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页数:453

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出版时间:2009-3

价格:79.00元

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isbn号码:9787122031808

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• Bioinformatics
• 结构生物信息学
• 蛋白质结构
• 生物信息学
• 计算生物学
• 分子建模
• 药物设计
• 基因组学
• 蛋白质工程
• 生物化学
• 系统生物学

好的，这是一份关于《结构生物信息学》之外的其他图书的详细简介。 --- 《计算化学导论：从基础原理到前沿应用》 图书简介 本书旨在为化学、物理学、生物学及相关领域的学生、研究人员和从业者提供一个全面且深入的计算化学领域入门指南。作为一门跨学科的前沿领域，计算化学已经成为现代科学研究中不可或缺的工具，它利用先进的计算技术模拟和预测分子体系的行为，极大地推动了新材料的发现、药物的开发以及对复杂化学过程的理解。 第一部分：基础理论与方法 本书伊始，详尽阐述了支撑计算化学的物理和数学基础。我们首先回顾量子力学的基础原理，重点介绍薛定谔方程的建立、近似方法（如玻恩-奥本海默近似）以及波函数的概念。在此基础上，我们将深入探讨量子化学计算的基石——从头算（ab initio）方法。这包括 Hartree-Fock (HF) 方法的详细推导，探讨其局限性，并引入一阶和二阶微扰理论，如 Møller-Plesset (MP2) 方法，用以描述电子关联效应。 随后，本书转向应用最为广泛的密度泛函理论 (DFT)。我们对 Hohenberg-Kohn 定理和 Kohn-Sham 方程进行了严谨的阐述，并对各种泛函（如 LDA, GGA, Meta-GGA）的演变和性能进行了深入比较分析。这一部分强调了选择合适的泛函对计算精度的关键性。 在介绍完高精度量子化学方法后，本书将焦点转移到半经验方法。这类方法通过牺牲部分理论精确性来换取计算效率的提升，使其在大分子体系模拟中具有重要价值。 第二部分：分子力学与分子动力学模拟 理解大型分子体系（如蛋白质、聚合物）的动态行为，计算化学依赖于分子力学（MM）和分子动力学（MD）模拟。本书详细介绍了这些方法的原理，特别是势能函数（力场）的构建。我们探讨了各种经典力场（如 AMBER, CHARMM, OPLS）的组成部分，包括键合项、非键合项（范德华力和静电相互作用）的数学表达和参数化过程。 分子动力学 (MD) 模拟是理解时间依赖性过程的核心工具。本书详细讲解了如何通过数值积分求解牛顿运动方程，包括 Verlet 算法及其变种。我们重点讨论了在模拟过程中维持系统热力学平衡的关键技术，如热浴与压力浴的耦合算法（例如 Langevin 动力学和 Berendsen 温控法）。此外，我们还详细阐述了处理长程相互作用（如静电作用）的周期性边界条件和快速多极子方法（FMM）等高效计算策略。 第三部分：高级模拟技术与应用拓展 为了克服传统MD在探索高维能面时的局限性，本书深入探讨了增强采样方法。这包括伞形采样（Umbrella Sampling）、Metadynamics 以及最近发展起来的基于机器学习的势能面构建方法。这些技术使研究者能够有效地计算自由能景观（Free Energy Landscape, FEL），这对理解生化过程至关重要。 在应用层面，本书涵盖了计算化学在多个关键领域的实际应用： 1. 化学反应机理研究： 介绍如何定位过渡态结构（Transition State, TS），并利用反应速率理论（如过渡态理论，TST）计算反应速率常数。 2. 材料科学中的应用： 阐述如何利用密度泛函理论研究晶体结构、电子带隙和催化剂表面反应活性。 3. 药物设计与筛选： 重点介绍分子对接（Molecular Docking）的基本原理，包括评分函数（Scoring Functions）的评估，以及如何将分子动力学模拟整合到虚拟筛选流程中，以评估配体与靶蛋白的结合强度。 第四部分：软件与数据处理 本书最后一部分关注计算化学的实践操作。我们简要介绍了主流的量子化学软件包（如 Gaussian, ORCA, NWChem）和分子动力学软件包（如 GROMACS, NAMD, Desmond）的核心功能和使用流程。同时，我们强调了从庞大的模拟数据中提取有意义物理化学信息的重要性，涵盖了数据可视化、均值化处理以及误差分析的标准流程。 通过本书的学习，读者将不仅掌握计算化学的理论框架，更能熟练运用计算工具解决实际的科学问题，为未来的跨学科研究打下坚实的基础。 ---

