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出版者:

作者:Bourne, Philip E. (EDT)/ Weissig, Helge/ Bourne, Philip E.

出品人:

页数:0

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价格:96.5

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isbn号码:9780471201991

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• 蛋白质结构
• 结构生物学
• 生物信息学
• Protein
• 生物信息学
• 结构生物学
• 蛋白质结构
• 计算生物学
• 分子建模
• 药物设计
• 生物分子
• 蛋白质工程
• 基因组学
• 系统生物学

好的，以下是关于一本名为《Structural Bioinformatics》的图书简介，内容将严格围绕该主题展开，并力求详细、专业，不包含任何与该主题无关的内容。 --- 图书简介：《结构生物信息学》 导论：结构生物学与计算的交汇点 《结构生物信息学》是一部全面深入的专著，旨在为生命科学领域的研究人员、高级学生以及计算生物学家提供一个理解和应用结构生物学核心原理与现代计算方法的综合性框架。本书清晰地界定了结构生物信息学这一跨学科领域的范畴，强调了从原子尺度理解生物大分子结构在解析生命活动机制中的决定性作用。 本书的核心目标是弥合传统生物化学、分子生物学与前沿计算科学之间的鸿沟。我们深知，在后基因组时代，海量的序列数据急需转化为具有功能意义的结构信息。因此，本书不仅涵盖了生物大分子（如蛋白质、核酸、复合物）的静态结构表征，更深入探讨了结构与功能、动力学、相互作用之间的内在联系。 全书的结构设计旨在引导读者逐步建立起从基础理论到复杂应用的知识体系。从分子建模的基础工具和算法，到高通量结构预测的挑战与进展，再到结构生物学在药物发现和系统生物学中的实际应用，本书力求提供一个既有深度又具广度的参考指南。 第一部分：结构基础与数据资源 本部分奠定了结构生物信息学所需的理论基石和实践数据基础。 1. 蛋白质结构的热力学与统计力学基础 深入剖析蛋白质折叠的物理化学驱动力。讨论能量景观、自由能地形以及折叠的组装路径。重点阐述了序列-结构-功能关系的统计学描述方法，包括构象空间搜索的理论挑战。 2. 结构数据获取与表征 详细介绍了主要的实验结构解析技术及其数据输出格式： X射线晶体学 (X-ray Crystallography): 从数据收集（衍射图）到电子密度图的解析过程，重点讨论相位问题与模型构建的挑战。 核磁共振波谱学 (NMR Spectroscopy): 介绍溶液状态下结构解析的方法，包括距离约束（NOE）的解释与三维结构计算。 冷冻电子显微镜 (Cryo-EM): 阐述高分辨率单颗粒分析（SPA）流程，特别是图像处理、三维重建与分辨率评估的标准。 3. 核心数据库与文件格式 全面梳理结构生物信息学的关键数据仓库，包括： 蛋白质数据银行 (PDB): 介绍PDB格式（如.pdb, .mmCIF）的结构信息、元数据（如分辨率、R因子、空间群）的解读。 结构分类与比对数据库: 讨论CATH和SCOP等层级分类系统，及其在识别结构同源性和超家族中的作用。 结构比对算法: 详细介绍如CE, DALI, VAST等工具背后的几何与序列比对算法，以及如何解释比对得分（RMSD, Z-score）。 第二部分：分子建模与结构预测 本部分聚焦于计算方法在重建、优化和预测生物分子结构方面的应用。 4. 分子建模与能量最小化 阐述构建原子级结构模型的关键步骤： 初始模型构建: 利用模板、同源序列或从头设计构建初始低分辨率模型。 力场 (Force Fields): 深入探讨常用于蛋白质和核酸的经典力场（如AMBER, CHARMM, GROMOS）的组成——键合项、非键合项（范德华、静电）的数学表达。 优化算法: 介绍梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法及其在结构能量最小化中的应用，确保模型达到局部能量最低点。 5. 蛋白质结构预测：从同源感到从头预测 这是结构生物信息学的核心前沿领域： 同源建模 (Homology Modeling): 详细阐述模板选择、序列比对的准确性对模型质量的影响，以及Loop区域的建模策略。 蛋白质结构折叠与穿衣 (Threading): 讨论如何通过评估序列与预设结构库的匹配度来识别潜在的折叠类型。 从头预测 (Ab Initio Prediction): 探讨蒙特卡洛模拟、碎片组装等方法在缺乏已知模板时进行结构预测的原理和局限性。 深度学习在结构预测中的革命: 重点分析AlphaFold2等前沿模型的工作原理，包括其对多序列比对（MSA）特征的提取、基于注意力机制的残基间距离和角度预测，以及最终的结构构建流程。 6. 结构精修与验证 构建的模型需要严格的验证过程： 结构质量评估: 介绍如Ramachandran图、ProCheck、Verify3D等工具对骨架几何、侧链排布和局部环境合理性的评分标准。 高斯-玻恩/溶剂化模型: 讨论如何引入环境效应（如溶剂极化）来更精确地评估和精修模型。 第三部分：结构生物学的高级应用 本部分将结构信息应用于更复杂的生物学问题。 7. 分子对接与药物设计 结构信息在药物发现中的核心价值： 对接基础: 介绍配体（小分子）与靶点（蛋白质）的刚性对接和柔性对接算法。重点讨论搜索空间、评分函数（Scoring Functions）的设计与局限性。 虚拟筛选 (Virtual Screening): 阐述如何利用结构信息对大型化合物库进行高效过滤，以识别潜在的先导化合物。 结合自由能计算: 讨论分子动力学模拟、MM/PBSA和MM/GBSA方法在预测分子间结合强度方面的应用。 8. 蛋白质结构动力学模拟 结构不是静止的，理解其运动至关重要： 分子动力学 (MD) 模拟: 详细讲解牛顿运动方程的数值积分方法（如Verlet算法）、集成步长选择，以及如何设置合理的边界条件（如周期性边界条件）。 时间尺度问题: 讨论如何从短时间尺度的模拟中提取长时间尺度的生物学相关运动（例如，使用更快的采样方法如Metadynamics或Umbrella Sampling）。 异常模式分析 (Normal Mode Analysis): 介绍如何利用有限元方法预测大分子在低频模式下的集体运动。 9. 蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 与复合物建模 研究生物系统中复杂的组装体： 界面识别与预测: 如何基于序列或结构信息预测蛋白质的结合位点。 复合物建模 (Docking): 介绍蛋白间对接算法，包括形状匹配、能量优化和界面残基的相互作用分析。 多蛋白复合物的结构解析: 讨论如何整合Cryo-EM、小角X射线散射（SAXS）数据，辅以结构建模来解析超分子机器的整体构象。 结论：结构生物信息学的未来展望 本书最后将探讨结构生物信息学在系统生物学、个性化医疗中的新兴角色，包括结构驱动的蛋白质工程、功能位点预测以及对疾病突变后果的结构解释。本书旨在培养读者批判性地评估计算结果，并有效设计实验验证策略的能力。 《结构生物信息学》是理解生命复杂性的必备工具箱，它为读者提供了驾驭庞大结构数据集、揭示分子机制所需的理论深度和计算技能。

