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出版者:

作者:Mathura, Venkatarajan Subramanian/ Kangueane, Pandjassarame/ Sakharkar, Meena Kishore/ Paris, Daniel

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 101.69

装帧:

isbn号码:9780387848693

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
• 序列分析
• 进化分析
• 系统生物学
• 数据挖掘
• 算法
• 生物统计学

《生物信息学》 内容梗概 《生物信息学》一书深入浅出地探讨了计算科学在生命科学研究中的应用，重点介绍了如何利用计算机工具和算法来存储、检索、分析和解释生物数据。本书不仅覆盖了生物信息学的核心理论与方法，还展示了其在基因组学、蛋白质组学、系统生物学等前沿领域的广泛应用，为读者构建了一个理解和运用生物信息学解决复杂生物学问题的坚实框架。 第一部分：生物信息学基础 本部分奠定了读者理解后续内容的基础，从最基本的概念入手，逐步深入。 生物信息学概览： 详细阐述了生物信息学的定义、发展历程及其在现代生命科学研究中的核心地位。它不仅仅是计算机科学与生物学的交叉，更是数据驱动的科学范式在生命领域的核心体现。我们将探讨生物信息学如何应对海量生物数据的挑战，以及它如何成为解析生命奥秘的关键驱动力。这包括对高通技术（High-Throughput Sequencing）等数据产生技术的简要介绍，以及这些技术如何以前所未有的规模和速度生成基因组、转录组、蛋白质组等数据，从而催生了生物信息学的蓬勃发展。 生物数据的基本概念： 深入剖析了生物数据的种类、结构及其特性。本书将详细介绍DNA、RNA、蛋白质这三种核心生物分子的结构信息，以及它们在不同数据格式（如FASTA、FASTQ、GenBank、PDB）下的表示方式。理解这些数据的基本属性，如序列长度、碱基组成、氨基酸序列、三维结构等，是进行后续分析的前提。我们还将探讨基因组学数据的层级结构，从单核苷酸多态性（SNP）到染色体，再到整个基因组，以及蛋白质组学中不同类型数据（如表达量、修饰信息、相互作用）的特点。 数据库与数据检索： 详尽介绍了生物信息学领域中最重要的数据库类型及其查询方法。本书将系统性地梳理NCBI（美国国家生物技术信息中心）、EBI（欧洲生物信息学研究所）、PDB（蛋白质数据库）等主流数据库的功能和使用技巧。读者将学习如何利用Entrez、BLAST等强大的检索工具，高效地从海量数据中提取所需信息，例如查找特定基因的序列、蛋白质的功能信息、已知的基因突变等。还会介绍UniProt、KEGG、GO等专业数据库，以及如何进行跨数据库的联合查询。 序列比对（Sequence Alignment）： 作为生物信息学的基石，序列比对的理论与算法被详细讲解。本书将区分全局比对（Global Alignment）和局部比对（Local Alignment），并深入解析Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法的原理，包括其动态规划的实现过程。同时，我们将介绍BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）及其变种，阐释其在快速、近似局部比对中的高效性，并讨论点阵图（Dot Plot）等可视化方法。这部分内容是理解同源性分析、基因家族鉴定、进化关系推断等下游应用的关键。 第二部分：基因组学与转录组学分析 本部分聚焦于核酸层面的生物信息学应用，揭示基因的组织、功能和表达调控。 基因组组装与注释： 详细阐述了如何将短的DNA测序读段拼接成完整的基因组序列，并识别基因及其调控元件的过程。本书将介绍不同的基因组组装策略，包括De Novo组装和基于参考基因组的组装，以及常用算法（如Overlap-Layout-Consensus, De Bruijn Graph）的原理。基因组注释方面，将讲解如何识别基因编码区、非编码RNA、启动子、增强子等关键区域，并介绍常用的基因预测工具。 功能基因组学： 探讨如何通过分析基因组信息来推断基因的功能。本书将介绍同源性搜索（Homology Search）在功能预测中的应用，通过比较已知功能基因的序列和结构来推断未知基因的功能。