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出版者:

作者:Arthur, Jonathan (EDT)/ Ng, See-kiong (EDT)

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 140.00

装帧:

isbn号码:9781848163317

丛书系列:

图书标签:

• 基因组信息学
• 生物信息学
• 计算生物学
• 基因组学
• 生物统计学
• 数据挖掘
• 算法
• 数据库
• 系统生物学
• 进化生物学

生物信息学前沿：结构、功能与数据整合 一本全面探讨现代生物信息学核心概念、技术与应用的深度指南 本书旨在为对计算生物学、基因组学、蛋白质组学以及系统生物学感兴趣的研究人员、高级学生和从业者提供一个深入且系统的知识框架。它超越了基础的生物学背景，着重于当前驱动生命科学研究革命的关键信息学工具、算法和数据处理范式。本书的重点在于如何有效地管理、分析和解释海量的生物学数据，将原始数据转化为具有生物学意义的知识。 --- 第一部分：基因组学与数据基础设施 本部分奠定了现代生物信息学分析的基础，聚焦于高通量测序数据的处理和基因组的组织结构。 第一章：高通量测序数据处理的挑战与流程 本章详细剖析了新一代测序（NGS）技术，如Illumina和PacBio平台产生的海量数据的特性。我们深入探讨了数据质量控制（QC）的重要性，包括错误模型识别、适配子（adapter）的去除以及质量分数的解读。重点讲解了短读长比对（mapping）算法（如BWA、Bowtie2）的机制，分析了它们在处理基因组变异和重复序列时的性能权衡。此外，还涵盖了从原始FASTQ文件到可分析BAM文件的完整转换流程，强调了并行计算在加速这一过程中的作用。 第二章：变异检测、注释与功能预测 基因组变异（SNPs、InDels、结构变异）是理解物种差异和疾病机制的核心。本章系统介绍了从比对文件中识别变异的工具（如GATK Best Practices）。我们详细阐述了变异调用（variant calling）的统计模型，包括贝叶斯推断和最大似然估计。随后，重点转向变异的注释过程，包括如何使用公共数据库（如dbSNP, ClinVar, gnomAD）进行功能预测（如PolyPhen-2, SIFT），并讨论了如何评估预测结果的可靠性。本章还探讨了体细胞变异在癌症基因组学中的特殊处理方法。 第三章：转录组学分析：从RNA-Seq到单细胞分辨率 转录组学揭示了基因表达的动态变化。本章首先对比了定量分析方法（如计数法与TPM/FPKM的计算），并详细分析了差异表达分析（DEA）中使用的统计模型（如DESeq2和edgeR）。我们深入探讨了RNA-Seq比对中剪接位点处理的复杂性。随后，本章将焦点转向新兴的单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术。内容包括数据预处理、降维技术（如PCA、t-SNE、UMAP）在细胞聚类中的应用，以及如何识别和定义新的细胞亚群。 --- 第二部分：蛋白质组学与结构生物信息学 本部分转向了生命活动的执行者——蛋白质。内容覆盖了从蛋白质的结构预测到大规模蛋白质相互作用网络的构建。 第四章：蛋白质序列分析与功能预测 本章着重介绍蛋白质序列数据的管理与分析。我们详细讨论了序列比对算法（如BLAST和PSI-BLAST）的迭代原理和参数调优，以及多序列比对（MSA）在确定保守区域中的作用。重点内容包括蛋白质结构域（Domain）的识别（如Pfam、InterPro），以及通过同源性搜索和结构模板预测（PSI-BLAST的迭代过程）来推断未知蛋白质的功能。我们还探讨了蛋白质翻译后修饰（PTM）的预测方法及其对蛋白质功能的影响。 第五章：蛋白质结构预测与建模 在结构生物学信息学领域，精确的结构预测至关重要。本章深入探讨了从同源建模（Homology Modeling）到从头预测（Ab Initio）的原理。我们重点介绍了基于模板的建模流程，包括序列选择、结构比对、循环构建和模型优化。对于缺乏同源模板的情况，本章分析了依赖性评分方法（如RaptorX）的计算基础。此外，还包含了对蛋白质复合物建模（Docking）的基本概念介绍，以及模型质量评估指标（如Ramachandran图分析）。 第六章：蛋白质相互作用组与网络分析 蛋白质的生物学功能往往通过它们之间的相互作用来实现。本章专注于构建和分析蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）。我们考察了从酵母双杂交（Y2H）到Co-IP/MS等实验数据整合的方法。网络分析部分深入讲解了图论在生物网络中的应用，如中心性指标（度中心性、介数中心性）的计算及其在识别关键调控节点中的作用。此外，还讨论了模块（Module）识别算法，用于发现协同工作的蛋白质复合体。 --- 第三部分：系统生物学与高级整合分析 本部分探讨如何将多组学数据整合起来，以构建和模拟动态的生物系统。 第七章：代谢通路与基因调控网络重建 理解基因如何协同工作是系统生物学的核心。本章详细介绍了通路富集分析（Pathway Enrichment Analysis），包括Fisher精确检验和超几何检验在通路识别中的应用，以及通路映射工具（如KEGG, Reactome）的使用。在基因调控网络（GRN）方面，我们探讨了基于时间序列数据的因果推断模型（如ARACNe、GENIE3），以及如何利用ChIP-seq数据来验证转录因子（TF）的靶基因预测。 第八章：多组学数据整合：迈向整体视图 生物学的复杂性要求整合来自基因组、转录组、蛋白质组甚至代谢组的数据。本章系统性地介绍了数据整合的统计学方法。我们对比了早期的方法（如简单的数据连接）与先进的机器学习技术，如多模态因子分析（MOFA）和多视图学习（Multi-View Learning）。重点分析了如何处理不同数据源之间的技术偏差和批次效应（Batch Effects），确保整合结果的鲁棒性。 第九章：计算建模与动态模拟 为了预测生物系统的动态行为，计算模拟是必不可少的工具。本章涵盖了两种主要的建模范式：基于微分方程的连续模型（如ODE/PDE）和基于事件的离散模型（如随机模拟算法SSA）。我们以一个经典的信号转导通路为例，演示如何参数化模型、进行灵敏度分析和参数估计。此外，本章还简要介绍了贝叶斯推断在校准复杂生物模型中的应用。 --- 第四部分：算法基础与计算资源 本部分关注支撑上述所有分析的计算工具和最佳实践。 第十章：生物信息学中的机器学习应用 机器学习是处理生物学高维数据的核心技术。本章侧重于监督学习和无监督学习在生物学问题中的具体应用。内容包括使用支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）进行疾病分类和预后预测。在深度学习方面，详细介绍了卷积神经网络（CNN）在DNA序列模式识别（如增强子识别）中的应用，以及循环神经网络（RNN/LSTM）在处理序列依赖性数据上的潜力。 第十一章：大数据环境下的工具与效率 高效的生物信息学分析依赖于强大的计算基础。本章介绍了处理PB级生物数据的常用软件环境和集群管理系统（如SLURM）。我们详细讨论了容器化技术（如Docker和Singularity）在确保分析结果可重复性（Reproducibility）中的关键作用。最后，本章强调了数据管理、元数据（Metadata）的规范化以及版本控制（Git）在维护大型分析流程中的必要性。 --- 本书结构严谨，内容详实，力求为读者提供一个从基础算法到前沿应用的完整学习路径，是理解和实践现代生物信息学不可或缺的参考书。

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