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**评价五** 《Structural Bioinformatics》这本书，对我而言，是一本真正的“案头必备”。它不仅仅是一本介绍工具的书，更是一本引导读者深入理解生物分子世界奥秘的书。我花费了大量时间去消化其中关于生物大分子配体结合机制的章节，作者对结合模式的分析，从静电相互作用到疏水作用，再到氢键网络，都进行了细致入微的讲解，并且结合了实验证据来支持其理论。这让我能够更深刻地理解药物分子如何与靶点蛋白相互作用，以及如何通过优化分子结构来提高结合亲和力。书中关于虚拟筛选的介绍，更是让我眼前一亮。作者详细阐述了不同类型的虚拟筛选方法，从基于结构的筛选到基于配体的筛选，以及它们在不同场景下的适用性。我曾经在一次项目中使用过书中介绍的基于结构的虚拟筛选技术，虽然当时只是入门级别的应用，但这次的深入阅读，让我能够更准确地理解筛选过程中的各种参数设置和结果评估方法，从而更有效地进行药物分子的发现。这本书的价值在于，它不仅提供了解决问题的方案，更重要的是，它教会了读者如何去思考和分析问题。

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**评价四** 我必须说，《Structural Bioinformatics》这本书，是一次对结构生物信息学领域一次全面而深刻的探索。它涵盖了从原子分辨率到宏观组装体的广泛主题，并且将理论与实践紧密结合。我尤其对书中关于蛋白质折叠的动力学过程的讨论印象深刻。作者通过对多种模拟方法的介绍，阐述了如何理解蛋白质从无序状态到有序三维结构的复杂转变，以及影响折叠效率的关键因素。这部分内容对于我理解某些蛋白质疾病的分子机制，具有重要的参考价值。此外，书中关于蛋白质-蛋白质相互作用界面预测的详细论述，也让我受益匪浅。它不仅介绍了常用的算法，还深入分析了如何从实验数据和计算预测相结合的角度来提高预测的准确性。我曾经尝试利用书中介绍的方法来分析我正在研究的蛋白质复合物的界面，通过对比不同的预测算法，我能够更有效地识别出关键的相互作用残基，为后续的实验验证提供了有力的依据。这本书的语言严谨，逻辑清晰，即使在处理复杂概念时，也能做到深入浅出，这对于非计算背景的研究者来说，尤其难得。

