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出版者:湖南科技

作者:黎傑強

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2006-09-01

價格:18.00元

裝幀:

isbn號碼:9787535747198

叢書系列:

圖書標籤:

• 遺傳學
• 實驗
• 生物學
• 分子生物學
• 基因
• DNA
• 染色體
• 實驗室
• 教學
• 科學

《跨越時空的密碼：生物信息學導論與應用》 內容簡介： 隨著高通量測序技術的飛速發展和生物學研究的日益深入，海量的生命數據以前所未有的速度積纍。如何有效地存儲、管理、分析和解讀這些復雜的數據，已成為現代生命科學，尤其是遺傳學、分子生物學和係統生物學領域麵臨的核心挑戰。《跨越時空的密碼：生物信息學導論與應用》正是在這一背景下應運而生的一部全麵、係統且極具實踐指導意義的專著。它旨在為生命科學研究人員、計算機科學專業學生以及對生物大數據感興趣的領域專傢，提供一把解密生命奧秘的數字鑰匙。 本書摒棄瞭傳統生物學教科書中對實驗操作的冗餘描述，而是聚焦於數據驅動的科學發現。全書結構嚴謹，邏輯清晰，內容涵蓋瞭從基礎概念到尖端算法的廣闊領域，力求實現理論深度與實際操作的完美結閤。 第一部分：生物信息學基礎與數據構建 本部分是理解整個學科體係的基石。我們首先深入探討瞭生物信息學的曆史沿革與學科定位，明確瞭其在基因組學、蛋白質組學和代謝組學研究中的核心作用。隨後，重點講解瞭生物學數據的標準化、存儲與管理。 核心數據類型解析： 詳細介紹瞭DNA、RNA、蛋白質序列數據的格式（FASTA, GenBank, FASTQ等）及其元數據結構。特彆強調瞭大規模測序數據（NGS）産生的FASTQ文件的質量控製、預處理流程，包括去適配器、低質量堿基過濾和錯誤率評估等關鍵步驟。 數據庫與資源整閤： 係統梳理瞭全球主要的生物信息學數據庫，如NCBI的GenBank、RefSeq、PDB、UniProtKB等。不同於簡單的羅列，本書側重於講解如何高效地進行跨庫數據檢索、整閤與關聯分析，幫助讀者構建起一個動態的知識網絡。例如，如何通過API或E-utilities從多個數據庫中批量提取特定基因傢族的結構域信息和功能注釋。 計算環境搭建與基礎編程： 鑒於生物信息學的高度依賴計算，本書投入瞭相當篇幅介紹Linux/Unix命令行環境的精髓，包括Shell腳本編程（Bash/Python基礎）在自動化數據處理流水綫中的應用。這部分內容旨在使讀者能夠獨立搭建和維護自己的分析環境，實現從原始數據到初步結果的自動化轉換。 第二部分：序列比對與結構預測的算法核心 本部分深入挖掘瞭生物信息學中最經典和最核心的算法，這是解讀序列信息和預測分子功能的基礎。 序列比對的演進： 從經典的Needleman-Wunsch（全局比對）和Smith-Waterman（局部比對）算法的動態規劃原理齣發，詳細剖析瞭其時間復雜度和優化策略。隨後，重點過渡到BLAST算法，不僅解釋瞭其啓發式搜索的原理（如種子區域選擇和E值統計的含義），更重要的是，指導讀者如何根據不同的研究目標（同源性搜索、多重序列比對）選擇閤適的BLAST程序（blastn, blastp, blastx等）及其參數設置。 多序列比對（MSA）與係統發育分析： 討論瞭ClustalW、MAFFT等常用MSA工具的原理。深入探討瞭一緻性評分矩陣的構建，並詳述瞭基於MSA構建係統發育樹的方法，包括距離矩陣法（UPGMA, Neighbor-Joining）和基於字符的方法（Maximum Parsimony, Maximum Likelihood）。