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出版者:

作者:Rodrigo, Allen G.; Learn Jr, Gerald H.; Learn, Gerald H.

出品人:

頁數:308

译者:

出版時間:2000-10

價格:$ 258.77

裝幀:

isbn號碼:9780792379942

叢書系列:

圖書標籤:

HIV
Molecular Sequences
Computational Biology
Evolutionary Biology
Bioinformatics
Viral Genetics
Sequence Analysis
Phylogenetics
Data Mining
Algorithms

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具體描述

Computational and Evolutionary Analysis of HIV Molecular Sequences is for all researchers interested in HIV research, even those who only have a nodding acquaintance with computational biology (or those who are familiar with some, but not all, aspects of the field). HIV research is unusual in that it brings together scientists from a wide range of disciplines: clinicians, pathologists, immunologists, epidemiologists, virologists, computational biologists, structural biologists, evolutionary biologists, statisticians and mathematicians. This book seeks to bridge the gap between these groups, in both subject matter and terminology. Focused largely on HIV genetic variation, Computational and Evolutionary Analysis of HIV Molecular Sequences covers such issues as sampling and processing sequences, population genetics, phylogenetics and drug targets.

好的，這是一本關於計算與進化分析的圖書簡介，但它不包含《Computational and Evolutionary Analysis of HIV Molecular Sequences》中的內容。 --- 書名：《先進生物信息學中的計算方法與應用》作者： [作者姓名，例如：張偉，李芳] 齣版社： [齣版社名稱，例如：科學齣版社] 齣版年份： [年份，例如：2023] --- 內容概要本書深入探討瞭現代生物學研究中至關重要的計算方法和算法，聚焦於基因組學、蛋白質組學以及係統發育分析三大核心領域。旨在為生命科學、生物工程以及計算科學的研究者和學生提供一套全麵且實用的工具箱，用於處理和解析海量生物數據。本書不涉及病毒學或特定病原體的分子序列分析，而是側重於通用的、跨物種的計算建模與數據挖掘技術。全書結構清晰，從基礎的數據結構和算法設計開始，逐步深入到復雜的生物網絡建模和高通量測序數據處理流程。我們著重強調理論與實踐的結閤，通過大量的案例分析和僞代碼示例，幫助讀者掌握如何將數學模型轉化為有效的生物學洞察。第一部分：生物信息學基礎與數據處理本部分奠定瞭計算生物學研究的基石，重點關注生物數據的存儲、檢索和預處理技術。第一章：生物序列數據的組織與檢索本章詳細介紹瞭處理DNA、RNA和蛋白質序列所必需的數據結構。我們將探討如何高效地錶示和存儲大規模序列數據庫，如使用後綴樹（Suffix Trees）和BWT（Burrows-Wheeler Transform）索引技術，以實現快速的模式匹配和序列比對。內容包括Smith-Waterman和BLAST算法的優化實現，側重於提高在分布式計算環境下的查詢效率。第二章：高通量測序數據的預處理與質量控製隨著新一代測序（NGS）技術的普及，數據量呈指數級增長。本章專注於處理原始測序讀段（Reads）的挑戰。內容涵蓋質量評分（Phred Score）的解讀、錯誤校正算法（如基於圖的校正方法）的原理與應用，以及有效的數據過濾策略，確保後續分析的可靠性。我們將詳細討論K-mer計數在初步質量評估和物種鑒定中的作用。第三章：基礎序列比對與組裝算法本章深入講解瞭全局比對（Needleman-Wunsch）和局部比對（Smith-Waterman）算法的動態規劃原理及其在不同生物學場景下的適用性。隨後，我們將重點分析De Novo和基於參考基因組的組裝策略。對於De Novo組裝，詳細闡述瞭Overlap-Layout-Consensus (OLC)和基於圖的組裝（如A-Bruijn 圖）的優勢與局限性，並探討瞭如何利用讀段覆蓋度信息進行組裝質量評估。第二部分：基因組學與功能注釋本部分聚焦於從序列數據中提取結構信息和生物學功能，重點放在基因組特徵的預測和分析上。第四章：基因和結構預測的統計模型本章探討瞭識彆基因結構（如外顯子、內含子邊界）的關鍵計算模型。核心內容是隱馬爾可夫模型（HMMs）在蛋白質結構域識彆和基因預測中的應用。我們將構建一個基礎的HMM框架，用於區分編碼區和非編碼區，並討論如何使用Viterbi算法進行最優序列解析。此外，還將介紹基於機器學習的替代剪接位點預測方法。第五章：比較基因組學中的同源性與保守性分析比較基因組學是理解物種間差異和共同祖先關係的關鍵。本章詳細介紹基因傢族鑒定和共綫性分析。內容包括如何使用MCScanX等工具背後的核心算法，來識彆染色體級彆的重排和片段重復。我們還將探討基因樹的構建與物種樹的校準，確保進化關係分析的準確性。第六章：轉錄組學數據的量化與差異錶達分析本章專門處理RNA測序（RNA-Seq）數據。重點在於基因錶達水平的量化，包括使用Salmon或Kallisto等快速量化工具背後的僞比對（Pseudo-alignment）技術。隨後，本部分將詳述統計模型（如DESeq2和edgeR的負二項分布模型）在確定差異錶達基因（DEGs）中的應用，以及如何進行下遊的通路富集分析（如GO和KEGG）。第三部分：進化係統發育分析與網絡構建本部分是本書的難點和重點，專注於利用計算工具推斷生命曆史和生物分子間的相互作用網絡。第七章：係統發育樹的構建方法本章全麵覆蓋瞭構建可靠係統發育樹的計算策略。我們將區分基於距離的方法（如UPGMA和Neighbor-Joining）和基於字符的方法（如最大簡約法和最大似然法）。特彆地，我們將深入解析Felsenstein的似然性公式，並討論如何使用如RAxML或IQ-TREE等軟件背後的啓發式搜索策略來尋找最優拓撲結構。第八章：分子鍾校準與時間推斷係統發育分析的最終目標之一是估計進化的時間尺度。本章介紹瞭分子鍾假說的檢驗方法，並詳細介紹瞭貝葉斯方法（如BEAST）在分子時間校準中的核心地位。內容包括先驗信息（如化石證據）的整閤，以及後驗概率的解釋，以確定分化事件發生的大緻時間。第九章：生物分子網絡建模與分析生命活動依賴於復雜的相互作用網絡。本章探討瞭蛋白質-蛋白質相互作用網絡（PPI）和代謝網絡的計算建模。我們將引入圖論（Graph Theory）的基礎概念，如中心性度量（度中心性、介數中心性），用於識彆網絡中的關鍵節點（Hubs）。此外，還將介紹模塊檢測算法（如Louvain算法）在識彆功能性生物學群組中的應用。目標讀者本書適閤於： 1. 生命科學（生物學、遺傳學、生物化學）的研究生和博士後，希望掌握高級計算分析技能的人員。 2. 計算機科學和統計學的學生，有興趣將算法應用於生物學問題的研究者。 3. 在製藥、農業或生物技術行業中從事數據分析的專業人士。掌握本書內容後，讀者將能夠獨立設計、執行和解釋復雜的基因組學、轉錄組學和進化分析項目，為解決前沿的生物學難題打下堅實的計算基礎。