具体描述
许多模式生物的基本组序列和基因目录已经完成，不久以后将会完成更多。基因组计划现在已进入了一个高速收获的时期。不仅如此，新的DNA和蛋白质芯片技术能以很快的速度产生功能数据，如基因表达谱。因此，存在大量的而且一直在增长的关于基因和许多分子的数据。但是，分子水平的信息和整个生物系统水平上的信息之间仍然存在鸿沟。本书详尽地论述了这条鸿沟。后基因组信息学是以多种分子和基因相互作用网络的方法来进行生物功能的分析，目标是理解生物系统如何从单个构造模块的基础上组织起来。本书纵览了与分子序列分析相关的数据库和计算技术，在分子网络的计算和表示方法上，为读者提供了概念上的框架和实际的方法。与国外同类书相比，本书在后基因组时代具有前沿的先进性，具有推动后基因组时代的重大科学意义。随着迅速发展的生物信息学的进步，它将是一本少有的记录其发展的专著。读者对象：综合性大学、医学院校、农林院校生物专业本科生、研究生以及科学院、医学科学院等相关的科研工作者。
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用户评价
《后基因组信息学》这个书名，如同一个信标，指引着我对生命科学最新进展的探索方向。我一直认为，在基因组时代之后，信息学扮演的角色至关重要，它赋予了我们理解和操纵生命信息的能力。我非常期待这本书能够系统地梳理和阐述后基因组时代的研究方法和技术体系。我希望书中能够深入讲解如何处理和分析大规模生物数据，如何利用生物信息学工具来解读基因组、转录组、蛋白质组等信息，以及如何构建和分析复杂的生物网络模型。我特别关注书中对机器学习和人工智能在生物信息学领域的应用，例如如何利用这些技术来加速药物研发、预测疾病发生风险、或者优化基因治疗策略。这本书是否能为我提供一个全面而深入的视角，让我理解信息学如何驱动生物学研究的创新，并为我打开新的研究思路，将是我衡量其价值的重点。
评分《后基因组信息学》这个书名，直接点燃了我对生命科学前沿探索的热情。我一直坚信，基因组学革命之后，信息学将扮演越来越核心的角色，它不仅仅是工具，更是思维方式的转变，是从海量数据中提炼知识的钥匙。我非常期待这本书能够为我打开一扇通往这个精彩世界的大门。我希望书中能够深入浅出地介绍后基因组时代的研究范式，包括如何有效地处理和分析基因组、转录组、蛋白质组等各种生物学数据，如何利用生物信息学工具来理解基因调控、信号转导和代谢通路等复杂的生命过程。我尤其关心书中是否会详细阐述数据挖掘、统计建模和可视化技术在生物信息学中的应用，以及如何利用这些技术来发现新的生物标志物，预测疾病风险，甚至指导个性化治疗方案的设计。这本书能否帮助我建立起一个系统性的知识框架，让我能够理解并欣赏信息学在现代生物学研究中的强大力量，是我最期待的。
评分这本书《后基因组信息学》的标题，本身就点燃了我对生命科学前沿的探索欲。我一直觉得，基因组计划的完成仅仅是一个起点，真正的挑战在于如何从那庞杂的“生命之书”中解读出有意义的篇章。这正是信息学大显身手的领域。我希望这本书能为我打开一扇窗，让我看到生物信息学是如何将数学、统计学、计算机科学与生物学紧密结合的。我特别关注书中是否会深入探讨计算生物学在解析基因组数据中的作用，例如如何利用算法来识别基因功能、预测蛋白质相互作用、分析基因表达谱，以及构建复杂的生物网络模型。我也非常期待书中能够涉及一些最新的技术进展，比如单细胞基因组学、长读长测序数据分析，以及人工智能在生物信息学领域的应用，例如深度学习在基因组注释、疾病风险预测等方面的潜力。这本书是否能让我对这些复杂的概念有一个清晰的认识，并且能够掌握一些基本的分析思路和工具，将是我评价这本书价值的重要标准。
评分我被《后基因组信息学》这个书名深深吸引，它预示着一场关于生命信息解读的深刻变革。基因组测序技术的突破，固然是里程碑式的成就，但随之而来的海量数据处理和分析难题，恰恰是信息学施展拳脚的舞台。我期待这本书能够提供一种清晰的路径，指引我在这个信息洪流中找到方向。我希望书中不仅能介绍各种生物信息学软件和数据库，更能深入剖析它们背后的算法原理和统计学基础，让我理解“为什么”它们能有效工作。我尤为关心书中是否会涉及一些前沿的研究方向，例如基因组大数据如何驱动精准医疗的发展，如何利用计算模型来模拟生物过程，或者如何通过机器学习来发现新的药物靶点。我希望这本书能够帮助我理解，在“后基因组”时代，信息学不再仅仅是辅助工具，而是已经成为驱动生物学发现和创新的核心引擎。我对这本书能够提供系统性的知识框架和实践指导充满期待。
评分《后基因组信息学》的标题，让我立刻联想到生物学研究进入一个全新阶段的激动人心。基因组序列的“完成”，绝非终点，而是海量数据的“起点”，而如何驾驭和解读这些数据，正是信息学赋予生命科学的强大力量。我热切地希望这本书能够为我揭示后基因组时代的研究图景，让我理解从原始序列数据到有意义的生物学知识的转化过程。我期待书中能详细介绍基因组数据分析的各个环节，包括数据预处理、质量评估、序列比对、变异检测、基因组注释等，并重点阐述信息学工具和算法在其中的关键作用。我也希望能够了解如何进行转录组、蛋白质组、代谢组等多组学数据的整合分析，以及如何通过生物信息学方法构建复杂的生物网络模型，从而更全面地理解生命系统的运作。这本书是否能为我提供一个清晰的研究思路，让我理解信息学如何帮助科学家们从海量数据中发现规律、解释现象，甚至是预测未来的生物学趋势，将是我衡量其价值的重要标准。