對係統發育樹的拓撲結構解讀和軟件（如MEGA, RAxML）的使用進行瞭詳盡的實戰指導。 蛋白質結構預測與功能域識彆： 針對蛋白質的三維結構預測這一難題，本書概述瞭從同源建模、摺疊識彆到AlphaFold2等深度學習方法的最新進展。重點講解瞭如何利用PSI-BLAST進行遠程同源搜索，如何利用HMMER進行蛋白質傢族和結構域（如Pfam數據庫）的掃描與鑒定，以及如何解讀預測齣的結構質量評估分數（如pLDDT）。 第三部分：基因組學與轉錄組學的深度挖掘 現代生物學研究的重點聚焦於基因組和轉錄組的定量和功能分析。本部分係統介紹瞭解析這些復雜數據的標準流程。 從測序數據到基因組組裝： 詳細描述瞭從頭組裝（De Novo Assembly）麵臨的挑戰（重復序列、覆蓋度不均），並比較瞭基於Overlap-Layout-Consensus (OLC) 和 De Bruijn 圖方法的優劣。重點講解瞭如何使用K-mer分析評估基因組質量和預測倍性。 基因預測與注釋： 闡述瞭真核生物和原核生物的基因結構差異，並介紹瞭預測基因和非編碼RNA（lncRNA, miRNA）的主要算法（如AUGUSTUS, GENSCAN）。關鍵在於如何利用跨物種保守性、開放閱讀框（ORF）特徵和EST/RNA-seq數據進行高精度注釋，並將預測結果映射到參考基因組。 轉錄組定量分析（RNA-Seq）： 本部分構建瞭完整的RNA-Seq分析流程。從原始FASTQ文件的質量控製開始，到序列比對（如STAR, HISAT2），再到基因錶達的定量（FPKM/TPM的局限性與Count的獲取）。最後，深入講解瞭差異錶達基因（DEG）的統計模型（如DESeq2, edgeR），包括如何處理低計數數據、如何進行多重檢驗校正，以及如何解讀火山圖和熱圖。 第四部分：功能注釋、網絡構建與高級應用 數據分析的終極目標是理解生物學意義。本部分將分析結果轉化為可解釋的生物學洞見。 功能富集分析（GSEA/ORA）： 詳細剖析瞭GO（Gene Ontology）和KEGG/Reactome通路分析的統計學基礎。對比瞭過錶達富集分析（ORA）和基因集富集分析（GSEA）的適用場景，並指導讀者如何選擇閤適的背景集和校正方法，以避免生物學結論的偏差。 生物分子網絡構建與分析： 介紹瞭構建蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）網絡、基因調控網絡（GRN）的方法，包括數據來源（實驗證據、預測數據庫）和網絡拓撲分析（中心性指標、模塊發現）。利用Cytoscape等工具進行可視化和關鍵節點（Hub Gene）的識彆，是本章的實踐重點。 宏基因組學與單細胞數據概覽： 鑒於當前研究熱點，本書對新興領域進行瞭前瞻性介紹。在宏基因組學部分，涵蓋瞭16S rRNA分析流程（分類單元識彆、Alpha/Beta多樣性）和Shotgun測序的組裝與功能基因豐度估計。在單細胞領域，則概述瞭ScRNA-seq數據的降維、聚類（如Seurat流程）和細胞類型鑒定的核心挑戰與解決方案。 總結與展望： 《跨越時空的密碼：生物信息學導論與應用》不僅是一本參考手冊，更是一份實用的研究指南。它側重於“如何做”和“為什麼這樣做”，強調計算思維在解決復雜生物學問題中的不可替代性。通過本書的學習，讀者將能夠掌握主流的生物信息學工具鏈，獨立設計和執行復雜的數據分析項目，真正實現從海量數據中提取精準、可靠的生命科學知識。本書適閤有一定生物學或計算背景，希望快速進入或深化數據驅動型研究的專業人士閱讀。

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