The Ten Most Wanted Solutions In Protein Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Tramontano, Anna

出品人:

页数:186

译者:

出版时间:

价格:695.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9781584884910

丛书系列:

图书标签:

• 蛋白质生物信息学
• 生物信息学
• 蛋白质结构预测
• 蛋白质功能预测
• 序列分析
• 基因组学
• 计算生物学
• 药物设计
• 系统生物学
• 生物统计学

蛋白质生物信息学中的前沿方法与未来展望 本书聚焦于当前蛋白质生物信息学领域最活跃、最具挑战性的十大研究方向，深入剖析支撑这些领域的关键计算模型、算法创新以及实际应用案例。本书旨在为该领域的科研人员、高级学生和从业者提供一份全面、深入且富有洞察力的技术指南。 --- 第一部分：结构预测与功能推断的革命性进展 1. 从序列到结构的深度学习范式：AlphaFold效应及超越 本章详细探讨了以AlphaFold2为代表的深度学习方法如何彻底改变蛋白质结构预测的精度与速度。内容涵盖： 残基间相互作用的几何表征： 分析Transformer架构在处理序列信息和空间约束时的独特优势，特别是注意力机制如何捕捉长程相互作用。 多序列比对（MSA）的有效利用： 探讨深度学习模型如何从稀疏的MSA中提取进化保守信息，以及如何在MSA信息不充分时（如单序列预测）维持高精度。 精炼与校正： 介绍后处理技术，如基于物理的能量函数辅助优化、侧链构象采样算法，以提高预测结构的局部精度和整体可信度。 超越单体结构： 讨论预测多聚体复合物（如AlphaFold-Multimer）的技术细节，及其在解析信号转导通路中的作用。 2. 动态结构与柔性区域的解析：从静态快照到分子电影 蛋白质的功能依赖于其动态变化。本章侧重于捕捉和模拟蛋白质的构象景观： 基于全原子分子动力学（MD）的采样加速： 深入研究诸如增强采样方法（如Metadynamics、Replica Exchange MD）在克服能垒、解析罕见或中间构象中的应用。 快速构象搜索算法： 介绍基于网络理论（如拓扑数据分析 TDA）和低精度势场（Coarse-Graining）的构象空间探索技术，用于快速识别关键功能状态。 冷冻电镜（Cryo-EM）数据驱动的结构精修： 如何结合Cryo-EM密度图和分子动力学模拟，对分辨率较低或存在明显柔性的区域进行合理建模和验证。 3. 蛋白质-配体相互作用的精准预测与设计 本节关注如何准确预测小分子药物与靶点蛋白质的结合模式和亲和力： 基于几何与化学特征的对接（Docking）算法优化： 探讨如何将机器学习模型嵌入到传统的搜索算法中，以更有效地剪枝搜索空间并提高打分函数的准确性。 结合自由能的精确计算： 详细阐述MM/GBSA、MM/PBSA以及更精确的自由能微扰（FEP）方法，并分析其实用性和计算成本的权衡。 逆向设计策略： 介绍如何利用生成模型（如VAE, GANs）从目标结合口袋出发，设计具有特定亲和力的新型配体分子。 --- 第二部分：功能注释、进化分析与蛋白质组学整合 4. 蛋白质功能注释的本体论与语义鸿沟 如何准确、一致地描述蛋白质的功能是生物信息学的核心挑战。本章探讨： GO（Gene Ontology）和EC号码的计算验证： 介绍利用序列、结构和上下文信息自动修正或扩展现有功能注释的方法。 基于上下文嵌入的功能预测： 应用自然语言处理（NLP）技术（如BERT、Word2Vec）处理蛋白质序列和文献文本，以发现深层次的功能关联。 跨物种功能同源性识别： 讨论在基因组趋同进化背景下，如何区分真正具有相同生化功能的直系同源物与趋同同源物。 5. 