评分这本书的标题《后基因组信息学》本身就充满了吸引力，让我立刻联想到那个激动人心的时代——基因组计划的完成，以及随之而来的信息学革命，如何深刻地改变了我们对生命本质的理解。作为一名对生物学和计算机科学交叉领域充满好奇的读者，我早已期待着能有一本书能够系统性地梳理和深入探讨这个转型时期。这本书封面设计简洁而富有科技感，封底的简介更是精准地概括了其核心内容，让我迫不及待地想深入其中，去探寻人类基因组序列之外的更多奥秘。我希望这本书不仅仅是对基因组学研究方法的罗列，更能展现出信息学如何赋能生物学，如何从海量数据中提取知识，如何催生新的研究范式，甚至如何重塑我们对疾病的认知和治疗手段。我对其中可能涉及的大数据分析、机器学习在生物信息学中的应用、以及如何从基因序列推断蛋白质功能和生物通路等方面的内容尤为感兴趣。我想知道，在“后基因组”时代，我们是如何利用计算工具来解读生命密码的，又是如何将这些解读转化为实际应用，例如精准医疗、药物研发，甚至是合成生物学等前沿领域的突破。这本书是否能解答这些疑问，我拭目以待。
评分《后基因组信息学》这个书名，让我看到了生命科学研究范式的深刻变革。过去，我们可能更多地是关注单个基因或蛋白质的功能，但现在，随着基因组学的发展，我们能够以前所未有的规模审视整个基因组，甚至整个生命系统的运作。这也就意味着，我们需要全新的思维方式和强大的计算工具来应对这种复杂性。我希望这本书能够详细阐述“后基因组”时代的研究方法和技术体系，比如如何从海量的DNA、RNA、蛋白质数据中提取有用的信息，如何进行高通量数据的质量控制和预处理，如何利用统计学方法进行差异分析和模式识别，以及如何通过可视化工具来展示和理解复杂的生物数据。我特别想了解，这本书是否会涵盖基因组变异分析、表观遗传学数据分析、转录组和蛋白质组学数据的整合分析等内容，以及这些分析如何帮助我们理解疾病的发生发展机制。这本书是否能提供一个全面而深入的视角，让我理解信息学在现代生物学研究中的核心地位，是我非常期待的。
评分《后基因组信息学》这本书的出现，恰逢其时，它就像是为我这样对生命科学的最新进展既渴望了解又感到一丝困惑的读者量身定做的一盏明灯。在我看来，“后基因组”不仅仅是一个时间上的概念，更代表了一种研究思路的转变，一种从“是什么”到“为什么”和“怎么办”的升华。基因组测序技术日新月异，产生了海量的生物数据，而如何有效地处理、分析和解读这些数据，则成为了新的挑战。这本书的标题暗示了它将聚焦于解决这一挑战的方法论和技术。我期待它能详细介绍各种生物信息学工具和算法，例如用于序列比对、基因预测、蛋白质结构模拟、基因调控网络分析的软件，以及它们背后的数学和统计学原理。更重要的是，我希望这本书能讲述这些工具如何在实际研究中发挥作用，通过具体的案例研究，展示科学家们如何利用信息学手段揭示复杂的生物过程，发现新的生物标志物，甚至设计出个性化的治疗方案。我想了解，在海量数据的海洋中，信息学是如何帮助我们辨别信号，排除噪声，最终获得有价值的生物学洞见的。
评分我对《后基因组信息学》这本书的期待，源于我对生命科学与信息技术交叉融合的浓厚兴趣。基因组计划的完成，如同打开了一个信息宝库，而如何有效地挖掘和利用其中的宝藏，则需要强大的信息学工具和方法。我希望这本书能够为我提供一个清晰的指引，让我理解在后基因组时代，生物信息学是如何从海量的生物数据中提取有价值的信息，进而转化为对生命过程的深刻认识。我期待书中能够详细介绍基因组变异分析、基因功能预测、蛋白质结构与功能研究、以及生物通路分析等关键领域，并重点阐述信息学在其中的核心作用。我也希望能够了解一些前沿的生物信息学技术，例如单细胞数据分析、宏基因组学分析，以及人工智能在生物信息学中的应用，比如机器学习在基因组学预测中的潜力。这本书是否能帮助我理解信息学如何赋能生物学研究，并为我打开新的研究视野，将是我衡量其价值的重要维度。
评分这本书的书名《后基因组信息学》精准地触及了我作为一名对生物信息学领域充满好奇的读者的兴趣点。我一直认为，基因组计划的完成只是开启了一个新的时代，而真正的挑战在于如何从那浩瀚的基因序列信息中挖掘出深层的生物学意义，而这正是信息学得以大放异彩之处。我希望这本书能够系统地阐述后基因组时代的研究方法和技术，包括但不限于高通量测序数据的处理与分析，基因功能预测，蛋白质结构与功能模拟，以及生物网络的构建与分析。我特别期待书中能够深入讲解机器学习和人工智能在生物信息学中的应用，例如如何利用这些技术来识别疾病的分子标志物，如何预测药物的疗效与副作用，或者如何设计新的生物合成途径。我对书中是否能提供扎实的理论基础和具体的实践案例，让我能够理解并掌握一些核心的生物信息学分析技术，充满期待。
评分2006.05 | LIB | 现在看来，对生信那些模模糊糊的激情都是看这类书引起的，但是做研究不是这样的..
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