Genome Informatics 2007 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Miyano, Satoru (EDT)/ Delisi, Charles (EDT)/ Holzhutter, Herman-georg (EDT)/ Kanehisa, Minoru (EDT)

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:

价格:1428.00元

装帧:

isbn号码:9781860949913

丛书系列:

图书标签:

• 基因组学
• 生物信息学
• 计算生物学
• 基因组信息学
• 生物技术
• 遗传学
• 数据挖掘
• 算法
• 生物统计学
• 系统生物学

《基因组信息学进展：2007年论文集》 引言 2007年，基因组学研究正处于一个激动人心的阶段，新技术层出不穷，分析能力飞速提升。本论文集汇集了当年在基因组信息学领域最前沿的研究成果，涵盖了从基因组测序、组装、注释到功能分析、系统生物学等多个重要方面。这些论文不仅展示了基因组信息学在理解生命奥秘中的关键作用，也为未来的研究指明了方向。 核心内容板块 下一代测序技术与数据分析： 新一代测序平台的性能评估与优化： 论文深入探讨了Illumina、SOLiD等当时新兴的下一代测序（NGS）平台在读长、通量、错误率等方面的表现。研究人员分享了针对不同NGS数据的质量控制和预处理方法，包括碱基质量过滤、适配器去除、低质量序列修剪等。 高效的基因组组装算法： 随着测序数据的爆炸式增长，如何快速准确地将短读长拼接成完整的基因组序列成为关键。本论文集收录了多篇关于de novo组装算法的创新研究，特别是基于图论（如De Bruijn图）和模糊图方法的改进，以及针对不同基因组复杂度的组装策略。 变异检测与基因型分型： NGSS数据极大地推动了基因组变异研究，尤其是在单核苷酸多态性（SNP）、插入/缺失（Indel）以及结构变异（SV）的检测方面。论文详细介绍了各种变异检测工具（如GATK、SAMtools的前身）的工作原理、参数优化以及在不同数据集上的表现，并探讨了基因型分型方法的准确性与效率。 基因组注释与功能推断： 自动化基因预测的最新进展： 基因组注释是理解基因组功能的基础。本论文集包含了对当时主流的基因预测软件（如Genscan、 AUGUSTUS）的改进和新算法的介绍，重点关注如何提高预测准确性，特别是对于真核生物复杂基因结构（如剪接变异、内含子检测）的识别。 非编码RNA（ncRNA）的识别与功能分析： 随着对基因组认识的深入，非编码RNA（miRNA、lncRNA等）的作用日益凸显。论文探讨了预测和识别ncRNA的新方法，并结合实验数据对其潜在功能进行初步推断。 蛋白质编码基因的功能注释： 通过比对已知数据库（如UniProt、Pfam）以及利用同源性比对、保守结构域分析等方法，论文详细介绍了如何为新预测的蛋白质编码基因赋予功能。同时，也关注了功能预测中的挑战，例如假阳性、功能未知蛋白的识别。 比较基因组学与进化分析： 基因组序列比对与同源性识别： 比较基因组学是理解物种间差异和共同演化历史的重要手段。论文分享了高效的宏基因组比对工具（如BLASTfamily的变体、LASTZ）的应用，以及如何利用其识别同源基因、基因组重复区域和区段重复。 基因组进化模式的推断： 通过分析基因组序列的差异，可以重建物种的演化关系和演化速率。论文介绍了当时用于系统发育重建的算法（如最大似然法、贝叶斯推断）以及如何利用基因组信息来研究基因复制、基因丢失和基因组重排等进化事件。 功能性基因组区域的识别（保守区、调控元件）： 跨物种保守的基因组区域往往承担着重要的生物学功能。论文探讨了识别这些保守区域（如DNA结合位点、启动子区域）的新方法，以及如何利用这些信息来推断基因调控网络。 系统生物学与高通量数据整合： 基因表达谱与基因组信息的整合： 将基因组学数据与转录组学（如微阵列、早期RNA-Seq）数据相结合，可以更全面地理解基因的表达调控。论文介绍了如何利用基因组注释信息来分析基因表达差异，并探讨了与基因组特征（如SNP、启动子区域）相关的表达模式。 蛋白质组学与代谢组学数据的整合： 论文还触及了将基因组学信息与蛋白质组学（如质谱分析）和代谢组学数据相结合，以构建更完整的生命系统模型。这包括利用基因组数据预测蛋白质结构与相互作用，以及理解基因组变异对代谢通路的影响。 基因调控网络（GRN）的建模与分析： 基因调控网络是生命活动的核心。论文介绍了当时用于推断GRN的计算方法，这些方法通常结合了基因表达数据、转录因子结合位点预测以及基因组结构信息。 结论 《基因组信息学进展：2007年论文集》集中展现了当时基因组信息学领域的研究亮点和技术突破。这些成果不仅深化了我们对基因组结构、功能及其演化的理解，也为生物医学、农业科学和环境科学等众多领域的研究提供了强大的工具和理论基础。本论文集为研究人员提供了宝贵的参考资料，激励着下一代科学家继续探索基因组信息的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调搭配上几何图形的排版，立刻就让人联想到复杂而有序的生命蓝图。虽然我手头没有这本书，但光是想象它内容所蕴含的严谨性，就足以让人心潮澎湃。我猜想，这本书的作者们一定在数据处理和算法设计方面下足了功夫，毕竟，将海量的基因组数据转化为可理解的生物学洞见，绝非易事。我特别期待书中对早期生物信息学工具的介绍，那些奠定现代基因组学基础的程序和方法，想必会被描绘得淋漓尽致。特别是如果它能深入探讨早期的序列比对技术，比如Smith-Waterman算法的早期实现细节，那将是多么宝贵的历史文献啊！那种回顾从手工分析到自动化计算的转变过程，就像在阅读一部科技史诗。我设想，这本书的字体选择和版面布局都经过了深思熟虑，旨在提升读者在面对复杂图表和代码片段时的阅读体验，体现出一种对知识传播的尊重。

