Introduction to Bioinformatics (Cell and Molecular Biology in Action) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Benjamin Cummings

作者:Teresa Attwood

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2001-06-09

价格:USD 62.60

装帧:Paperback

isbn号码:9780582327887

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 计算生物学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 分子生物学
• 细胞生物学
• 生物统计学
• 数据分析
• 生物技术
• 生命科学

生物信息学导论：细胞与分子生物学实践指南 本书概述： 本书旨在为学生和研究人员提供一个全面且深入的视角，以理解生物信息学作为现代生物学核心工具的地位和应用。我们聚焦于将生物学原理与计算方法相结合，从而解决复杂的生物学问题。全书结构清晰，内容涵盖了从基础的生物学数据组织到高级的基因组学、蛋白质组学和系统生物学分析。 第一部分：生物信息学基础与数据管理 本部分奠定了读者理解后续复杂分析的必要基础。我们首先探讨了生物学数据的多样性及其在计算环境中的表示方式。 生物学数据的结构与存储： 深入剖析了生物学数据的固有特性，例如序列数据的冗余性、结构数据的复杂性以及高通量实验数据的庞大规模。详细讲解了核酸序列（DNA、RNA）和蛋白质序列的标准编码格式，如FASTA和GenBank格式，以及这些格式背后的生物学意义。讨论了如何有效地存储、索引和检索这些大规模数据集，包括关系型数据库和NoSQL数据库在生物信息学中的应用场景。 核心算法与工具的原理： 重点介绍生物信息学中最基础也是最关键的算法。这包括序列比对的理论基础，详述了Needleman-Wunsch（全局比对）和Smith-Waterman（局部比对）算法的动态规划机制，并探讨了BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）的启发式搜索策略及其在快速识别同源序列中的高效性。同时，对字符串匹配算法（如KMP算法）在生物学应用中的优化进行了探讨。 概率模型与统计推断： 生物信息学分析严重依赖统计学原理。本章详细阐述了隐马尔可夫模型（HMM）在线性序列（如基因结构预测和蛋白质域识别）中的应用。讲解了贝叶斯统计在序列分类和序列特征预测中的作用，并讨论了如何解释统计显著性（如E值和P值）在实验结果解读中的重要性。 第二部分：基因组学与序列分析 本部分是生物信息学的核心领域，关注于基因组的组织、功能和演化。 基因组组装与注释： 探讨了下一代测序（NGS）技术产生的数据特征及其面临的挑战。详细介绍了从头组装（De novo assembly）和参考序列比对组装的方法论，包括重叠群（Contig）和支架（Scaffold）的构建过程。深入讲解了基因预测（Gene finding）的技术，如何结合开放阅读框（ORF）检测、共线性分析和物种间保守性来精确标注基因边界。此外，讨论了非编码RNA（如miRNA, lncRNA）的生物信息学预测流程。 功能注释与保守性分析： 一旦基因或序列被识别，其功能预测至关重要。本书详细介绍了同源性搜索之外的功能域识别技术，例如使用Pfam和InterPro数据库进行结构域划分。讲解了直系同源（Ortholog）和旁系同源（Paralog）的鉴定方法，以及如何利用这些信息推断基因的功能演化路径。 比较基因组学： 比较不同物种或同一物种不同个体间的基因组差异是理解物种适应性的关键。本章详细讨论了结构变异（SV）的检测方法，包括拷贝数变异（CNV）和染色体重排的计算分析。对单核苷酸多态性（SNP）的调用、过滤和关联分析进行了详尽的步骤分解。 第三部分：蛋白质组学与结构生物信息学 本部分关注于蛋白质的结构、功能和相互作用网络。 蛋白质序列与结构预测： 探讨了如何从氨基酸序列预测蛋白质的二级结构（α螺旋、β折叠和无规卷曲）和三级结构。详细介绍了基于同源建模（Homology Modeling）、折叠识别和从头预测（如AlphaFold原理的介绍）的主要计算方法。讲解了如何使用工具如PSIPRED和SWISS-MODEL进行预测和验证。 蛋白质功能分析与相互作用组： 超越单一蛋白质的功能预测，本部分关注蛋白质在细胞内的动态行为。讲解了GO（Gene Ontology）富集分析的统计学方法，用于理解基因集的功能偏好。重点阐述了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的构建、拓扑分析（如中心性指标、模块划分）以及利用网络拓扑结构预测关键调控因子。 