Bioinformatics Databases pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Draghici, Sorin

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:

价格:618.00 元

装帧:

isbn号码:9781584884972

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 数据库
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 序列分析
• 数据挖掘
• 生物统计学
• 系统生物学
• 计算生物学
• 生物信息学工具

《计算生物学基础：从序列分析到基因组组装》 作者： [虚构作者姓名，例如：李明, 王芳] 出版社： [虚构出版社名称，例如：科学技术文献出版社] 出版日期： [虚构年份，例如：2024年] --- 图书简介 面向对象与目标： 本书专为对计算生物学、生物信息学初级及中级应用有浓厚兴趣的生命科学研究人员、生物学专业本科生及研究生设计。它旨在提供一个坚实的基础，使读者能够理解和运用当前生物信息学领域的核心工具和方法，尤其侧重于数据处理、序列比对、系统发育分析以及初步的基因组学数据解读。我们深知，在海量生物数据面前，掌握有效的数据处理和分析技能是推进生命科学研究的关键。 核心内容概述： 本书结构严谨，内容涵盖了计算生物学领域中最基础也最实用的模块，拒绝冗长和过度抽象的理论，力求通过清晰的步骤指导和实际案例分析，让读者快速上手。 第一部分：生物信息学基础与数据获取 本部分首先构建了计算生物学的数据基础框架。我们将详细介绍生物大分子数据的基本格式（如FASTA、GenBank、SAM/BAM），并阐述如何通过成熟的公共资源库——如NCBI的序列数据库（GenBank、RefSeq）、蛋白质结构数据库（PDB）以及基因表达谱数据库（GEO）——高效、准确地检索所需信息。重点讲解了这些数据库的索引结构和检索策略，确保读者能够避免无效信息，直击核心数据。同时，会深入讨论数据质量控制的重要性，介绍初步的异常值检测和数据清洗方法，为后续分析打下坚实基础。 第二部分：序列分析的核心算法与实践 序列分析是生物信息学的基石。本部分将详尽剖析两类核心比对技术： 1. 基础序列比对： 深入讲解了局部比对（Smith-Waterman）和全局比对（Needleman-Wunsch）的算法原理，侧重于得分矩阵（如BLOSUM、PAM）的选择及其对结果解读的影响。 2. 多序列比对（MSA）： 重点介绍构建MSA的迭代方法（如ClustalW/X）以及基于隐马尔可夫模型（HMM）的方法。在实践部分，我们提供了大量使用这些工具进行序列家族识别和保守位点分析的实例。 此外，本部分还包含了对序列特征预测的介绍，包括信号肽、跨膜结构域和氨基酸理化性质的计算方法，这些都是功能预测的重要前奏。 第三部分：系统发育学与进化分析 理解生物间的亲缘关系是阐明生命演化的关键。本书将系统介绍构建系统发育树的常用方法： 距离法： 介绍邻接法（Neighbor-Joining, NJ）的构建过程与局限性。 字符法： 详述最大简约法（Maximum Parsimony, MP）和最大似然法（Maximum Likelihood, ML）的计算逻辑，并解释贝叶斯推断（Bayesian Inference）在现代系统发育分析中的地位。 在软件应用上，我们将指导读者使用如MEGA或Phylip等经典软件，并讲解如何通过Bootstrap检验来评估树的可靠性，避免得出片面的进化结论。 第四部分：高通量测序数据导论与初步处理 随着二代测序技术（NGS）的普及，处理原始测序数据成为生物信息学家的日常工作。本书将此部分作为向基因组学进阶的桥梁： 数据质量评估： 详细解读FASTQ文件的结构，并使用FastQC等工具进行质量报告的解读，识别接头污染和质量下降区域。 短读长比对基础： 介绍BWA等主流比对器的核心思路，阐述其如何在数亿条短读长数据中快速定位到参考基因组上。我们侧重于SAM/BAM文件格式的结构化理解，这是后续所有下游分析的基础。 第五部分：基因功能注释与结构预测的入门 本部分侧重于如何将序列信息转化为生物学意义。 1. 基因结构预测： 探讨基因的识别，包括基于同源性（BLAST的进阶应用）和从头预测（Ab Initio）的基本原理，介绍如GeneMark等工具如何通过统计学模型来定位内含子和外显子。 2. 蛋白质结构预测的初步概念： 尽管深入的结构生物学是另一领域的范畴，但我们仍将介绍基于同源建模（Homology Modeling）的基本逻辑，以及如何利用PDB数据库中的现有结构信息进行初步的功能推断，并介绍AlphaFold等新兴方法的概念性进展。 技术与教学特色： 本书的最大特色在于其高度的实用性和可操作性。我们摒弃了大量复杂的数学推导细节，转而聚焦于“如何选择正确的工具”、“如何正确地运行命令”以及“如何解读输出结果的生物学含义”。每一章都配有丰富的命令行操作示例（基于Linux/Unix环境），并提供了大量真实数据集的分析流程。读者在学习过程中，不仅能掌握算法的理念，更能培养起解决实际生物学问题的能力。本书旨在成为一个“动手指南”，而非单纯的理论教科书。 总结： 《计算生物学基础：从序列分析到基因组组装》提供了一套从基础数据处理到核心分析流程的完整学习路径。通过本书，读者将能够自信地处理和分析初级到中级的生物序列数据，为未来深入研究转录组学、蛋白质组学或全基因组关联分析打下坚实且实用的技术基础。掌握本书内容，即意味着掌握了进入现代生物信息学研究领域的“第一把钥匙”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书的感受，简直就像是参加了一场极其严肃的学术研讨会，但发言人都选择用一种晦涩难懂的、过度学术化的语言进行陈述。内容本身想必是扎实的，毕竟涉及的领域是生物信息学的核心基石——数据库，但其叙事方式却让人昏昏欲睡。我特别想知道如何高效地处理那些跨物种的序列比对结果，以及在处理海量环境DNA（eDNA）数据时，不同资源库之间的兼容性挑战，但这些“痛点”在书中几乎是以一笔带过或者极其抽象的方式提及的。例如，对于大规模数据清洗和去冗余的实践技巧，书中只是笼统地提到“需要应用先进的算法进行过滤”，却未曾深入探讨哪种算法在处理特定类型噪音时表现最佳，或者不同数据库API调用的速率限制和异常处理机制。我对那些关于数据治理和长期可访问性的章节抱有很高期望，期待能看到关于数据存储迁移、元数据标准演进的深入分析，但最终呈现的更多是概念性的框架，缺乏实际案例支撑，让我无法将理论与我正在进行的项目联系起来。这本书更像是写给数据库设计者看的“规范书”，而不是给一线科研人员准备的“资源宝典”。

