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出版者:Springer London

作者:Chao, Kun-Mao/ Zhang, Louxin

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2009

价格:765.00 元

装帧:

isbn号码:9781848003194

丛书系列:

图书标签:

• 序列比对
• 生物信息学
• 算法
• 数据结构
• 计算机科学
• 基因组学
• 生物学
• 计算生物学
• 字符串匹配
• 动态规划

《Sequence Comparison》是一本深刻探讨序列比对技术及其在生命科学、信息科学等多个领域应用的权威著作。本书并非简单罗列算法，而是致力于构建一个关于序列比对的全面理论框架，深入剖析其背后的数学原理、统计学基础以及计算复杂度，从而帮助读者不仅理解“如何做”，更能理解“为何如此”。 第一部分：序列比对的数学与统计基石 本书的开篇，我们将从最基础的数学和统计学概念出发，为后续的学习奠定坚实的基础。 离散数学与字符串理论： 序列，无论是DNA、RNA、蛋白质，还是文本字符串，本质上都是由有限字符集构成的离散序列。我们将回顾和深入讲解字符串的基本概念，如子串、后缀、前缀、周期等，以及它们在序列比对中的重要性。字符串的结构特性，如模式匹配、字符串匹配算法（如KMP算法的原理和局限性）的初步介绍，将为理解更复杂的比对算法打下基础。 概率论与统计推断： 序列比对的结果往往带有不确定性，需要概率论和统计学工具来评估其显著性。本书将详细介绍概率分布模型，如泊松分布、二项分布在评估随机比对得分的背景下的应用。贝叶斯统计学的思想也将被引入，讲解如何利用先验知识更新比对结果的概率。我们还会深入探讨统计显著性检验（p-value, E-value）的推导过程，以及如何区分真正有意义的比对和偶然的相似性。 信息论基础： 信息熵、互信息等信息论概念在量化序列相似性方面扮演着关键角色。本书将解释这些概念如何被应用于度量序列的冗余度、信息含量，以及如何在比对过程中量化信息的变化。例如，通过比较比对前后序列的信息量差异，我们可以更精细地评估比对的意义。 代数与矩阵运算： 序列比对算法，尤其是动态规划算法，高度依赖于矩阵的运算。我们将回顾矩阵的定义、运算规则，以及在序列比对中如何构建和操作比对矩阵（如得分矩阵、迹线矩阵）。理解这些代数结构是掌握动态规划算法的核心。 第二部分：经典序列比对算法详解 在建立了坚实的理论基础后，本书将逐一深入剖析那些在序列比对领域占据核心地位的经典算法。 Needleman-Wunsch算法： 作为全局比对的典范，Needleman-Wunsch算法将得到详尽的讲解。本书不仅会详细解析其动态规划的递归关系和迭代实现，还会重点讨论其在不同相似性度量（如PAM、BLOSUM矩阵）下的应用，以及如何根据具体的生物学问题调整得分模型。我们将通过具体的实例，手把手地引导读者理解如何构建和填充得分矩阵，如何进行溯源（traceback）以获得最优比对。 Smith-Waterman算法： 针对局部比对，Smith-Waterman算法的原理和实现将被深入探讨。本书将分析其与Needleman-Wunsch算法的关键区别——引入了负得分的清零机制，以及这种机制如何使得算法能够捕捉到序列中最相似的片段。同样，我们将通过实例展示其操作流程，并分析其在发现同源基因片段、蛋白结构域等方面的优势。 Heuristic算法： 鉴于经典算法在处理大规模序列时的计算瓶颈，本书将重点介绍一系列高效的启发式比对算法，包括FASTA和BLAST家族。我们将深入解析它们的设计思想，如何通过单词匹配（word matching）和种子区域（seed region）的构建来快速缩小搜索范围，以及其在速度和灵敏度之间的权衡。本书还将探讨不同BLAST程序（blastn, blastp, blastx, tblastn, tblastx）的设计理念及其适用场景。 多序列比对（Multiple Sequence Alignment - MSA）： 当需要同时比对三个或更多序列时，问题变得更加复杂。本书将介绍主要的MSA算法，包括渐进式比对（progressive alignment）的思想（如ClustalW），以及其优点和缺点。同时，我们也将触及基于默契（consensus-based）和约束（constraint-based）的MSA方法，并讨论它们在构建进化树、发现保守区域方面的作用。 第三部分：序列比对的应用与进阶 掌握了核心算法后，本书将带领读者将这些技术应用于实际问题，并探索更高级的序列比对概念。 生物信息学中的应用： 基因组学： 基因查找、基因预测、基因家族鉴定、染色体映射、物种间基因组比较。 蛋白质组学： 蛋白质结构域识别、功能预测、进化关系分析、抗体设计。 进化生物学： 构建系统发育树、推断物种进化历史、研究基因复制与分化。 分子流行病学： 病毒溯源、病原体传播路径分析。 其他领域的应用： 自然语言处理： 文本相似度比较、剽窃检测、机器翻译、语法分析。 计算机科学： 版本控制系统（如git diff）、文件比较工具、代码相似性分析。 密码学： 序列分析在某些加密算法中的潜在应用。 进阶比对技术： 基于数据库的比对： 深入讲解如何构建和查询大型序列数据库（如GenBank, UniProt），以及使用NCBI BLAST等在线工具进行大规模比对。 基于模型的比对： 隐藏马尔可夫模型（HMMs）在序列比对中的应用，如HMMER工具。 考虑插入、缺失和突变的复杂模型： 讨论如何更精确地建模序列演化过程中的各种事件。 超大规模序列比对： 针对万亿级序列的比对策略和新一代算法的探索。 可视化工具与技术： 如何有效地展示和理解比对结果，如使用Artemis, UCSC Genome Browser, Jalview等工具。 第四部分：评价、挑战与未来展望 本书的最后一部分将回归理论，审视序列比对技术的现状，并展望其未来发展方向。 比对算法的性能评估： 如何客观地衡量不同比对算法的准确性、灵敏度、特异性以及计算效率。 序列比对的局限性： 讨论在长序列比对、高度变异序列比对、非编码区域比对等方面存在的挑战。 新兴技术与研究方向： 机器学习与深度学习在序列比对中的融合： 如何利用神经网络等技术提高比对的准确性和效率。 基于AI的序列生成与比对： 探索AI模型如何生成具有特定功能的序列，并对其进行比对分析。 实时比对与流式数据处理： 应对大数据时代对实时比对能力的需求。 个性化比对策略的开发： 根据具体研究对象的特性，定制最优的比对方案。 伦理与哲学思考： 序列比对在基因隐私、知识产权等方面的潜在影响。 《Sequence Comparison》将以严谨的学术态度，清晰的逻辑结构，丰富的案例分析，以及深入浅出的讲解，成为序列比对领域研究者、生物信息学从业者、以及对计算生物学和数据科学感兴趣的读者的必备参考书。本书的目标是赋能读者，使他们能够灵活运用序列比对的强大力量，解决现实世界中的复杂问题。

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