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《结构生物信息学》这本书在介绍“蛋白质-核酸相互作用”这一复杂领域时，给了我极大的启发。作者并没有将蛋白质和核酸视为两个独立的实体，而是着重强调了它们之间精妙的识别机制。他详细阐述了如何通过分析蛋白质的DNA结合域（DNA-binding domain）的结构特征，来预测其与DNA的结合模式，比如螺旋-转角-螺旋（helix-turn-helix）、锌指（zinc finger）等经典结构。我印象深刻的是，作者通过大量实例，展示了蛋白质是如何精确识别DNA序列中的特定碱基，以及这种识别是如何影响基因表达的。书中关于“RNA结构预测”的部分也同样精彩，作者解释了RNA的二级结构（如茎环）如何影响其三维折叠，进而决定其功能。这种对分子“对话”的微观解读，让我对生命过程中那些看不见的调控机制有了更深刻的理解。此外，书中还介绍了如何利用计算方法来模拟蛋白质-核酸复合物的形成过程，以及如何通过分析复合物的结构来设计干预分子，例如阻碍病毒复制或者调节基因表达。这部分内容对于我理解基因调控和开发新型疗法具有非常重要的指导意义。

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《结构生物信息学》这本书给我的感觉，与其说是一本教科书，不如说是一位经验丰富的导师在娓娓道来。作者在讲解生物大分子的三维结构预测时，并没有直接抛出复杂的机器学习模型，而是先回顾了早期基于同源建模的思路，然后逐步引入了更先进的深度学习方法，并详细解释了每种方法在实际应用中的优势与局限。我印象最深的是关于“模板搜索”那一章，作者用非常形象的比喻，把寻找已知结构作为预测未知结构模板的过程，比作是在庞大的图书馆里寻找一本与你想要的书风格相似的书。他不仅讲解了算法的细节，更重要的是，分享了在实际操作中可能会遇到的挑战，比如如何处理同源性较低的序列，如何评估预测结构的质量等等。这些“过来人”的经验，对于我来说简直是无价之宝。书中还穿戴了大量的案例研究，从癌症相关蛋白的结构解析，到抗病毒药物的设计，每一个案例都紧密结合了生物学背景和计算方法，让我看到了结构生物信息学在现实世界中的巨大价值。我特别喜欢作者在介绍某些算法时，会穿插一些历史发展的脉络，比如某个关键算法的提出对整个领域产生了怎样的推动作用。这种纵深感让知识的学习不再是平面的堆砌，而是有了一条清晰的演进轨迹。读这本书，我感觉自己不仅在学习技术，更是在学习一种解决问题的思维方式。

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当我翻开《结构生物信息学》这本书中关于“生物大分子可视化”的部分时，我简直被眼前展现出的美丽世界所震撼。作者并没有将可视化仅仅当作是“画图”的工具，而是将其提升到了理解分子机制的高度。他详细介绍了各种可视化软件（如PyMOL, VMD）的功能和操作技巧，并重点阐述了如何利用不同的渲染方式，比如卡通图、球棒模型、表面图等，来突出蛋白质的关键区域、活性位点、或者与配体的相互作用。我尤其欣赏书中关于“分子动力学轨迹可视化”的讲解，通过动态地播放蛋白质的运动过程，我仿佛能亲眼看到蛋白质是如何折叠、展开，以及如何与周围环境相互作用的。这种沉浸式的学习体验，是任何二维的图表都无法比拟的。作者还分享了如何根据不同的研究目的，选择最合适的可视化策略，比如在撰写论文时，如何制作出既美观又能清晰传达信息的图。更重要的是，书中还穿插了关于如何将可视化结果与实验数据相结合的案例，让我明白，可视化不仅仅是展示，更是用来解释和验证科学发现的重要手段。读完这部分，我感觉自己仿佛掌握了一双“透视眼”，能够深入到分子的微观世界，去观察那些肉眼看不见的精妙结构和运动。

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《结构生物信息学》这本书在“蛋白质工程与药物设计”部分，展现了计算方法在改造生物分子和创造新功能上的强大潜力。作者并没有将蛋白质工程视为简单的“随机突变”尝试，而是强调了基于结构的理性设计。他详细阐述了如何通过分析蛋白质的活性位点、结合口袋以及稳定性相关的区域，来有针对性地进行氨基酸突变，从而优化蛋白质的催化活性、结合亲和力或者稳定性。我尤其惊叹于书中关于“酶工程”的案例，展示了如何通过对天然酶进行结构改造，使其在非生理条件下保持活性，或者产生全新的催化功能。在药物设计方面，作者详细介绍了如何利用分子对接、虚拟筛选等技术，来发现具有潜在药用价值的小分子化合物。他着重强调了“构效关系”（structure-activity relationship, SAR）的重要性，即理解小分子与靶蛋白的相互作用模式，是优化药物疗效和降低毒副作用的关键。书中还穿插了关于“药物靶点识别”和“耐药性机制”的讨论，让我意识到结构生物信息学在应对疾病挑战中的关键作用。这本书让我看到了，计算工具不仅仅是分析工具，更是创造的工具，能够帮助我们设计出更有效、更安全的生物分子和药物。

