Bioinformatics and Computational Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Rajasekaran, Sanguthevar 编

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:

价格:$ 105.03

装帧:

isbn号码:9783642007262

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
• 系统生物学
• 进化生物学
• 生物统计学

《生物信息学与计算生物学》是一本深度探讨生命科学研究前沿方法与工具的著作。它并非仅仅罗列现有的数据库和软件，而是致力于揭示支撑这些工具的理论基础、算法原理以及它们在解决复杂生物学问题时所扮演的核心角色。本书旨在为读者构建一个理解和应用生物信息学与计算生物学方法的坚实框架。 在基因组学领域，《生物信息学与计算生物学》将深入剖析海量基因组数据的获取、处理、分析及解释过程。从基础的DNA测序技术原理出发，本书将详细阐述序列比对算法，如BLAST和FASTA，解释其背后的动态规划和启发式搜索策略，并探讨其在基因发现、物种鉴别和进化分析中的应用。书中还将涵盖基因组组装的复杂性，介绍de novo组装和基于参考组装的技术，并讨论如何处理短读长和长读长测序数据的挑战。转录组学作为研究基因表达动态的重要手段，本书会系统介绍RNA测序（RNA-Seq）数据的处理流程，包括reads比对、基因表达定量、差异表达分析，以及如何通过下游分析揭示细胞调控网络和生物学通路。此外，对于基因组变异检测，如单核苷酸多态性（SNPs）、插入/缺失（indels）的识别，本书将深入介绍统计模型和机器学习方法在其中的作用。 蛋白质组学部分，本书将从蛋白质序列分析入手，探讨预测蛋白质结构、功能以及相互作用的方法。通过介绍诸如PSI-BLAST、HHpred等序列相似性搜索和远程同源性识别技术，读者将了解如何从已知蛋白质的结构或功能推断未知蛋白质的特性。本书还将详细讲解蛋白质结构预测的各种计算方法，包括基于模板的建模、从头预测（ab initio prediction）以及基于深度学习的模型，如AlphaFold，并分析这些方法的优势与局限性。对蛋白质复合物结构预测、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的构建与分析，以及如何利用 PPI 数据推断信号通路和调控机制，也将是本书的重点内容。此外，本书还会探讨蛋白质修饰位点预测、抗原表位预测等与药物研发和免疫学密切相关的应用。 系统生物学作为整合基因组学、转录组学、蛋白质组学等多维度数据的研究范式，是本书的重要组成部分。《生物信息学与计算生物学》将引导读者理解如何构建和分析生物网络，包括代谢通路、信号转导通路和调控网络。本书将介绍图论在网络分析中的应用，例如中心性度量、模块检测以及网络动力学模拟。读者将学习如何利用已有的生物通路数据库（如KEGG, Reactome）以及实验数据，构建和可视化生物系统模型，并利用计算方法来预测系统在扰动下的响应。书中还将讨论模型参数推导、灵敏度分析以及如何通过实验验证计算模型的预测结果。 在机器学习和人工智能应用于生物学研究方面，《生物信息学与计算生物学》将提供一个深入的视角。本书不会仅仅停留在算法的介绍，而是会详细阐述如何将监督学习、无监督学习、半监督学习以及深度学习技术应用于解决具体的生物学难题。例如，在疾病诊断和预后预测方面，本书将介绍如何利用基因表达数据、基因组变异信息构建分类模型，并讨论特征选择和模型评估的重要性。在药物发现领域，本书将探讨如何使用机器学习方法进行分子筛选、预测药物-靶点相互作用、以及优化药物的设计。对于图像分析，如细胞图像、组织切片图像的分析，本书将介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在细胞识别、病理特征提取中的应用。书中还将探讨如何处理生物数据中的噪声、缺失值以及类别不平衡等问题，并介绍模型的可解释性分析方法，以增强计算结果的生物学意义。 此外，《生物信息学与计算生物学》还将涵盖计算进化、生物统计学以及数据可视化等关键领域。在计算进化方面，本书将介绍如何利用基因序列数据构建系统发育树，推断物种间的进化关系，并分析基因的适应性进化。生物统计学部分，本书将强调理解统计学原理在生物数据分析中的必要性，包括假设检验、回归分析、方差分析等，并讨论如何选择合适的统计方法来解释实验结果。最后，关于数据可视化，本书将介绍如何使用专业的工具（如R, Python库）创建清晰、 informative的图表，以有效地传达复杂的生物学信息，包括散点图、热图、箱线图以及网络图等，并讨论如何根据不同的分析目标和受众选择最恰当的可视化形式。 本书强调理论与实践的结合，鼓励读者在学习过程中动手实践，利用开源软件和公共数据集进行分析。通过对这些核心概念和方法的深入讲解，读者将能够独立地设计和执行生物信息学与计算生物学研究项目，从而在不断发展的生命科学领域做出贡献。

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这本书的排版和图表质量堪称一流。在涉及复杂网络分析和系统生物学建模的部分，图示清晰度是至关重要的。我看到它用了很多信息量极大的桑基图（Sankey Diagrams）和热力图（Heatmaps）来可视化复杂的调控网络。这些图表不是简单地堆砌数据点，而是经过了精心设计的，每一条连线、每一种颜色深浅都对应着明确的生物学意义或统计学阈值。举例来说，在描述蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络拓扑结构时，它不仅展示了网络图，还配有详细的步骤说明如何利用这些拓扑信息（如度中心性、介数中心性）来筛选潜在的“枢纽蛋白”。这种图文并茂的解释，极大地降低了对网络生物学有陌生感的读者的理解门槛。此外，书中在每个关键章节末尾都有一个“批判性思考”的小栏目，这些问题往往非常开放，引导读者去思考现有方法的局限性和未来可能的研究方向，而不是仅仅停留在技术操作层面。这使得这本书不仅是一本技术手册，更像是一本启发未来研究思路的“思想库”。

