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出版者:Garland Science

作者:Marketa Zvelebil

出品人:

页数:798

译者:

出版时间:2007-08-29

价格:USD 115.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780815340249

丛书系列:

图书标签:

英语
英文原版
英文
专业
2018
生物信息学
计算生物学
基因组学
蛋白质组学
序列分析
算法
数据挖掘
生物统计学
系统生物学
进化生物学

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具体描述

Suitable for advanced undergraduates and postgraduates, Understanding Bioinformatics provides a definitive guide to this vibrant and evolving discipline. The book takes a conceptual approach. It guides the reader from first principles through to an understanding of the computational techniques and the key algorithms. Understanding Bioinformatics is an invaluable companion for students from their first encounter with the subject through to more advanced studies. The book is divided into seven parts, with the opening part introducing the basics of nucleic acids, proteins and databases. Subsequent parts are divided into 'Applications' and 'Theory' Chapters, allowing readers to focus their attention effectively. In each section, the Applications Chapter provides a fast and straightforward route to understanding the main concepts and 'getting started'. Each of these is then followed by Theory Chapters which give greater detail and present the underlying mathematics. In Part 2, Sequence Alignments, the Applications Chapter shows the reader how to get started on producing and analyzing sequence alignments, and using sequences for database searching, while the next two chapters look closely at the more advanced techniques and the mathematical algorithms involved. Part 3 covers evolutionary processes and shows how bioinformatics can be used to help build phylogenetic trees. Part 4 looks at the characteristics of whole genomes. In Parts 5 and 6 the focus turns to secondary and tertiary structure - predicting structural conformation and analysing structure-function relationships. The last part surveys methods of analyzing data from a set of genes or proteins of an organism and is rounded off with an overview of systems biology. The writing style of Understanding Bioinformatics is notable for its clarity, while the extensive, full-color artwork has been designed to present the key concepts with simplicity and consistency. Each chapter uses mind-maps and flow diagrams to give an overview of the conceptual links within each topic.

