Bioinformatics for Vaccinology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Flower, Darren R.

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2008-12

价格:759.00元

装帧:

isbn号码:9780470027110

丛书系列:

图书标签:

Bioinformatics
Vaccinology
Immunoinformatics
Computational Biology
Vaccine Design
Sequence Analysis
Data Mining
Systems Biology
Genomics
Proteomics

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具体描述

“… this book was written from start to finish by one extremely dedicated and erudite individual. The author has done an excellent job of covering the many topics that fall under the umbrella of computational biology for vaccine design, demonstrating an admirable command of subject matter in fields as disparate as object-oriented databases and regulation of T cell response. Simply put, it has just the right breadth and depth, and it reads well. In fact, readability is one of its virtues—making the book enticing and useful, all at once…” Human Vaccines, 2010 "... This book has several strong points. Although there are many textbooks that deal with vaccinology, few attempts have been made to bring together descriptions of vaccines in history, basic bioinformatics, various computational solutions and challenges in vaccinology, detailed experimental methodologies, and cutting-edge technologies... This book may well serve as a first line of reference for all biologists and computer scientists..." –Virology Journal, 2009 Vaccines have probably saved more lives and reduced suffering in a greater number of people than any other medical intervention in human history, succeeding in eradicating smallpox and significantly reducing the mortality and incidence of other diseases. However, with the emergence of diseases such as SARS and the threat of biological warfare, vaccination has once again become a topic of major interest in public health. Vaccinology now has at its disposal an array of post-genomic approaches of great power. None has a more persuasive potential impact than the application of computational informatics to vaccine discovery; the recent expansion in genome data and the parallel increase in cheap computing power have placed the bioinformatics exploration of pathogen genomes centre stage for vaccine researchers. This is the first book to address the area of bioinformatics as applied to rational vaccine design, discussing the ways in which bioinformatics can contribute to improved vaccine development by introducing the subject of harnessing the mathematical and computing power inherent in bioinformatics to the study of vaccinology putting it into a historical and societal context, and exploring the scope of its methods and applications. Bioinformatics for Vaccinology is a one-stop introduction to computational vaccinology. It will be of particular interest to bioinformaticians with an interest in immunology, as well as to immunologists, and other biologists who need to understand how advances in theoretical and computational immunobiology can transform their working practices.