此外，还将深入探讨基因本体论（Gene Ontology, GO）等标准化的功能描述体系，以及如何利用KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）等数据库进行通路分析，从而理解基因在生命活动中的作用。 转录组学分析： 涵盖了如何利用RNA测序（RNA-Seq）数据研究基因表达的定量与调控。本书将详细介绍RNA-Seq数据的处理流程，包括reads比对、基因表达定量（如FPKM, TPM）、差异表达基因分析等。还会探讨lncRNA、miRNA等非编码RNA的发现与功能分析，以及基因共表达网络构建在揭示生物通路和调控模块中的作用。 变异检测与分析： 关注基因组序列的个体差异，探讨如何识别、注释和分析DNA变异。本书将详细介绍SNP、Indel、结构变异（如拷贝数变异CNV）等不同类型的变异，以及常用的变异检测算法和工具。同时，将深入探讨如何利用变异信息进行疾病关联分析（GWAS）、群体遗传学研究以及个性化医疗等领域。 第三部分：蛋白质组学与系统生物学 本部分将目光投向蛋白质，并进一步将个体分子信息整合到复杂的生物系统中。 蛋白质结构预测与分析： 详细介绍预测蛋白质三维结构的方法及其应用。本书将讲解基于同源建模、从头预测（ab initio prediction）以及深度学习模型（如AlphaFold）的原理和优劣。读者将学习如何分析蛋白质的二级、三级和四级结构，理解结构-功能关系，并了解蛋白质复合物的建模。 蛋白质功能与相互作用分析： 探讨如何利用生物信息学手段推断蛋白质的功能，并研究蛋白质之间的相互作用。本书将介绍蛋白质结构域（Domain）分析、序列特征分析在功能预测中的应用，以及各种蛋白质相互作用预测方法（如基于酵母双杂交Y2H、质谱MS、同源性推断等）。我们将深入分析蛋白质相互作用网络（PPI Network），揭示其在调控通路和细胞功能中的重要作用。 系统生物学入门： 介绍如何整合多维度生物数据，构建和分析生物系统模型。本书将概述系统生物学的基本思想，包括组学数据整合、网络构建与分析、动力学建模等。读者将了解如何利用生物信息学工具分析复杂的信号通路、代谢网络，并探讨如何模拟和预测生物系统的响应。 进化与比较基因组学： 深入研究生物体之间的进化关系，以及如何通过比较基因组来理解物种的演化和功能演变。本书将介绍系统发生学（Phylogenetics）的构建方法，包括距离矩阵法、最大似然法、贝叶斯推断法等，以及常用的分子钟（Molecular Clock）概念。通过比较不同物种的基因组，我们将探讨基因复制、基因丢失、基因重排等进化事件，以及它们如何驱动物种多样性的形成。 第四部分：生物信息学工具与编程实践 本部分强调生物信息学知识的应用性，提供实际操作的指导。 常用生物信息学软件与命令行工具： 介绍Linux操作系统在生物信息学研究中的重要性，并教授常用命令行工具的使用，如grep, awk, sed, sort等，以及专门的生物信息学分析软件，如SAMtools, BEDTools, GATK等。读者将学习如何利用这些工具进行高效的数据处理和初步分析。 生物信息学编程语言： 重点介绍Python和R这两种在生物信息学领域应用最广泛的编程语言。本书将提供基础的语法讲解，并重点介绍与生物信息学相关的常用库，如Biopython（Python）和Bioconductor（R），展示如何利用它们进行数据处理、可视化和统计分析。 统计学在生物信息学中的应用： 强调统计学方法在数据分析和结果解释中的重要性。本书将介绍假设检验、回归分析、聚类分析、降维技术（如PCA）等统计学概念，以及如何在生物信息学分析中正确运用这些方法，从而得出可靠的结论。 数据可视化与报告： 讲解如何有效地可视化生物信息学分析结果，以及如何撰写规范的生物信息学研究报告。本书将介绍各种图表类型（如散点图、箱线图、热图、网络图）在展示基因表达、变异分布、网络结构等方面的应用，并提供可视化工具的介绍。同时，将指导读者如何清晰、准确地呈现研究方法、结果和讨论，为学术交流和论文撰写打下基础。 总结 《生物信息学》一书不仅是一本知识性的参考手册，更是一本实践性的指南。通过系统性的讲解和深入的案例分析，本书旨在帮助读者掌握运用计算思维和工具解决生物学问题的能力，为他们在生命科学研究的道路上提供坚实的理论基础和丰富的实践经验。无论您是生物学背景的学生、研究人员，还是对生物信息学充满兴趣的跨领域学习者，本书都将是您探索生命奥秘、推动科学进步的宝贵资源。

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