具体描述
《生物计算:生物序列的分析方法与应用》介绍生物计算中的几种主要方法，如序列比对、系统发育分析、蛋白质序列的语义分析与结构预测、基因识别与生物芯片的数据分析等，给出它们的基本问题与有关的方法及应用。全书由三部分组成。第一部分介绍这些问题的由来与主要内容，给出它们的基本原理、计算与分析方法及应用意义，同时介绍一些国际上较为通用的软件包。第二部分是生物学备忘录，介绍有关生物学的基础知识。第三部分是数学备忘录，介绍与这些生物计算有关的数学理论与方法。
《生物计算:生物序列的分析方法与应用》可作为数学、生物、医学、化学等专业的本科生或研究生教材，其中第一部分内容可作为各专业的公共部分，而第二、三部分内容可供各专业适当选用。
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用户评价
拿到《生物计算》这本书，完全是偶然。我当时是在一个线上书店浏览，看到这本书的封面设计比较吸引人，然后点进去看了一下简介，觉得内容挺有意思的，就顺手下单了。这本书大概在下单后的两天就送到了。收到书的时候，我先是随意地翻了一下，感觉这本书的装帧质量还不错，纸张的质感也很好。然后，我就迫不及待地开始阅读了。一开始，我被书中的内容给“震撼”到了。我之前对生物学算不上是完全陌生，但对于“计算”在生物学中的应用，了解得并不多。这本书给我打开了一个全新的视角。我记得其中有一个章节，讲的是如何利用计算机模拟来研究蛋白质的三维结构。作者用了很多专业的术语，比如“分子动力学模拟”、“能量最小化”等等。当时我感觉有点懵，我不得不停下来，去查阅一些关于这些概念的解释。经过一番“恶补”，我才慢慢地理解了作者的意思。这个过程虽然有些吃力，但同时也让我感到非常兴奋，因为我正在学习一些非常前沿的知识。这本书的结构安排得非常合理。它从基础概念开始，逐步深入到复杂的算法和应用。我喜欢作者的写作风格，他能够将那些枯燥的专业知识，用生动形象的语言表达出来，让读者更容易理解。我尤其欣赏书中关于“生物信息学数据库”的介绍。作者详细介绍了各种重要的生物信息学数据库，比如 GenBank、PDB 等，以及如何利用这些数据库来获取和分析生物学数据。这对于我这样一个刚刚接触生物计算领域的初学者来说，是非常有价值的。我还记得书中关于“基因组学”和“转录组学”的章节，作者用了大量的图表来展示如何分析这些数据，以及如何从中发现有用的信息。这些图表非常直观，让我能够很快地掌握其中的要点。读完这本书，我感觉自己的知识视野得到了极大的拓展。我不仅对生物计算有了更深入的理解，还对生物学研究的未来发展趋势有了更清晰的认识。这本书让我意识到，生命科学已经进入了一个数据驱动的时代，而生物计算正是这个时代的核心驱动力。我非常感谢这本书，它让我有机会接触到这样一个令人着迷的领域，也为我今后的学习和研究指明了方向。
评分这本书我大概是从朋友那里听说的，她是个搞生物的，平时就喜欢看一些跟她专业沾边的书。我听她聊起这本书的时候，感觉挺有意思的，就想着自己也去买一本来看看。拿到书的那天，我迫不及待地翻开了，但是说实话，刚开始的时候，我被里面的内容给“镇”住了。那些专业名词，那些算法模型，对我这个非专业人士来说，简直就是天书。我记得当时大概看了有几十页，就感觉大脑一片混乱，有点想放弃的念头。但是，我又不甘心，总觉得这么一本被朋友推荐的书，应该不会太差。于是，我放下了这本书，去查了一些基础的概念，比如什么是基因组学，什么是蛋白质结构预测，还有一些基础的生物信息学工具。我花了好几天时间，看了很多网络上的科普文章，甚至还去上了几个免费的线上课程。等我再回头看这本书的时候，感觉就不一样了。