蛋白质进化与谱系溯源：适应性与约束的量化 本章侧重于从序列数据中挖掘进化动力学： 选择压力（Selection Pressure）的建模： 深入分析$omega$值（非同义/同义替换速率比）的局部分布及其统计学意义，识别功能关键位点。 谱系特异性进化模型的构建： 如何为特定的进化分支构建定制化的氨基酸替换矩阵，以提高对复杂生物系统的模拟能力。 祖先序列重建技术： 探讨基于最大似然或贝叶斯方法的祖先蛋白质序列的重建，及其在研究蛋白质起源和功能演化中的应用。 6. 大规模蛋白质组数据（P-omics）的整合与解析 随着质谱技术的发展，大规模蛋白质组数据分析成为热点： 定量蛋白质组学的数据标准化与偏差校正： 探讨在TMT、iTRAQ或非标记定量数据中，如何处理批次效应和技术噪声。 翻译后修饰（PTM）位点的预测与验证： 介绍基于深度学习的PTM位点预测模型（如磷酸化、泛素化），并讨论如何将其与蛋白质相互作用网络结合。 单细胞蛋白质组学数据的挑战： 面对极度稀疏和高噪音的数据集，如何应用降维技术和概率模型进行有效的生物学推断。 --- 第三部分：蛋白质工程与合成生物学的计算工具 7. 从头（De Novo）蛋白质设计：实现完全新颖的结构与功能 本章探讨如何超越自然界已有的蛋白质结构，设计具有特定功能的全新分子： 骨架设计（Backbone Design）： 介绍基于几何约束或拓扑结构的全新蛋白质骨架生成算法。 序列填充（Sequence Furnishing）： 在确定目标骨架后，如何通过优化侧链和Loop区的序列，以稳定结构并实现所需功能（如酶活性或结合特异性）。 定向进化算法的计算辅助： 讨论如何利用高通量筛选数据（如Phage Display）反哺给计算模型，指导下一轮迭代的突变设计。 8. 蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPIs）的拓扑分析与调控预测 理解细胞如何通过蛋白质网络实现复杂功能： 网络拓扑指标的生物学解释： 深入分析中心性（Centrality）、模块性（Modularity）和桥接蛋白在细胞信号转导中的具体意义。 动态网络建模： 引入时间序列数据，利用布尔网络或微分方程模型模拟网络状态随时间的变化，预测细胞对外部刺激的响应。 功能性模块的自动识别： 介绍用于识别在特定条件下协同工作的蛋白质亚群的算法。 9. 膜蛋白的计算建模与高通量模拟 膜蛋白是药物靶点中的重要一类，但建模难度极高： 脂质双层环境的有效模拟： 探讨如何使用增强的力场参数和特殊的边界条件来精确模拟蛋白质与复杂膜环境（如胆固醇、特定脂质种类）的相互作用。 膜插入与折叠路径的计算： 介绍如何利用专门的MD设置来模拟跨膜区的初始插入过程和伴侣蛋白介导的折叠。 结构预测中的膜环境约束： 如何将溶剂可及性、膜定位信号等信息纳入到结构预测的损失函数中。 10. 人工智能在蛋白质数据处理中的伦理、偏差与未来架构 本章探讨前沿技术应用背后的系统性问题和未来发展方向： 数据偏倚（Data Bias）的识别与缓解： 分析当前训练数据（如PDB、UniProt）中存在的物种、结构分辨率和功能覆盖的偏差，及其对预测模型泛化能力的影响。 模型的可解释性（XAI）在生物学中的应用： 讨论如何将复杂模型的决策过程“翻译”成可理解的生物学规则，从而指导实验设计。 下一代计算架构： 展望量子计算在蛋白质折叠和分子模拟中的潜在突破，以及异构计算（GPU/TPU）在处理蛋白质组级数据时的性能优化策略。 --- 本书的最终目标是提供一个全面的知识框架，使读者不仅掌握现有的主流工具，更能理解这些工具背后的基本原理、局限性以及推动该领域迈向下一个十年的创新方向。

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写的还好，适合入门级。

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