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这本书的封面设计简洁大气，黑底白字，中间夹杂着一些仿佛 DNA 螺旋的蓝色线条，初看上去就让人感觉这本书的专业性和深度。我是在一个关于“数据驱动的生物学研究”的研讨会上偶然听说了这本书，当时一位资深的生物信息学家强烈推荐。我带着极大的好奇心翻开了第一章，它没有急于抛出复杂的算法模型，而是从宏观的生物学问题出发，探讨了海量组学数据对传统生物学范式带来的颠覆性变革。作者在引言部分用一种近乎诗意的笔触描绘了基因组测序技术飞速发展下，我们如何从“猜想”走向“精确计算”的时代。书中对基础概念的阐述极其到位，尤其是在描述数据结构和处理流程时，那种循序渐进的引导，让一个初学者也能迅速抓住核心脉络。我特别欣赏它在理论与实践之间的平衡感，理论基础扎实，但又时刻不忘提醒读者，这些工具和方法最终都是为了解决真实的生物学难题服务的。比如，它对大规模序列比对的效率瓶颈分析，既有算法层面的剖析，又结合了实际服务器资源的限制，这种“接地气”的讨论，在很多纯理论的教材中是看不到的。整体阅读下来，感觉像是在跟随一位经验丰富的导师，系统地建立起整个计算生物学的知识框架，而不是简单地记忆一堆公式。它的叙事节奏掌握得非常好，既有让人深思的理论探讨，也有激发动手实践的案例引导。

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我购买这本书是冲着它在“组学数据整合”方面的最新进展介绍。我发现它在处理多组学数据集成（Multi-omics Integration）方面的内容非常前沿且系统。它不仅介绍了传统的基于相关性的整合方法，更深入探讨了近年来兴起的基于深度学习的张量分解和因果推断模型在整合基因组学、转录组学和代谢组学数据中的应用。作者对不同整合方法的数学假设进行了细致的辨析，这一点对于我们进行跨学科合作至关重要，因为不同的统计假设决定了最终生物学结论的可信度。尤其让我惊喜的是，书中花了不少篇幅讨论了如何在整合过程中纳入时间序列数据的维度，这在研究疾病动态变化或发育过程时是必不可少的。书中给出的一个关于利用多组学数据预测药物反应的案例，逻辑严密，从数据清洗、特征选择到模型训练和外部验证，每一步都清晰可见，展示了如何将复杂的计算流程转化为具有临床意义的预测指标。读完这一部分，我立刻尝试将书中介绍的某个整合模型应用到了我手头正在进行的慢性病进展研究中，并得到了比之前单一组学分析更具洞察力的结果，这直接证明了这本书的实践指导价值。

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这本书的文字风格非常硬朗、直接，几乎没有冗余的修饰词，一切都服务于信息传递的效率和准确性。我是在备战一个非常严格的博士入学考试时接触到它的，当时时间紧迫，需要快速掌握计算生物学领域的核心知识体系。这本书最大的优点在于其内容的密度和逻辑的严密性。它在讲解统计学基础与机器学习在生物数据分析中的应用时，简直是一本“浓缩的精华”。我印象最深的是其中关于高维数据降维技术（如PCA, t-SNE）在细胞异质性分析中的应用那一章。作者不仅清晰地推导了背后的数学原理，更重要的是，他紧接着展示了如何用R或Python代码实现这些降维，并对不同降维方法在处理不同类型生物数据时的优劣进行了残酷而客观的对比。这种对比分析极为重要，因为它避免了读者陷入“万能方法论”的误区。书中对于假说检验和多重比较校正的讨论也极其深入，特别是涉及到非参数检验和贝叶斯方法的选择时，作者给出了非常清晰的决策树式的指导，这对于我后续处理自己的实验数据，避免得出伪阳性的结论，起到了决定性的作用。可以说，这本书更像是一本“工具箱”的说明书，它教你如何使用最锋利的工具去切割最坚硬的生物学难题。

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我是一个偏向于实验操作的生物学研究员，一直对纯粹的计算机科学背景的算法书籍感到畏惧。然而，这本书以一种我完全可以接受的方式，搭建起了我与“计算”之间的桥梁。我最喜欢它的“案例驱动”的学习路径。它不是先罗列一堆算法，而是从一个具体的研究问题入手——比如“如何准确识别癌症基因组中的结构变异”，然后自然地引出解决这个问题所需要的计算工具和数据处理步骤。这种方式极大地提升了我的学习兴趣和代入感。书中对“错误与挑战”的坦诚描述也让我印象深刻。它没有把计算生物学描绘成一个完美无缺的领域，而是直面了数据偏差、算法鲁棒性不足以及生物学背景知识在模型构建中的缺失等现实问题。例如，它详细讨论了为什么一个在小鼠模型上表现完美的算法，应用到人类数据上时可能会失效，并将这种失效归因于数据采集平台和物种差异的复杂交互作用。这种批判性的视角，远比那些只歌颂技术的教材要来得珍贵得多。读完后，我感觉自己不再是那个被动地等待生物信息学同事提供结果的实验员，而是能够主动设计更优化的数据分析流程的合作者了。

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