很多原本看不懂的东西，突然就有了脉络。我开始理解，这本书不仅仅是在讲“生物”，它更是把“计算”这个强大的工具引入到了生物学的研究中。它让我看到了，如何用计算机强大的运算能力和逻辑分析来解决生物学中那些复杂的问题。比如，如何从海量的基因数据中找出有用的信息，如何模拟生物分子的相互作用，如何预测疾病的发生机制等等。我发现，这本书的作者，并不是简单地堆砌技术名词，而是很有条理地将这些复杂的概念串联起来，形成了一个完整的知识体系。而且，作者的叙述方式也很有趣，时不时会穿插一些生动的例子，让我能够更好地理解那些抽象的概念。我记得其中有一个章节，讲的是如何利用计算方法来设计新的药物。作者通过一个具体的例子，展示了如何从大量的候选分子中，通过计算机模拟筛选出最有潜力的药物。这个过程让我觉得非常神奇，仿佛看到了一个全新的科研模式。这本书真的拓宽了我的视野，让我明白，科学的发展从来不是孤立的，而是不同学科相互融合、相互促进的结果。我之前一直以为生物学就是做实验，观察，然后得出结论。但这本书让我看到了，计算方法是如何将生物学研究推向一个全新的高度，它能够帮助我们更快、更准确地解决那些困扰科学家多年的难题。我非常喜欢这本书的一个地方在于，它不仅仅提供了知识，更重要的是，它培养了我一种用科学思维去解决问题的能力。让我觉得，即使我不是生物学专业的，但通过这本书，我也能对这个领域有更深的理解，甚至可以从中找到一些启发，应用到我自己的学习和工作中。
评分这本《生物计算》我是在一个学术会议的展会上偶然看到的。当时我正在搜寻一些关于最新生物技术发展的书籍，无意中看到了这本书的书名，觉得很有吸引力，就拿起来翻了翻。拿到书的时候，我的第一感觉是它看起来非常“硬核”。厚厚的书本，密密麻麻的文字，以及书中随处可见的各种公式和图表，都预示着这不会是一本轻松的读物。作为一名在生命科学领域摸爬滚打多年的研究者，我对生物学相关的知识已经有了一定的积累，但对于“计算”这部分，我一直觉得是我的一个短板。我一直以来都是以实验为主导的研究方向，对于理论和计算方面的知识，相对接触较少。所以，当我在书中看到大量的算法、模型和数据分析方法时，我既感到兴奋，又有些担忧。兴奋的是，这本书提供了我急需的知识，能够帮助我弥补我在计算方面的不足；担忧的是，我担心自己能否真正理解和吸收这些内容。我花了很长的时间，一点一点地啃这本书。一开始，我尝试着从头读到尾，但是很快就发现，很多概念对我来说过于陌生，我需要花费大量的精力去理解。于是，我改变了策略，我开始根据书中的目录，有针对性地去阅读。我先从我比较感兴趣或者与我研究方向相关的章节开始，比如关于基因组学数据分析的部分。在这个过程中，我发现作者的写作风格非常严谨，对于每一个概念的提出，都有详细的理论基础和数学推导。这对我来说是非常宝贵的，因为它让我不仅知其然，更知其所以然。我记得其中有一个章节，详细介绍了如何利用机器学习来预测蛋白质的功能。作者不仅列举了各种常用的机器学习算法，还深入分析了它们在蛋白质功能预测中的优缺点。这让我对这个领域有了更全面的认识，也为我今后的研究提供了新的思路。更让我惊喜的是，书中还提供了很多实际的应用案例，通过这些案例，我能够更直观地感受到生物计算在解决实际生物学问题中的威力。比如，书中提到的利用生物计算来加速新药研发的过程，这让我看到了生物计算不仅仅是一门理论学科，更是能够直接应用于产业实践的强大工具。读完这本书，我感觉自己对生物学的理解更加深刻和全面了。我不再仅仅局限于实验层面，而是能够从计算和数据分析的角度去思考问题。这本书极大地激发了我进行交叉学科研究的兴趣，我开始思考如何将生物计算的方法应用到我的实验室工作中，以期能够取得更突破性的成果。