好的，这里为您创作一本名为《Bioinformatics for Vaccinology》的图书简介，内容严格围绕不包含该书特定主题展开，旨在描绘一本涵盖广泛生物信息学基础、计算生物学应用，但不涉及疫苗学主题的专业书籍。 --- 《计算生物学与系统生物学前沿：从基因组到蛋白质组的综合分析》图书简介核心定位：本书旨在为计算生物学与系统生物学领域的研究人员、高级学生及从业者提供一套全面、深入且高度实用的理论框架与技术指南。它聚焦于当前生物信息学工具和方法论的构建、验证与应用，涵盖从基础的序列分析到复杂的网络重建和高通量数据整合的各个层面，是理解现代生命科学数据驱动研究范式的关键参考。本书特色与结构：本书共分为五大部分，共十六章，结构严谨，内容覆盖面广阔，旨在构建一个完整的计算生物学知识体系，为读者应对下一代生物技术挑战奠定坚实基础。 --- 第一部分：生物信息学基础与数据管理（Foundation and Data Management）本部分着重于奠定读者在处理海量生物数据时的必备理论和技术基础，强调数据质量、存储与检索的规范性。第一章：现代生物学数据生态系统与存储架构深入探讨高通量测序（NGS）数据（如短读长、长读长）的产生流程、数据格式（FASTQ, BAM, VCF等）的演变与标准。详细阐述关系型数据库与非关系型数据库（NoSQL）在管理基因组、转录组和蛋白质组数据时的适用性、优缺点及优化策略。重点分析云计算环境下的数据生命周期管理与安全合规性。第二章：核心算法与序列比对技术详述生物信息学中最基础的字符串匹配算法，如KMP、Boyer-Moore算法在生物序列搜索中的引申应用。深入解析Smith-Waterman和BLAST算法的核心原理、参数调优及其在不同物种间同源性搜索中的局限性与改进方向。介绍全局与局部比对的数学模型及其在结构预测中的初步应用。第三章：统计学基石与误差分析构建计算生物学研究的统计学框架。涵盖假设检验、多重比较校正（如FDR控制）、贝叶斯方法在生物学推断中的应用。重点讨论高通量实验中系统误差（Systematic Errors）与随机误差（Random Errors）的来源识别、量化方法及通过稳健性分析（Robustness Analysis）提升结果可信度的实践步骤。 --- 第二部分：基因组学与转录组学的深度挖掘（Genomics and Transcriptomics）本部分专注于核酸层面的复杂数据分析，尤其关注结构变异、基因功能注释和表达调控网络的解析。第四章：基因组组装与结构变异检测详细介绍从头组装（De Novo Assembly）和参考序列比对组装的策略。重点剖析Contig、Scaffold的评估指标（如N50）。在结构变异（SV）方面，系统梳理拷贝数变异（CNV）、插入/缺失（Indels）和倒位（Inversions）的检测算法，并对比不同测序平台在SV捕获上的效率差异。第五章：转录组定量分析与差异表达全面解析RNA-Seq数据的下游分析流程，从比对到定量（如FeatureCounts, Salmon/Kallisto）。深入探讨差异表达基因（DEG）的识别方法（如DESeq2, edgeR），特别关注低表达基因和稀疏数据的处理挑战。讨论批次效应（Batch Effect）的识别与去除技术。第六章：非编码RNA与表观遗传学数据解析关注功能性RNA（如lncRNA, circRNA）的鉴定流程和保守性分析。深入探讨ChIP-Seq数据的峰值调用（Peak Calling）、背景模型选择，以及ATAC-Seq数据的染色质可及性区域（CRAs）分析，构建开放染色质区域与基因表达的关联模型。 --- 第三部分：蛋白质组学与结构生物信息学（Proteomics and Structural Bioinformatics）本部分转向蛋白质层面，覆盖从蛋白质鉴定到结构预测和功能注释的关键技术。第七章：质谱驱动的蛋白质组学数据处理详细介绍Shotgun Proteomics数据（如TMT/iTRAQ）的数据预处理、肽段鉴定（如MaxQuant, Proteome Discoverer）的统计学基础。重点阐述蛋白质组学数据的归一化方法，以及如何利用谱系信息进行后翻译修饰（PTM）的位点识别与定量。第八章：蛋白质结构预测与比对系统回顾从序列到结构的预测方法，包括同源建模（Homology Modeling）、折叠识别（Fold Recognition）与从头预测（Ab Initio）。深入分析AlphaFold/RoseTTAfold等深度学习模型在预测精度上的突破及其对传统方法的冲击。讲解蛋白质结构比对（如TM-score）的原理。第九章：蛋白质相互作用网络（PPI Networks）的构建与分析介绍从高通量实验数据（如酵母双杂交、蛋白质互补）及计算预测中获取的PPI数据。阐述网络拓扑学指标（如中心性、模块化）在识别关键调控蛋白中的应用。讨论异构网络（Heterogeneous Networks）的构建与多组学数据融合策略。 --- 第四部分：系统生物学建模与可视化（Systems Biology Modeling and Visualization）本部分将分析的焦点从单个分子提升到系统层面，介绍动态建模和复杂网络的可视化工具。第十章：代谢网络建模与通量分析详细介绍基于约束的代谢模型（Constraint-Based Metabolic Modeling, CBMM）的构建流程。重点讲解通量平衡分析（FBA）及其扩展方法（如pFBA, dFBA）在预测细胞生长极限和最优代谢路径中的应用。第十一章：微分方程模型与动力学仿真讲解常微分方程（ODE）在描述生物系统动态变化中的作用。讨论如何从静态数据推导动力学参数，并使用软件工具（如Copasi, SBML）进行系统仿真和敏感性分析，预测系统对扰动的响应。第十二章：生物网络的可视化与交互式探索专注于网络数据的有效呈现。介绍Cytoscape、Gephi等主流工具的高级功能，包括布局算法选择、多层网络叠加和交互式数据探索方法，确保复杂网络模型的清晰传达。 --- 第五部分：前沿方法论与数据集成（Advanced Methodologies and Data Integration）本部分关注计算生物学领域最新的计算范式，特别是深度学习的应用及多模态数据整合的挑战。第十三章：机器学习与深度学习在生物学中的应用深入介绍传统机器学习方法（SVM, Random Forest）在生物标志物筛选中的应用。详细解析卷积神经网络（CNN）在图像分析（如高内涵筛选）和序列特征提取中的优势，以及循环神经网络（RNN/LSTM）在处理时间序列或长序列数据中的潜力。第十四章：单细胞组学的数据处理与分析（Excluding Single-Cell Immunogenomics）专注于单细胞RNA-Seq（scRNA-Seq）的数据预处理、降维（如UMAP, t-SNE）和细胞类型聚类（Clustering）。详细讲解轨迹推断（Trajectory Inference）算法在解析细胞分化路径中的应用，强调细胞异质性（Heterogeneity）的量化。第十五章：多组学数据融合与解释（Multi-Omics Integration）探讨如何有效地整合基因组、转录组、蛋白质组和代谢组数据。介绍如CCA、MOFA等统计学融合方法，旨在发现跨层次的生物学关联和潜在的因果关系，而非简单的数据叠加。第十六章：计算生物学的前景与伦理挑战总结当前计算工具的局限性，展望未来在AI驱动的自动化实验设计（Autonomous Experimentation）和大型生物数据库构建中的发展方向。讨论数据共享、隐私保护以及算法偏见在生物信息学研究中的伦理考量。 --- 目标读者：计算生物学、生物医学工程、生物信息学专业的研究生和博士后。在制药、生物技术和农业科技领域从事高通量数据分析的专业人士。希望将先进计算方法应用于非传染性疾病或基础生命科学研究的生物学家。本书内容聚焦于通用的、基础的、系统的计算方法论、算法实现及前沿分析技术，严格避开疫苗开发、抗原预测、宿主免疫反应建模等特定于疫苗学（Vaccinology）领域的主题。它是一本关于“如何处理和解释生命科学数据”的百科全书式指南，而非针对某一特定疾病或预防策略的工具书。