具体描述
本书围绕对基因组学、蛋白质组学和生物信息学的概括描述，向读者介绍了近几年来生物学以及医学生物学研究方法上的发展，以及这些方法在研究思维上的深远影响。作者以通俗易懂的语言将这三个方面组成一个研究、探索问题的互动平台，使读者对生物信息学有一个系统的认识和了解，利于更深入的研究。内容主要包括基因组序列、基因组变异、基因组表达、DNA芯片、蛋白质组学、全基因组学以及基因组学在医学病例中的应用等，同时穿插问题探讨、数学备忘录等使内容更加丰富，并附有图片光盘利于读者参考。
本书可作生物学专业本科生、研究生的生物信息学教材或教学辅导书，亦可供分子生物学、生物化学、细胞生物学以及医学、药学等领域的科研人员参考。
作者简介
目录信息
读后感
基因，遗传信息表达载体，DNA一小段基因片段，DNA由碱基构成，碱基由腺嘌呤，鸟嘌呤，胞嘧啶，胸腺嘧啶构成。复制时，DNA解螺旋，分解成两个链，然后核糖体根据不同的嘌呤，嘧啶进行配对，刚好复制好的双链DNA和原DNA相同。而基因芯片正是通过类似方式，找到标记DNA的对应配对...
评分由于系统生物学本身的发展特点，其知识很难被全面而系统的覆盖。所以现在相关的书籍并不是很多（相较其他热门学科而言）。这本书的优点在于创建了一个相关的网站来对背景知识进一步充实。但是，我不得不说翻译版本实在是太粗糙了。主要表现在：1.翻译得非常生硬；2.存在不少词...
评分由于系统生物学本身的发展特点，其知识很难被全面而系统的覆盖。所以现在相关的书籍并不是很多（相较其他热门学科而言）。这本书的优点在于创建了一个相关的网站来对背景知识进一步充实。但是，我不得不说翻译版本实在是太粗糙了。主要表现在：1.翻译得非常生硬；2.存在不少词...
评分由于系统生物学本身的发展特点，其知识很难被全面而系统的覆盖。所以现在相关的书籍并不是很多（相较其他热门学科而言）。这本书的优点在于创建了一个相关的网站来对背景知识进一步充实。但是，我不得不说翻译版本实在是太粗糙了。主要表现在：1.翻译得非常生硬；2.存在不少词...
评分基因，遗传信息表达载体，DNA一小段基因片段，DNA由碱基构成，碱基由腺嘌呤，鸟嘌呤，胞嘧啶，胸腺嘧啶构成。复制时，DNA解螺旋，分解成两个链，然后核糖体根据不同的嘌呤，嘧啶进行配对，刚好复制好的双链DNA和原DNA相同。而基因芯片正是通过类似方式，找到标记DNA的对应配对...
用户评价
这本书的封面设计就非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上充满科技感的线条，让人立刻联想到浩瀚的生命奥秘。我本来是生物学专业背景的学生，对分子层面的内容一直抱有极大的热情，但坦白说，读过不少教科书后，总觉得有些理论性太强，缺乏与前沿研究的紧密结合。然而，拿起这本《探索基因组学、蛋白质组学和生物信息学》时，我有一种豁然开朗的感觉。它并非简单地罗列知识点，而是构建了一个宏大的叙事框架，将这三个看似独立却又紧密交织的领域，以一种近乎史诗般的方式展现出来。特别是它在介绍高通量测序技术发展历程的部分，那种对技术迭代背后科学思想的深度挖掘，远超我预期的专业深度。作者似乎非常擅长将复杂的数学模型和生物学直觉进行完美融合，让那些原本令人生畏的算法原理，变得清晰可触。我尤其欣赏其中关于数据可视化处理的章节，它不仅仅停留在软件操作层面，更深入探讨了如何通过视觉语言来解读生命系统的复杂动态，这对我后续的实验数据分析思路启发巨大。这本书的排版和插图质量也极其出色，那些精美的分子结构图和流程图，简直就是艺术品，极大地提升了阅读体验，让人愿意沉浸其中，细细品味每一个细节。
