Trends in Bioinformatics Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Nova Science Pub Inc

作者:Yan, Peter V. (EDT)

出品人:

页数:146

译者:

出版时间:

价格:$105.00

装帧:Pap

isbn号码:9781594547393

丛书系列:

图书标签:

• Bioinformatics
• Computational Biology
• Genomics
• Proteomics
• Data Mining
• Algorithms
• Systems Biology
• Machine Learning
• Biostatistics
• Evolutionary Biology

好的，这是一份关于一本名为《生物信息学研究前沿》（Trends in Bioinformatics Research）的图书的详细简介，内容将完全聚焦于该书可能涵盖的领域，而不提及您提供的书名本身： --- 图书简介：聚焦现代生命科学数据分析与计算方法 第一部分：整合组学与系统生物学的新范式 本卷深入探讨了生命科学领域中计算方法学的最新进展，特别是如何整合多层次的生物学数据以构建更精细、更具预测性的系统模型。随着高通量测序技术（如全基因组测序、单细胞转录组学）的成熟，研究的焦点已从单一分子分析转向大规模、多组学数据的综合解析。 1.1 单细胞数据分析的革命性突破 单细胞测序（scRNA-seq, scATAC-seq等）已经彻底改变了我们对细胞异质性的理解。本书的这一部分详细剖析了处理此类数据的核心挑战与尖端技术。我们讨论了从原始数据到可解释生物学洞察的转化路径，包括： 细胞类型鉴定与亚群划分的算法优化： 重点介绍了基于流形学习（如UMAP, t-SNE的改进版本）和深度学习模型（如变分自编码器VAE, 生成对抗网络GAN）在识别罕见或过渡性细胞状态中的应用。 轨迹推断（Trajectory Inference）的拓扑结构分析： 探讨了如何利用伪时间排序算法（如Monocle 3, Slingshot）结合图论方法，精确描绘细胞分化、重编程或疾病进展中的动态路径，并讨论了如何整合空间信息（空间转录组学）来恢复细胞在组织环境中的位置信息。 批次效应校正的非线性回归模型： 针对多批次实验中固有的技术噪音，介绍了先进的隐变量模型（如Harmony, LIGER）如何实现跨平台、跨时间的细胞特征对齐，确保生物学信号的纯净性。 1.2 多组学数据融合与网络构建 系统生物学的核心在于理解分子间复杂的功能交互。本书详细阐述了如何将基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据融合，以构建可靠的分子交互网络。 数据驱动的因果推断： 介绍了基于信息论（如互信息、互信息网络）和动态贝叶斯网络（DBN）的方法，用于从时间序列数据中推断基因调控的因果关系，而非仅仅是相关性。 知识图谱（Knowledge Graph, KG）的构建与应用： 讨论了如何利用自然语言处理（NLP）技术从海量生物医学文献中提取实体关系，构建高质量的生物医学知识图谱，并将其作为先验知识指导网络重建，特别是在罕见病和药物靶点发现中的应用。 功能富集分析的上下文依赖性： 超越传统的超几何检验，本书介绍了基于网络拓扑的富集方法，如模块化检测（Modularity Detection）和基于中心性的富集评分，以揭示在特定网络环境中协同作用的基因集。 第二部分：计算基因组学与表观遗传学的前沿探索 随着基因组学成本的持续下降，对变异的精确解析和对基因功能调控机制的深入理解成为研究热点。本部分聚焦于如何利用计算工具来解释复杂基因组学数据。 2.1 结构变异（SV）和复杂重排检测 相较于单核苷酸多态性（SNPs），结构变异（如缺失、重复、倒位）在疾病（尤其是癌症和神经退行性疾病）中的作用日益凸显。 长读长测序数据的SV调用： 详细分析了PacBio和Oxford Nanopore技术带来的机遇。重点介绍了如何利用其连续读长特性，通过改进的图论和局部装配算法，提高对复杂易位和大型缺失的敏感性和特异性。 基因组组装的挑战与突破： 探讨了从头组装（de novo assembly）在解决重复区域和复杂基因组结构方面的最新进展，特别是在微生物学和环境基因组学中的应用。 2.2 表观遗传调控机制的定量建模 表观遗传学标记（如DNA甲基化、组蛋白修饰）是连接环境与基因表达的关键桥梁。 染色质可及性与转录因子结合位点的预测： 介绍了基于深度卷积神经网络（CNN）的模型，用于从ATAC-seq数据中预测具有生物学意义的增强子和启动子区域，并模拟转录因子（TF）结合的协同效应。 三维基因组学（3D Genomics）的可视化与分析： 深入探讨了Hi-C数据处理的新方法，包括如何精确识别染色质相互作用环（Loops）以及如何利用拓扑关联域（TADs）的动态变化来理解染色质构象在疾病状态下的重塑。 第三部分：人工智能在生物医学领域的深度赋能 深度学习已成为生物信息学的核心驱动力，本书的最后一部分着眼于如何将这些强大的计算工具部署到实际的临床和药物研发流程中。 3.1 蛋白质结构预测与设计 AlphaFold2的出现标志着蛋白质结构预测进入了一个新纪元。本书将这些基础模型视为起点，探索更深层次的应用。 从结构到功能预测： 讨论了如何利用预训练的蛋白质语言模型（Protein Language Models, PLMs）来捕捉序列层面的进化约束，并将其转化为预测蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）界面、酶活性位点或抗原表位的功能注释。 从预测到理性设计： 介绍了基于生成模型（如扩散模型）用于从头设计具有特定功能特性的新蛋白质或优化现有蛋白质序列的计算策略。 3.2 药物发现中的计算筛选与精准用药 在药物研发周期中，生物信息学承担着加速靶点验证和优化化合物筛选的关键角色。 虚拟筛选的高效能集成： 探讨了如何结合图神经网络（GNNs）对分子结构进行特征提取，并集成到深度学习框架中，以更准确地预测化合物与靶点的结合亲和力，超越传统的对接（Docking）方法。 真实世界证据（RWE）与临床决策支持： 阐述了如何利用电子健康记录（EHR）中的非结构化文本数据，结合生存分析和因果推断模型，为特定患者群体开发预测治疗反应的算法模型，实现更精细的患者分层。 --- 本书面向生命科学、计算机科学和生物医学工程领域的研究人员、高级研究生和工业界专业人士，旨在提供一个全面、深入且面向未来的计算生物学工具箱和理论框架。

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