质谱数据处理的生物信息学基础（简述）： 简要介绍了从质谱原始数据到鉴定蛋白质的计算流程，包括峰值检测、谱图匹配算法（如Sequest或Mascot）的原理概述，以及如何处理翻译后修饰（PTM）信息的注释。 第四部分：高级主题与系统生物学 本部分将视角提升到整个生物系统的层面，探讨整合分析。 转录组学数据分析（RNA-Seq）： 详细介绍了RNA测序数据的整个分析流程，从质量控制、比对（例如使用STAR或HISAT2）、表达量量化（如FPKM/TPM计算）到差异表达基因（DEG）的统计学检测（如DESeq2和EdgeR）。讨论了可变剪接事件的生物信息学检测。 表观遗传学与调控网络： 关注于DNA甲基化、组蛋白修饰等对基因表达的调控。讲解了ChIP-seq数据的峰值检测、特征关联（与基因组元件的距离）分析。并探讨了如何通过整合基因表达数据、调控元件信息和转录因子结合位点预测，构建基因调控网络（GRN）模型。 系统生物学建模： 系统生物学旨在理解生物网络的动态行为。本章介绍了定性（布尔网络）和定量（微分方程模型）在模拟代谢通路或信号转导通路中的应用。讲解了如何使用实验数据（如时间序列数据）来拟合和验证这些计算模型，以预测细胞对扰动的响应。 结论与展望： 总结了生物信息学的核心贡献，并展望了人工智能和机器学习（如深度学习在序列和结构预测中的应用）对未来生物学研究的颠覆性潜力。强调了计算思维在解决未来生物医学难题中的不可替代性。 本书特色： 本书注重原理与实践的结合，不仅提供理论深度，也配有清晰的实践案例和工具介绍，确保读者能够将所学知识直接应用于真实科研数据分析中。语言严谨，逻辑清晰，是生物学、计算机科学交叉学科研究者的理想参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从排版和视觉体验上来说，这本书绝对是教科书中的上乘之作。纸张的质量很好，即便是长时间对着强光看那些复杂的图表和代码片段，眼睛也不会感到特别疲劳。我尤其赞赏作者在关键概念旁的“思考题”（Thought Prompts）和穿插其中的“历史回顾”（Historical Vignettes）。这些小小的模块极大地丰富了阅读体验。举个例子，在讲解序列比对算法时，它插入了一段关于Needleman-Wunsch算法被提出初期，研究人员如何克服当时计算能力限制的简短描述，这瞬间把阅读从枯燥的算法学习拉回到了科学发现的激动人心的历史进程中。此外，书中的插图不再是简单的流程图，而是大量高质量、色彩分明的示意图，它们准确地描绘了复杂的分子相互作用和计算模型的对应关系。我发现自己常常不需要回头翻阅前面的章节，仅凭一张图就能大致理解当前段落要表达的核心思想。这种对细节的打磨，表明了出版方对该领域专业性和严肃性的尊重，也体现了作者极强的教学能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，蓝白相间的色调，加上一些抽象的分子结构图样，立刻给人一种专业而又充满活力的感觉。我是在为我即将开始的生物信息学课程寻找合适的参考书时偶然发现它的。坦白说，刚翻开第一页时，我有些担心内容的深度，毕竟“Cell and Molecular Biology in Action”这个副标题暗示着它不会是那种泛泛而谈的导论。然而，随着阅读的深入，我发现作者在基础概念的阐述上做得极其到位，没有使用大量令人望而生畏的术语而不加解释。比如，它对基因组学数据处理流程的介绍，清晰地划分了从原始数据读取到质量控制，再到比对和组装的每一个步骤，并穿插了大量的实际应用案例，这对于一个初学者来说，简直是黑暗中的一盏明灯。我特别喜欢它在讨论算法时，不仅仅罗列公式，而是深入探讨了为什么选择这种特定算法，以及它在处理真实生物数据时可能遇到的局限性。这种深入浅出的讲解方式，让原本枯燥的计算过程变得逻辑清晰、易于理解。我感觉自己不仅仅是在学习一个工具的使用，更是在理解整个生物信息学分析的“哲学”。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到意外的价值，在于它对数据伦理和未来趋势的探讨。在许多技术导向的教材中，这些“软性”话题往往被一带而过，或者放在书的最后一章作为可有可无的附录。然而，这本书将数据隐私、算法偏见（尤其是在人群基因组学分析中）的讨论，巧妙地融入到相关技术章节的讨论之中。例如，在讨论全基因组测序数据共享标准时，作者专门花了一节篇幅讨论了如何平衡数据开放性与患者匿名性之间的矛盾，并引用了几个近期的法律案例进行佐证。这让我意识到，生物信息学家不仅仅是代码的编写者，更是处理高度敏感个人健康信息的“守门人”。这种前瞻性和社会责任感的培养，是任何纯粹的技术手册都无法提供的。它让我对这个领域产生了更深层次的敬意，并促使我在学习技术的同时，也开始关注相关的政策法规和行业规范。这本书确实提供了一个全面的视角，让你做好踏入这个快速发展领域准备。