评分☆☆☆☆☆

如果让我用一个词来形容这本书的阅读体验，那便是“信息过载但缺乏洞察力”。书中列举的数据库数量是惊人的，几乎涵盖了你能想到的所有生物学分支，从代谢组学到微生物组，应有尽有。作者似乎认为“罗列即是深度”，花了大量的篇幅去描述每个数据库的名称、维护机构和大致收录范围，但对于如何“使用”这些信息，如何判断哪个数据库在特定研究场景下是“最优选”，却着墨甚少。例如，当面对一个罕见的疾病突变数据时，书中会列出五个相关的资源库，却没能提供一个决策树或实用标准来指导我，应该优先查询哪一个，或者在查询失败后如何系统性地切换到下一个。我真正需要的不是一个冗长的清单，而是作者基于多年经验提炼出的“批判性思维框架”——如何评估数据库的质量、更新频率和数据偏差。这本书更像是一本被动收集的参考资料汇编，而不是一本主动引导思考的工具书，它提供了大量的“什么”，却鲜有地解释“为什么”和“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计简直是一场灾难。它似乎是把不同作者在不同时间点写的、针对不同受众群体的讲稿硬生生地缝合在一起。前三章的叙事风格严谨得像教科书，充满了严密的逻辑推导，读起来非常吃力，需要不断地回溯。然后，到了中间部分，突然画风一变，变成了一种近乎科普的口吻，用非常简化的比喻来解释复杂的生物学概念，但这些比喻往往不够精准，反而误导了我对关键机制的理解。更令人困惑的是，章节之间的衔接处理得极其生硬，仿佛前一章讨论的数据库A与后一章提到的数据库B之间没有任何关联或过渡。我特别想深入了解的是，如何建立一个可靠的“数据库间交叉验证流程”，以确保从不同来源获取的同一组基因数据之间的一致性，但书中并没有提供一个统一的、贯穿全书的逻辑主线来引导我思考这个问题。最终，我感觉自己像是走在一条布满碎石的、方向不明的小路上，虽然风景各异，但始终找不到通往目的地的快速通道。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书给我的感觉是“时间错位”。内容似乎停留在上一个十年的技术栈上，尽管它声称覆盖了前沿数据库技术。在生物信息学领域，技术迭代的速度比光速还快，昨天还在用的API可能今天就被弃用了。我尝试查找关于当前最热门的单细胞测序数据管理平台或蛋白质结构预测服务的最新数据库接口描述，但发现书中引用的工具和方法论已经显得陈旧。比如，提到某个用于基因组注释的权威数据库时，它给出的访问方式和数据结构，与我现在通过其官方网站获取到的信息大相径庭。这让我不得不花费大量时间在查阅官方文档以“更新”书中的知识，这完全违背了购买一本参考书的初衷——节省时间。如果一本数据库指南不能紧跟数据获取的脉搏，那么它的价值就会大打折扣。我希望看到的是对新兴的知识图谱（Knowledge Graph）在生物医学领域应用的探讨，或者至少是对最新一代云计算资源如何支撑超大规模生物数据库的讨论，但这些章节要么缺失，要么只是蜻蜓点水。

评分☆☆☆☆☆

这本《生物信息学数据库》的体验感真是复杂得让人难以言喻。我本来满怀期待，以为能一头扎进浩瀚的基因组、蛋白质结构数据海洋里，找到那种“啊哈！”的豁然开朗。然而，当我翻开前几页时，那种感觉就像是站在一个巨大的工具棚前，里面堆满了各种闪闪发光的扳手、螺丝刀和测量尺，但就是没有一本清晰的、带有插图的装配说明书。书里充斥着大量的专业术语和缩写，虽然我知道它们是必需品，但作者似乎默认读者已经将这些词汇内化于心。比如，关于某个特定数据库的架构描述，洋洋洒洒写了好几页，却始终没有真正展示出它在解决实际生物学问题时的具体应用案例——一个明确的“假如你有A类数据，你应该如何通过这个数据库检索到B类信息，并得出C结论”的流程图。我更希望看到的是手把手的指导，而不是对底层逻辑的纯粹理论阐述。读完关于数据整合与标准化的章节后，我感觉自己对概念的理解加深了，但拿起实际的数据集时，仍然像个摸不着头脑的门外汉，不知道如何有效地利用这些资源。这本书更像是一部详尽的“技术手册的目录”，而非一本实用的“操作指南”。对于入门者来说，它的门槛设置得太高，仿佛在要求读者必须先成为一名资深研究员才能开始阅读。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