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出版者:Wiley VCH

作者:Lengauer, Thomas 编

出品人:

页数:1814

译者:

出版时间:2007-1-11

价格:GBP 450.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783527312788

丛书系列:

图书标签:

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

好的，以下是一份关于一本名为《Bioinformatics》的图书的详细简介，这份简介将完全聚焦于该书的内容，并且不会提及或暗示任何与您原始要求相关的限制或过程。 --- 《现代生物信息学：从基础算法到前沿应用》 图书简介 导言：计算驱动的生命科学革命 在二十一世纪，生物学已经无可避免地迈入了数据密集型时代。基因组测序、高通量蛋白质组学以及系统生物学实验的爆炸性发展，为研究人员提供了前所未有的海量信息。然而，这些原始数据本身并不能自动转化为知识。将这些海量的“数据海洋”转化为可操作的生物学洞察力，正是现代生物信息学（Bioinformatics）的核心使命。 本书《现代生物信息学：从基础算法到前沿应用》并非一本侧重于计算机科学理论的教材，而是深度聚焦于如何运用计算工具和统计模型来解决当代生命科学中最紧迫和复杂的问题。本书旨在为生物学家、生物医学研究人员、计算科学家以及高年级本科生和研究生提供一个全面、系统且实用的指南，涵盖从基础的数据处理技术到尖端的机器学习在生物学中的应用。 第一部分：生物信息学基石——数据结构与序列分析 本部分为后续高级主题奠定坚实的理论和实践基础。我们首先深入探讨生物学数据的特殊性，包括如何高效地存储和管理大规模基因组数据。 序列数据基础与处理： 详细讲解DNA、RNA和蛋白质序列的表示方法，以及FASTA、FASTQ等核心文件格式的解析。重点介绍数据清洗、质量控制（QC）和预处理流程，这是所有后续分析成功的关键前提。 字符串匹配算法的生物学应用： 传统的搜索算法（如KMP、Boyer-Moore）在生物学中的特化版本——Smith-Waterman和BLAST算法——将作为核心内容进行深入剖析。我们将不仅解释它们的数学原理，更侧重于如何根据不同的生物学问题（如同源性搜索、多序列比对）来选择和优化这些工具的使用参数。 多序列比对（MSA）： 探讨构建精准MSA的方法，包括动态规划的扩展（如Progressive Alignment、Iterative Refinement），以及如何利用MSA进行进化分析和保守位点识别。 第二部分：基因组学与转录组学的深度挖掘 随着测序技术的成熟，本部分转向对全基因组和基因表达数据的解读。这是生物信息学应用最广泛的领域之一。 从组装到注释： 对于新生测序数据，我们详述从头组装（de novo assembly）的策略，重点介绍Contig和Scaffold的构建逻辑，以及如何利用映射组装（mapping-based assembly）来验证和完善基因组结构。随后，深入讲解基因预测、非编码RNA识别和结构变异（SV）检测的计算流程。 转录组分析（RNA-Seq）： 本章是本书的重头戏之一。涵盖从原始reads到差异表达分析（DGE）的完整流程。详细比较不同的定量方法（如基于计数、基于TPM/FPKM），并提供关于如何进行统计学显著性检验（如DESeq2, edgeR）的实用指导。此外，也探讨了单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据预处理、降维（如PCA, t-SNE, UMAP）和细胞类型注释的最新方法。 功能富集与通路分析： 介绍如何将基因列表转化为具有生物学意义的洞察。详细阐述GO（Gene Ontology）和KEGG通路分析的统计学基础，包括超几何检验和富集得分计算，以及如何避免常见的统计陷阱。 第三部分：结构生物信息学与蛋白质组学 本部分将视角从核酸序列扩展到三维的分子结构和蛋白质相互作用网络。 蛋白质结构预测与建模： 探讨从一级序列推导二级和三级结构的方法论。重点分析同源建模（Homology Modeling）、从头预测（ab initio）的基本原理，以及AlphaFold等深度学习模型的出现如何重塑这一领域。同时，讨论结构比对（如TM-score）和分子对接（Molecular Docking）的计算流程及其在药物发现中的作用。 蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）： 介绍如何构建、可视化和分析复杂的生物网络。阐述网络拓扑指标（如中心性、模块性）的计算，以及如何利用这些指标来识别关键的调控因子和生物过程模块。 第四部分：进化、系统与计算方法进阶 本部分聚焦于宏观尺度的分析和先进的计算范式。 系统发育分析： 讲解构建进化树的核心方法，包括距离矩阵法（如NJ）、最大简约法（MP）和最大似然法（ML）。详细讨论如何评估树的可靠性（如Bootstrap检验）以及如何解释系统发育关系。 机器学习在生物信息学中的应用： 随着数据量的增长，本章探讨监督学习（如支持向量机SVM、随机森林）在疾病分类、表型预测中的应用。更重要的是，深入介绍深度学习（如CNN、RNN）如何被用于处理序列数据和图像数据，例如识别转录因子结合位点或分析病理切片图像。 临床与精准医学： 探讨生物信息学工具如何集成到临床决策支持系统中。包括变异的优先级排序（Variant Prioritization）、致病性预测模型以及如何利用群体遗传学数据（如GWAS）来解释复杂疾病的遗传基础。 实践与工具导向 贯穿全书的特色在于其高度的实践性。每章均配有详细的案例研究，并明确指出当前业界和学术界广泛使用的软件工具（如Samtools, GATK, Trinity, Seurat等）的操作流程和最佳实践。本书侧重于“如何解决问题”，而非仅仅“描述方法”，确保读者能够将所学知识直接应用于实际的科研项目中。 目标读者 本书是为有志于在计算生物学领域深耕的研究人员量身打造的。它要求读者具备基础的生物学知识和对编程/脚本语言（如R或Python）的基本了解，但即便缺乏深厚的计算机背景，清晰的结构和详尽的解释也能引导读者掌握所需的计算技能。 《现代生物信息学：从基础算法到前沿应用》致力于成为连接生物学直觉与计算严谨性的桥梁，驱动下一代生命科学的发现。

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