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**评价八** 我不得不说，《Structural Bioinformatics》这本书，是一次关于分子世界精密构造的深度探险。它以一种非常严谨的学术态度，为读者呈现了结构生物信息学领域最新的理论和技术。我特别受益于书中关于蛋白质-DNA相互作用的分析。作者详细讲解了DNA结合蛋白的识别机制，以及如何通过结构信息来预测DNA结合位点和结合亲和力。这对于我正在进行的研究项目，涉及到基因调控和转录因子研究，提供了非常宝贵的参考。书中关于蛋白质稳定性分析的章节，也让我印象深刻。作者介绍了多种预测蛋白质稳定性的方法，以及如何利用结构信息来评估突变对蛋白质稳定性的影响。这对于我理解一些蛋白质疾病的发病机制，例如淀分子病，非常有帮助。这本书的优点在于，它将复杂的理论知识以一种清晰易懂的方式呈现出来，并且提供了大量的实际案例，让读者能够更好地理解理论在实际研究中的应用。

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**评价六** 读完《Structural Bioinformatics》，我感觉自己对蛋白质结构和功能的理解上升到了一个全新的高度。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我进入结构生物信息学的广阔天地。我特别欣赏书中对蛋白质功能预测章节的详尽阐述。作者不仅仅是列举了现有的预测工具，而是深入剖析了这些工具的原理，以及它们在预测酶活性位点、信号肽、跨膜区域等方面的准确性和局限性。这让我能够更批判性地看待预测结果，并结合其他信息来做出更可靠的判断。书中关于蛋白质-RNA相互作用的章节，更是让我感到兴奋。我所在的研究领域正越来越多地涉及到RNA的结构和功能，而这本书提供的关于RNA结构预测、RNA-蛋白质互作分析等内容，为我打开了新的研究思路。作者在讲解这些复杂技术时，使用了大量的图示和实例，使得即使是晦涩难懂的概念，也变得易于理解。这本书的价值在于，它不仅帮助我掌握了必要的技能，更重要的是，它激发了我对结构生物信息学更深层次的探索欲望。

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**评价三** 《Structural Bioinformatics》这本书，是一部在我科研道路上不可或缺的工具书，也是一本能够激发我不断探索的灵感源泉。它深入探讨了结构生物信息学在理解生命活动机制中的关键作用，从基本的分子结构表示到复杂的生物大分子组装，这本书都提供了详实的理论基础和实践指导。我个人非常喜欢书中关于生物大分子结构比对的部分，它不仅仅介绍了经典的序列比对算法，更详细地讲解了如何基于三维结构进行比对，以及这些结构比对方法在发现新的蛋白质功能、进化关系和设计时如何发挥作用。作者在讲解这些算法时，并没有回避其背后的数学推导，而是用一种循序渐进的方式，让读者能够逐步理解其精髓。这一点对于我这种希望深入理解工具背后原理的研究者来说，至关重要。我还特别注意到了书中关于小分子构象搜索和优化的章节，这对于我正在进行的新药研发项目非常有启发。了解不同的构象采样技术，以及如何结合量子化学计算来提高构象的准确性，让我能够更自信地进行先导化合物的设计。这本书的价值在于，它不仅仅传授了知识，更重要的是培养了读者的批判性思维和解决问题的能力。

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**评价二** 读完《Structural Bioinformatics》这本书，我感觉自己像是在迷雾中跋涉了很久，终于看到了清晰的航标。这本书对于初学者来说，可能门槛稍高，因为它涉及的数学和计算背景知识相当扎实。但我坚信，那些愿意投入时间和精力去理解其中细节的读者，一定会收获丰厚。我尤其欣赏作者在讲解同源建模和从头预测这两种蛋白质结构预测方法的对比时，所展现出的深刻洞察。他不仅仅是列举了这些方法的优缺点，更重要的是，他分析了每种方法适用的生物学场景，以及在预测结果不尽如人意时，如何进行有效的误差分析和修正。书中对于蛋白质-配体相互作用的分析部分，更是让我眼前一亮。从能量函数的设计到对接算法的演变，再到如何评估对接结果的准确性，作者都进行了详尽的介绍。我曾经在一个小型的研究项目中使用过书中所介绍的对接软件，虽然当时只是粗略地了解了其操作流程，但这次的阅读经历，让我能够更深入地理解其背后原理，从而能更有效地利用这些工具进行分子设计和筛选。这本书不仅是一本技术手册，更是一本思想的启迪之书，它让我重新审视了蛋白质结构信息在生命科学研究中的核心地位。