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我被《结构生物信息学》这本书中关于“功能预测”的章节深深吸引了。作者并没有将功能预测与结构预测割裂开来，而是强调了结构是理解功能的基础。他详细阐述了如何利用已知的蛋白质结构数据库（如PDB）来推断未知序列的蛋白质功能，例如通过搜索具有相似三维结构的已知蛋白质，或者通过识别蛋白质表面上保守的功能区域。书中关于“结构域”（domain）和“功能模体”（motif）的讨论，让我明白了蛋白质的不同部分可能承担着不同的功能，而这些功能的识别往往依赖于其独特的三维构象。我特别喜欢作者在介绍“序列同源性搜索”（sequence homology search）时，不仅仅是讲解BLAST等工具的使用，而是深入分析了序列相似性与结构相似性之间的关系，以及在某些情况下，序列差异很大但结构却高度保守的例子。这种对细微之处的洞察，展现了作者扎实的生物学功底。此外，书中还介绍了许多基于结构的功能预测方法，比如利用已知的结合位点信息来推断未知蛋白质的配体结合能力，或者通过分析蛋白质的表面电荷分布来预测其与其他分子的相互作用。这部分内容为我研究那些功能尚未明确的基因提供了非常有价值的思路。

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这部《结构生物信息学》绝对是一本能够点燃研究者激情的好书。作者在探讨蛋白质-配体相互作用时，展现出的不仅仅是计算的严谨，更是一种对分子间“对话”的诗意描绘。他详细阐述了如何通过分子对接（molecular docking）来预测小分子与靶蛋白的结合模式，并着重分析了影响对接精度的各种因素，比如力场的选择、溶剂模型的设定、以及如何有效过滤对接结果。书中关于“打分函数”（scoring function）的讨论，深入浅出，让我理解了为何不同的打分函数会有不同的预测能力，以及如何根据具体的研究目标选择最合适的打分函数。我尤其赞赏书中对“构象搜索”（conformational search）的讲解，它让我意识到，很多时候，蛋白质和配体都不是刚性的，而是能够动态地调整自己的形状来达到最佳结合。这种动态的视角，与我之前对分子对接的理解有了很大的提升。作者还分享了许多在实际应用中遇到的“坑”，比如如何处理配体的柔性，如何避免“假阳性”结果，以及如何通过实验验证来指导计算过程。这些经验性的建议，对于我这样需要将计算结果用于实际实验设计的研究者来说，是极其宝贵的。读这本书，我感觉自己不仅在学习一套工具，更是在学习如何运用这些工具来“设计”具有特定功能的分子，这无疑为我的药物研发工作打开了新的思路。

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《结构生物信息学》这本书在介绍生物大分子结构比较和分类时，给我带来了全新的视角。作者并没有简单地列出各种比对算法，而是从“形态学”的角度来理解蛋白质的三维结构，将相似的结构域看作是生物大分子的“基本构件”。他深入浅出地讲解了如何使用各种度量标准（如RMSD）来量化结构之间的差异，以及如何利用聚类分析来发现具有相似结构或功能的蛋白质家族。我特别惊叹于书中对于“折叠模式”（fold）的分类和讨论，将看似千差万别的蛋白质结构归纳为少数几种基本模式，这让我对蛋白质结构的多样性和普适性有了更深刻的认识。作者还穿插了关于蛋白质演化和功能演变如何影响其结构的信息，让我理解了为什么相似的结构可能出现在功能完全不同的蛋白质中，或者功能相似的蛋白质却拥有截然不同的结构。这种从结构到功能，再到演化的宏观视角，极大地拓展了我的视野。书中还提供了一些在线数据库的介绍和使用方法，比如PDBsum、SCOP、CATH等，让我知道如何去查找和利用现有的结构信息来指导自己的研究。这本书让我看到了结构生物信息学作为连接生命科学和计算机科学的桥梁的强大力量。

