAST等算法，以及如何利用这些方法来推断未知蛋白质的功能。同时，我们还会介绍蛋白质结构域（Domain）的识别，以及如何通过已知的结构域数据库来预测蛋白质的可能功能。此外，我们将讨论蛋白质的共进化分析，即通过比较多个物种的同源蛋白质序列，来推断氨基酸残基之间的相互作用，这对于理解蛋白质的折叠和功能至关重要。蛋白质结构预测：蛋白质的三维结构决定了其功能，而蛋白质结构预测（Protein Structure Prediction）是计算生物学领域最具挑战性的问题之一。本节将详细介绍从序列到结构的预测方法。我们将从最基础的基于模板的结构预测（Homology Modeling）开始，讲解如何利用已知三维结构的同源蛋白作为模板，构建目标蛋白的模型。随后，我们将深入探讨从头预测（Ab initio Folding）方法，包括能量最小化算法、蒙特卡洛模拟以及各种采样策略，这些方法试图模拟蛋白质在水溶液中的折叠过程。最后，我们将介绍机器学习和深度学习在蛋白质结构预测中的最新进展，例如AlphaFold等模型的出现如何极大地提高了预测精度。蛋白质-蛋白质相互作用网络：细胞内的生命活动并非孤立进行，而是由错综复杂的蛋白质网络协同完成。本节将介绍蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-Protein Interaction, PPI）网络的构建和分析。我们将讨论常用的实验技术，如酵母双杂交（Yeast Two-Hybrid, Y2H）和质谱（Mass Spectrometry），以及如何从这些数据中构建PPI网络。在计算方面，我们将介绍网络分析的常用指标，如度（degree）、中心性（centrality）、聚类系数（clustering coefficient）等，并探讨如何利用这些指标来识别关键蛋白质、功能模块和信号通路。此外，我们还将讨论如何整合多种数据源（如基因表达、共表达网络）来更全面地理解PPI网络的动态变化和功能。蛋白质折叠动力学与模拟：蛋白质的折叠是一个复杂而动态的过程，理解这一过程的分子机制有助于我们解释蛋白质功能异常导致的疾病。本节将介绍分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟在研究蛋白质折叠动力学中的应用。我们将讲解MD模拟的基本原理，包括牛顿定律、力场函数以及数值积分方法。然后，我们将介绍如何利用MD模拟来观察蛋白质的折叠路径，识别关键的中间构象，以及研究蛋白质在环境变化（如温度、pH值）下的行为。此外，我们还将讨论如何在更大的时间尺度上模拟蛋白质的动力学过程，以及如何结合实验数据来验证模拟结果。第三篇：系统生物学与进化计算随着对生命系统认识的深入，系统生物学应运而生，而进化计算则为解决复杂优化问题提供了新的视角。基因调控网络与系统建模：基因的表达并非独立进行，而是受到复杂的调控网络的影响。本节将介绍基因调控网络（Gene Regulatory Network, GRN）的推断和建模。我们将讨论如何利用基因表达数据，结合统计学方法和机器学习算法（如贝叶斯网络、因果推断），来推断GRN的结构。然后，我们将介绍如何构建动态模型来描述GRN的演化行为，例如常微分方程（ODE）模型或布尔网络模型，并探讨如何利用这些模型来预测基因敲除或过表达对系统状态的影响。进化计算与生物信息学：进化计算，特别是遗传算法（Genetic Algorithms, GA）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO），在解决生物信息学中的复杂优化问题方面展现出巨大潜力。本节将介绍进化计算的基本原理，包括选择、交叉、变异等操作，并阐述它们如何应用于寻找最优解。我们将重点关注进化算法在蛋白质结构预测（如片段组装）、基因组比对、序列模式发现以及系统生物学模型参数优化等问题中的应用案例，展示它们如何有效地探索高维、非线性的解空间，并发现非直观的解决方案。系统发育分析与进化建模：理解生命进化的历程，需要借助系统发育（Phylogenetic）分析。本节将介绍构建系统发育树（Phylogenetic Tree）的常用方法，包括最大简约法（Maximum Parsimony）、最大似然法（Maximum Likelihood）和贝叶斯推断法（Bayesian Inference）。我们将详细讲解这些方法背后的数学原理和算法流程，并介绍如何利用基因序列或蛋白质序列数据来推断物种间的进化关系。此外，我们还将探讨进化建模，如模拟基因复制、丢失、突变等过程，以及如何利用这些模型来研究基因组演化和功能适应。《计算生物学导论：从基因组测序到蛋白质折叠》不仅仅是一本书，它更像是一扇窗，引领读者进入一个计算赋能的生物学新时代。通过掌握本书介绍的计算工具和思维方式，读者将能够更深入地理解生命现象的本质，解决当前生命科学领域面临的重大挑战，并为未来的生物学研究和应用奠定坚实的基础。无论您是生物学专业的学生，还是对计算在生命科学中的应用充满好奇的研究人员，本书都将是您探索计算生物学世界的理想起点。