评分☆☆☆☆☆

一本优秀的参考书，其价值往往体现在其能够激发后续的研究方向。对于《Genome Informatics 2007》，我推测它在总结当时前沿研究热点的同时，也必然埋下了未来十年技术发展的伏笔。我很好奇，书中是否对当时新兴的“组学”数据整合（比如整合基因组学和蛋白质组学数据）进行了初步的探讨。这种跨领域的数据融合，在当时无疑是充满挑战和机遇的领域。如果作者们能够预见到某些技术瓶颈的突破方向，并提供初步的理论框架，那么这本书就超越了单纯的“技术手册”，而上升为一种“思想的载体”。它记录了一个特定时间点上，全球顶尖科学家对生命奥秘理解的集合，这种历史厚重感，是任何新出版物都无法比拟的，它就像一个时间胶囊，封存着一个时代的科学雄心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“信息学”部分，无疑是其核心价值所在。我揣测，它一定不会仅仅停留在生物学概念的解释上，而是会深入到计算的本质。比如，在处理变异检测和功能注释时，作者们是如何平衡计算效率与统计准确性的？2007年，计算资源相比现在依然有限，因此，书中对算法复杂度的讨论，或许会比当代书籍更加务实和“节俭”。我尤其想知道，书中是否涉及了早期的群体遗传学分析方法，例如，如何利用有限的SNP数据来推断种群结构和迁移历史。那种在资源约束下追求最优解的智慧，是现代“大数据”时代难以复制的。对于一个热衷于底层原理的读者而言，揭示这些算法是如何在当时的环境下被“驯服”和应用的，比直接使用现成的软件结果要有意义得多。

评分☆☆☆☆☆

如果这本书的定位是面向初学者或跨学科研究人员，那么其语言的清晰度和概念的引入顺序至关重要。我希望它采用了循序渐进的方式，首先建立坚实的分子生物学基础，然后平滑地过渡到信息学工具的应用。那种对“术语”的谨慎定义和对“概念”的反复强调，能够有效地降低读者的学习门槛。我设想，书中或许包含了大量的插图，它们不是为了美观，而是为了清晰地展示数据结构或算法的每一步操作。特别是在解释复杂的统计模型，比如基因表达差异分析的早期方法时，如果能用一个具体的、贯穿全书的“虚拟”数据集来贯穿始终，那么读者在学习过程中就能始终保持一种“身临其境”的体验，而不是被孤立的知识点所困扰。这种教学上的匠心，远比仅仅罗列软件命令要高明得多。

评分☆☆☆☆☆

说实话，对于一本出版于2007年的关于“基因组信息学”的书籍，我最大的好奇点在于它如何处理当时的“后测序时代”的挑战。彼时，人类基因组计划刚刚完成不久，大量原始数据涌现，如何有效地存储、检索和注释这些庞然大物，是摆在所有研究人员面前的难题。我非常好奇，这本书是否详尽地阐述了当时主流的数据库架构，比如GenBank和Ensembl在数据集成方面的早期实践。如果它能提供一些关于如何构建和维护大规模生物信息学数据库的实战经验，那绝对是无价之宝。我甚至可以想象书中有大量的流程图，展示着从原始测序信号到最终基因注释的复杂管道。那种对系统构建的执着和对数据完整性的追求，正是早期信息学工作者精神的体现。一个好的技术手册，不应只是理论的堆砌，更应是解决实际工程问题的指南，我希望这本书能在这方面表现出色。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