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《结构生物信息学》这本书的最后部分，以一种非常前瞻的视角，探讨了该领域的未来发展趋势。作者并没有止步于现有的技术和方法，而是展望了诸如AI在生物大分子结构预测中的革命性影响，例如AlphaFold2的出现如何颠覆了行业格局。他深入分析了AI模型在理解蛋白质折叠原理、预测复合物结构以及设计全新蛋白质方面的巨大潜力，并讨论了这些技术可能带来的伦理和社会挑战。此外，书中还探讨了大数据和高性能计算在结构生物信息学中的作用，以及如何利用多组学数据（如基因组学、转录组学、蛋白质组学）与结构信息相结合，来更全面地理解生命系统。我特别欣赏作者对于“计算化学”在结构生物信息学中的重要性的强调，比如如何利用量子化学计算来精确描述分子间的相互作用，以及如何利用分子动力学模拟来捕捉生物分子的动态行为。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了一套知识体系，更像是站在了一个时代的潮头，看到了结构生物信息学在未来的无限可能。这本书无疑会激励更多有志之士投身于这个充满活力和挑战的交叉学科领域。

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《结构生物信息学》这本书在探讨“从序列到结构”的预测方法时，展现了作者深厚的功底和清晰的逻辑。他没有回避这个领域面临的挑战，而是坦诚地分析了序列信息对于结构预测的局限性，并逐步引入了各种基于同源性、物理化学原理以及机器学习的预测策略。我印象深刻的是关于“同源建模”（homology modeling）的讲解，作者详细解释了如何选择合适的模板，如何进行序列比对，以及如何优化模型。他特别强调了对预测结构进行评估的重要性，介绍了各种评估指标和常用的验证方法。随后，书中又自然地过渡到了更具挑战性的“从头预测”（ab initio prediction）方法，并详细介绍了如 Rosetta, QUARK 等经典算法的原理和应用。让我惊喜的是，作者并没有停留在对算法的描述，而是结合了大量的实际案例，展示了这些方法是如何成功应用于解析一些没有已知同源结构的蛋白质。更难能可贵的是，书中还讨论了近期深度学习在结构预测领域的突破性进展，并展望了未来的发展方向。读到这里，我感觉自己仿佛沿着一条清晰的学术脉络，看到了结构预测技术是如何从星星之火发展到今天的燎原之势。

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刚刚翻开《结构生物信息学》这本书，就被它的开篇深深吸引了。作者并没有一开始就枯燥地罗列理论公式或者晦涩的算法，而是巧妙地从一个生物学研究的实际问题切入，比如某个重要蛋白质的功能失调是如何导致疾病的，而解析这个蛋白质的三维结构又是如何帮助我们理解其失调机制的。我脑海中立刻浮现出自己曾经在实验室里对着一堆数据苦苦思索的场景，这本书仿佛在说：“嘿，别担心，有办法！” 随后，它循序渐进地介绍了结构生物信息学在解决这些问题上的核心思想和方法论。那种感觉就像是拿到了一把解锁复杂生物奥秘的金钥匙。书中对于生物大分子（如蛋白质、核酸）结构特点的描述，也并非简单地堆砌数据，而是结合了演化、物理化学等多个学科的视角，让我对这些生命基本单元有了更宏观、更深刻的认识。尤其是一些关于结构稳定性、动力学行为的讨论，竟然能联系到日常生活中的物理现象，比如水分子如何影响蛋白质的折叠，这种跨界的类比让原本抽象的概念变得生动有趣。我特别欣赏书中对于“为什么”的强调，不仅仅是“怎么做”，而是深入阐述了每种技术、每种算法背后的科学原理和逻辑。这对于我这样的学习者来说至关重要，能够建立起扎实的理论基础，而不只是停留在“调包侠”的层面。书中的图示也非常精美，那些三维结构的渲染图，色彩搭配和角度选择都恰到好处，帮助我直观地理解那些复杂的分子几何。即使是初学者，也能够通过这些图像快速掌握关键信息。我已经迫不及待地想继续深入阅读，探索这本书将带我走进怎样的结构生物信息学世界。

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翻译不好。

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过时太快更新太慢是硬伤。翻译一般，没有体现出原文的高逻辑水准。

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原版应该是成文于21世纪初，已经十年多了，对于生物学，特别是生物信息来说，很多内容已经过时、落伍。 另外，翻译的很差，生硬！感觉像是机器翻译。例如：Python 是一类High-level的编程语言，直接把High-level翻译成“高水平”。Latest的浏览器翻译成“最近的”而不是最新的。

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翻译不好。

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过时太快更新太慢是硬伤。翻译一般，没有体现出原文的高逻辑水准。