评分☆☆☆☆☆

我是一位正在攻读硕士学位的分子生物学研究者，我的实验工作经常需要处理大量的测序数据，但我的计算背景相对薄弱。我之前尝试过几本被广泛推荐的生物信息学教材，但它们要么过于侧重于编程实现，让我一个习惯于湿实验的学者感到力不从心；要么就是对生物背景知识的假定太高，让我总是在查阅最新的细胞信号通路文献来跟上它们的节奏。这本书，恰恰找到了那个完美的平衡点。它在介绍RNA-seq分析流程时，不仅细致讲解了count矩阵的生成，还用非常形象的比喻解释了为何需要进行归一化处理，并直接链接到下游的差异表达基因的生物学意义。更让我惊喜的是，它对“组学”数据（Omics data）的整合分析部分，提供了一个非常实用的框架，而不是仅仅停留在理论层面。作者似乎非常理解科研工作者的痛点，那些在文献中一笔带过的关键假设和陷阱，在这本书里都被摊开来，逐一剖析。读完关于蛋白质组学数据分析的那一章，我立刻尝试着用书中的建议去重新审视了我手头上一个停滞不前的项目，效果立竿见影。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机科学本科生，正在考虑未来是否要转向生物技术领域。对我而言，生物信息学就像是一座横跨两个世界的桥梁。我之前学习过一些离散数学和算法，但对生命科学的理解基本停留在高中生物的水平。这本书对我的意义，在于它提供的“语境”。它不是简单地将编程任务丢给我，而是让我明白，为什么要用动态规划来解决序列比对问题——因为我们试图模拟的是生物进化过程中发生的突变和替换，这本身就具有优化结构。书中对概率模型和统计推断的介绍非常谨慎且循序渐进，它没有直接跳到复杂的贝叶斯网络，而是从最基础的假设检验开始，逐步引入随机性和不确定性在生物数据中的角色。这种构建知识体系的方式，让我感觉我的CS背景得到了充分利用，而不是被新的生物学知识所淹没。我可以清晰地看到我的编程技能如何在实际的生物学难题中发挥作用，这极大地增强了我对未来职业规划的信心。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