书籍简介：深入探索生物信息学的广阔疆域书名：《理解生物信息学》（Understanding Bioinformatics）作者： [此处可填写虚构的资深学者姓名，例如：Dr. Evelyn Reed & Prof. Kenji Tanaka] 出版社： [此处可填写虚构的专业出版社名称，例如：Frontier Academic Press] --- 书籍概述：本书《理解生物信息学》旨在为生物学、计算机科学、统计学等领域的学生、研究人员以及专业人士提供一个全面、深入且结构严谨的生物信息学知识体系。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何利用计算思维解决复杂生物学问题的“思想指南”。本书聚焦于理论基础的构建、核心算法的剖析，以及在真实科研场景中如何有效应用这些工具链。在当前数据爆炸的时代，基因组学、蛋白质组学和系统生物学产生了海量数据。缺乏有效的计算工具和理论框架，这些数据将形同虚 H。本书正是为了填补这一鸿沟而创作，它将读者从最基础的生物学数据结构（如DNA、RNA和蛋白质序列）开始，逐步引导至复杂的数据集成和高级的机器学习模型在生物学中的应用。本书核心内容结构与深度解析：第一部分：生物信息学的基础与数学基石 (Foundations and Mathematical Underpinnings) 本部分为后续高级主题的理论奠基。我们摒弃了仅停留在工具介绍的肤浅层面，转而深入探讨支撑生物信息学计算的数学原理。 1. 序列数据结构与表示法 (Sequence Data Structures and Representation): 详细阐述了FASTA、GenBank等标准格式的内部结构，以及如何使用高效的数据结构（如Tries、Suffix Trees/Arrays）来处理超大规模的生物序列数据。特别关注了压缩算法在基因组存储中的应用。 2. 概率模型与统计推断 (Probabilistic Models and Statistical Inference): 深入讲解了贝叶斯定理在生物学中的应用，特别是隐马尔可夫模型（HMMs）在基因预测和序列比对中的核心机制。书中包含了从零开始推导HMMs的前向-后向算法和维特比算法的详细步骤，而非仅仅列出公式。 3. 信息论在生物学中的角色 (The Role of Information Theory): 探讨了香农熵、互信息如何量化序列的复杂性、保守性以及在构建特征选择模型中的价值。第二部分：序列分析的核心算法 (Core Algorithms in Sequence Analysis) 这是全书的技术核心部分，系统梳理了从单序列到多序列比对的经典与现代方法。 1. 局部与全局序列比对 (Global and Local Sequence Alignment): 彻底剖析了Needleman-Wunsch（全局）和Smith-Waterman（局部）算法的动态规划矩阵构建过程、得分函数（如BLOSUM和PAM矩阵）的来源与演化，并引入了基于矩阵的加速技术。 2. 数据库搜索策略 (Database Searching Strategies): 详细分析了BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）的启发式搜索逻辑，重点解析了其“种子”（Seeds）的选择、延伸（Extension）过程中的统计显著性评估（E-value的计算），并对比了PSI-BLAST和Phi-BLAST的迭代策略。 3. 多序列比对与一致性评分 (Multiple Sequence Alignment and Consensus Scoring): 不仅介绍了ClustalW的加权和、迭代流程，更深入探讨了构建高质量MSA所面临的挑战，例如处理gap的引入对系统发育树构建的偏倚影响。我们引入了基于一致性评分的优化方法。第三部分：基因组学与结构信息学 (Genomics and Structural Bioinformatics) 本部分将计算方法应用于更高维度的数据集，关注基因组的组织和蛋白质的三维结构预测。 1. 从测序到组装 (From Sequencing to Assembly): 重点讲解了下一代测序（NGS）数据的特性（如短读长、错误率分布），并详细解析了De Bruijn图在从头组装（de novo assembly）中的构建、遍历与错误纠正机制。对比了Overlapping Layout Consensus (OLC) 和基于图的方法的优劣。 2. 基因识别与功能注释 (Gene Finding and Functional Annotation): 探讨了利用上下文信息（如启动子、剪接位点特征）通过HMMs进行基因预测的实际操作流程。同时，系统介绍了Gene Ontology (GO) 系统的结构及其在标准化数据注释中的应用。 3. 蛋白质结构预测 (Protein Structure Prediction): 详细区分了同源建模（Homology Modeling）、折叠识别（Threading）和从头预测（ab initio）方法的计算复杂性与准确性。书中重点分析了基于模板的结构比对算法和残基间距离约束的优化方法。第四部分：系统生物学与网络分析 (Systems Biology and Network Analysis) 本部分将视角提升到细胞层级，探索生物分子间的相互作用。 1. 生物网络建模 (Modeling Biological Networks): 阐述了基因调控网络（GRN）、蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）的构建方法（如利用酵母双杂交数据）。重点介绍了网络拓扑分析中的关键指标，如度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）和聚类系数，并解释了它们在识别“枢纽基因”中的作用。 2. 动态系统与建模 (Dynamic Systems and Modeling): 介绍了常微分方程（ODE）在描述代谢通路和信号转导中的应用。书中将介绍如何使用软件工具（如SBML标准）来构建和仿真简单的生物系统模型，并讨论了参数估计的敏感性分析方法。第五部分：计算实践与前沿展望 (Computational Practice and Future Directions) 本书的最后部分关注工具的实际应用、数据管理以及新兴技术。 1. 生物信息学软件生态 (The Bioinformatics Software Ecosystem): 并非罗列工具，而是介绍构建完整分析流程所需的编程范式。详细探讨了R/Bioconductor和Python（结合Biopython、Pandas）在生物数据处理中的优势与劣势，以及如何使用Shell脚本实现管道化（Pipelining）分析。 2. 机器学习在多组学数据中的应用 (Machine Learning in Multi-Omics Data): 重点剖析了降维技术（如PCA、t-SNE）在可视化高维组学数据中的效果。随后，深入讲解了支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）如何用于疾病分类和生物标志物的发现。本书特别强调了对模型可解释性的需求。 3. 大数据处理与云计算 (Big Data Handling and Cloud Computing): 介绍了生物信息学分析如何从本地服务器迁移到云平台（如AWS/GCP），讨论了分布式计算框架（如Spark）在处理万亿级别碱基数据时的潜力。本书特色：理论与实践的完美结合：每个算法讲解后，均附有“实践洞察”（Practical Insights）章节，指导读者如何在实际数据集中应用该算法，并预警潜在的计算陷阱。案例驱动：全书穿插了来自癌症基因组学、微生物多样性分析和药物靶点识别的真实研究案例，使抽象的算法与具体的生物学问题紧密相连。批判性思维培养：本书鼓励读者质疑工具的默认参数和统计假设，培养选择最适合特定研究问题的计算方法的批判性能力。目标读者：生物学、医学、药学等生命科学领域的高年级本科生、研究生、博士后研究人员，以及希望系统性提升计算技能的生物技术行业从业者。具备基础的编程或统计学背景将有助于更深入地吸收内容，但本书在必要时会提供所有必需的数学和计算复习。