评分我是一个痴迷于生物数据挖掘的业余爱好者，虽然没有正式的学术背景，但自学热情很高，经常在公开数据集上尝试跑一些分析流程。说实话，很多公开的教程都只停留在“复制粘贴代码”的层面，一旦遇到实际数据中常见的缺失值、批次效应等“脏数据”问题，就束手无策了。这本书最让我惊喜的地方，就在于它对“数据预处理”这一关键步骤的详尽论述。它没有将预处理视为一个简单的“前置任务”，而是将其视为分析流程中至关重要的一部分，并给出了针对不同组学数据特点的、基于统计学原理的详细清洗和归一化方案。我尝试按照书中描述的步骤，重新处理了一组公开的RNA-seq数据，结果发现，之前因为处理不当而忽略掉的几个低表达基因，现在清晰地浮现出来，并且它们与我关注的某个疾病通路高度相关。这种从“跑通流程”到“获得可靠结果”的质变，是这本书带给我的最大馈赠。它的深度，足以让资深专业人士受益，它的清晰度，又足以让入门者鼓起勇气去尝试更复杂的挑战。
评分我是一名正在努力从传统生物化学领域转型到计算生物方向的研究助理，说实话，转型的过程充满了挫败感，尤其是在面对海量的生物信息学工具和不断更新的数据标准时，常常感到无所适从。直到我接触到这本专著，才仿佛找到了北极星。它的叙述方式非常平易近人，没有那种高高在上的学术腔调，更像是经验丰富的前辈在手把手地教你如何思考和解决问题。书中对于不同组学数据整合的策略分析，简直是教科书级别的范本。它没有给出一个“唯一正确”的答案，而是系统地梳理了各种整合方法的优缺点、适用场景，甚至还隐晦地指出了当前方法论中的一些局限性。这种批判性的视角，是很多市面上侧重于“工具介绍”的指南书所缺乏的。读完关于蛋白质修饰与功能调控那一章后，我立刻回去重新审视了我在做的一个磷酸化位点预测项目，之前完全忽略了特定细胞周期背景下的动态变化，现在看来，思路一下子打开了。这本书的价值不仅在于传授知识，更在于培养一种跨学科的、系统性的科研思维模式，这种思维模式的价值是无法用金钱衡量的。
评分这本书的装帧设计虽然低调，但其内容结构的巧妙安排，却体现出一种高级的学术品味。它没有采用传统的“基因组-蛋白质组-生物信息学”的线性展开，而是巧妙地在不同章节之间建立起“反馈回路”的逻辑关系。例如，在讨论基因组变异分析时，作者会立即穿插一个简短但精确的案例，说明这些变异如何通过转录本差异最终体现在蛋白质的翻译后修饰上，并立刻引导读者思考如何设计一个生物信息学流程来关联这三者。这种非线性的、互文性的结构，极大地增强了知识的立体感和应用性。我个人最欣赏它对“数据驱动的假设生成”这一概念的阐释，它不再将生物信息学仅仅视为验证实验假设的工具，而是提升到了生成全新科学假设的战略高度。读完后，我感觉自己不再是孤立地看待某一个“组学”数据，而是真正开始以一个复杂生命系统的动态观察者的视角去思考问题，这对于任何希望在生物科学领域进行深度创新的研究者来说，都是一本不可多得的宝典。
评分对于我们这些在高校任教的老师来说，选择一本合适的教材或参考书来引导学生进入前沿领域至关重要，既要保证科学的严谨性，又不能过于晦涩难懂，让学生望而却步。这本书在这方面拿捏得恰到好处。我主要关注的是它在伦理和社会影响方面的讨论。很多技术书籍常常避开这些敏感话题，或者只是蜻蜓点水。但这本著作则用相当大的篇幅，以客观、深入的笔触探讨了基因编辑技术带来的潜在风险、数据隐私保护的必要性，以及大规模生物信息数据库的构建所涉及的公平性问题。这种将硬科学与人文关怀结合的深度，让我非常欣赏。它不仅仅是在教“如何做研究”，更是在引导未来的科学家思考“为什么以及应该如何负责任地做研究”。我计划在下一学期的研究生研讨课中，将这本书的最后几个章节作为核心阅读材料，激发学生们对科学伦理更深层次的思考，这对于培养具有社会责任感的科研人才，是极其宝贵的资源。
评分专业书。打算买了
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