评分☆☆☆☆☆

**评价十** 读完《Structural Bioinformatics》，我感觉自己像是在一个巨大的分子图书馆里游走，对生命最基本的构造单元有了前所未有的清晰认识。这本书以一种非常系统和全面的方式，展示了结构生物信息学在揭示生命奥秘中的核心作用。我特别喜欢书中关于蛋白质网络分析的章节。作者详细介绍了如何利用蛋白质相互作用网络来理解细胞内的信号传导通路和代谢途径，以及这些网络在疾病发生发展中的作用。这让我能够从一个更宏观的视角来审视生物学问题。书中关于蛋白质折叠动力学的模拟部分，也让我印象深刻。作者详细介绍了如何利用各种模拟技术来研究蛋白质从无序到有序的复杂过程，以及影响折叠效率的关键因素。这对于我理解一些蛋白质错折叠相关的疾病，例如阿尔茨海默病，提供了重要的线索。这本书的优点在于，它不仅提供了技术上的指导，更重要的是，它培养了读者的科学探索精神，让我能够更自信地面对未知，并不断地在结构生物信息学的领域里进行深入研究。

评分☆☆☆☆☆

**评价九** 《Structural Bioinformatics》这本书，对我而言，是一次关于如何“看透”生物分子的学习之旅。它以一种非常详实的方式，讲解了结构生物信息学在解析生命现象背后的分子机制中的作用。我尤其被书中关于同源性比对在蛋白质结构预测中的应用所吸引。作者详细阐述了如何利用已知结构的蛋白质序列信息来推断未知结构的蛋白质的构象，以及在同源性较低的情况下如何克服预测的困难。这让我能够更有效地利用已有的数据库资源来开展我的研究。书中关于蛋白质-配体相互作用的能量学计算部分的讨论，也让我受益匪浅。作者详细介绍了各种能量函数的设计原理，以及如何利用这些能量函数来评估分子的结合自由能。这对于我理解药物分子的设计和优化过程，提供了重要的理论基础。这本书的价值在于，它不仅传授了知识，更重要的是，它培养了读者的逻辑思维和分析能力，让读者能够更有效地利用结构生物信息学工具来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

**评价七** 《Structural Bioinformatics》这本书，对我来说，是一次关于生命分子如何运作的百科全书式学习。它以一种非常系统和深入的方式，阐述了结构生物信息学在现代生命科学研究中的核心地位。我尤其喜欢书中关于蛋白质构象变化的讨论。作者详细介绍了如何利用动力学模拟和实验技术来研究蛋白质在不同状态下的构象差异，以及这些构象变化如何影响其功能。这对于我理解信号转导和酶催化机制非常重要。书中关于蛋白质设计的章节，也让我耳目一新。它不仅仅是介绍如何修改现有的蛋白质序列来改变其性质，更是探讨了如何从头设计具有特定功能的蛋白质，这无疑是生物技术领域的终极目标之一。作者在讲解这些前沿技术时，并没有回避其潜在的挑战和局限性，而是以一种非常客观的态度进行阐述，这让我能够对这些技术有一个更全面的认识。这本书的价值在于，它不仅提供了技术上的指导，更重要的是，它拓宽了我的研究视野，让我看到了结构生物信息学在未来生命科学研究中的无限可能。

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**评价一** 《Structural Bioinformatics》这本书，我花了整整一个多月的时间来啃，期间无数次在咖啡馆里，顶着稀疏的灯光，手指在书页间摩挲，思绪却常常飘向那结构复杂的蛋白质三维空间。这本书的深度和广度，着实令人惊叹。它不仅仅是简单地罗列几种常用的生物信息学工具，而是深入浅出地讲解了这些工具背后的数学原理、算法思想，以及它们在解决实际生物学问题时的应用。我特别喜欢它对分子动力学模拟部分的阐述，不仅仅是告诉你如何运行一个程序，而是详细解释了力场是如何构建的，温度和压力的控制策略，以及如何分析海量的轨迹数据来揭示分子的动态行为。那种感觉就像是在解剖一个极其精密的机器，每一个齿轮的转动，每一个弹簧的伸缩，都蕴含着深刻的物理定律。书中给出的案例研究也是精心挑选的，从药物设计到酶功能的解析，都充分展示了结构生物信息学在生命科学前沿领域的强大驱动力。我曾尝试过用其中介绍的一些方法来分析我正在进行的研究项目中的蛋白质结构，虽然初期遇到了一些技术障碍，但通过反复阅读相关章节，并结合附带的在线资源，我逐渐克服了困难，并且获得了一些非常有价值的初步结果。这本书无疑是我在结构生物信息学领域的一盏明灯，它为我打开了一扇通往更深层次理解生物分子世界的大门。

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