评分我是在一个偶然的机会，在朋友的书架上看到了这本《生物计算》。当时我正在寻找一些能够拓宽我知识视野的书籍，而这本书的标题恰好引起了我的好奇。我本身并非生物学专业背景，但对科学领域的发展趋势一直保持着高度的关注。当我拿到这本书，翻开第一页时，我便被它所呈现出的内容深深吸引了。这本书并非一本浅显的科普读物，它深入探讨了如何运用计算机科学的原理和方法来解决生物学中的复杂问题。我记得书中有一段关于“基因组学数据分析”的论述，让我印象深刻。作者详细介绍了如何处理和分析海量的基因测序数据，包括如何进行序列比对、变异检测以及基因组组装。这些内容对于我来说，是全新的知识，但作者的讲解却非常清晰易懂，他通过生动的比喻和图示，将那些复杂的算法和模型变得生动形象。我甚至能够想象到，科学家们是如何利用这些强大的计算工具，来揭示生命体征的奥秘。书中对于“蛋白质结构预测”的讨论，也让我感到非常惊叹。我之前一直认为蛋白质的三维结构是一个非常难以预测的问题，而这本书则展示了如何利用先进的计算方法，如深度学习，来精确地预测蛋白质的结构。这对于药物研发、疾病治疗等领域，都具有划时代的意义。我特别欣赏作者在书中对于“系统生物学”的阐述。作者将生物体比作一个复杂的网络系统，而生物计算则是分析这个网络，理解其运行机制。这种宏观的视角，让我对生命体有了更深刻的认识。它不再是孤立的分子和细胞的集合，而是一个动态、互联、高度复杂的系统。这本书也让我看到了计算科学在推动生命科学发展中的重要作用。它不仅仅是一个辅助工具，更是正在引领着生命科学研究走向新的前沿。读完这本书，我感觉自己对生物学的理解上升到了一个新的高度。我不再仅仅停留在对生物现象的描述，而是能够从计算和数据分析的角度去理解生命世界的运行规律。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我对科学的未来发展有了更深刻的洞见。
评分我是在朋友的推荐下，开始阅读这本《生物计算》的。我的朋友是一名在生物技术公司工作的研究员，她告诉我这本书是她近期读过的最具有启发性的书籍之一。抱着试试看的心态，我购买了这本书。拿到书的那一刻，我并没有立刻开始阅读，而是先仔细地打量了一下这本书。我发现这本书的内容非常丰富，从基础的生物统计学方法，到复杂的机器学习算法，再到前沿的生物信息学应用，几乎涵盖了生物计算的方方面面。我本身对生命科学有着浓厚的兴趣，但对于“计算”这部分，我的了解非常有限。所以，这本书对我来说，既充满了挑战，又充满了吸引力。我记得其中一个章节，详细介绍了如何利用计算机来预测蛋白质的二级结构。作者用了大量的数学公式和图表来解释这个过程，这对于我来说，一开始有些难以理解。我不得不放慢阅读的速度，仔细研究每一个公式和图表。同时，我也会去查阅一些相关的资料，以加深对这些概念的理解。经过一番努力，我终于能够理解这个章节的内容了。我发现，生物计算不仅仅是简单的编程，它更重要的是将严谨的数学和统计学原理，应用于解决复杂的生物学问题。我尤其喜欢书中关于“系统生物学”的讨论。作者通过一个生动的比喻，将细胞比作一个高度复杂的网络，而生物计算就是在这个网络中寻找规律，预测其行为。这个比喻让我对系统生物学的概念有了更清晰的认识，也让我看到了生物计算在理解生命系统复杂性方面的巨大潜力。我还记得书中关于“药物发现”的章节，作者详细介绍了如何利用生物计算来加速新药的研发过程。他通过一个具体的例子，展示了如何利用计算机模拟来筛选潜在的药物分子，从而大大缩短了药物研发的时间和成本。这个例子让我深切地感受到了生物计算的实际应用价值。读完这本书，我感觉自己的知识体系得到了极大的拓展。我不仅对生物学有了更深入的理解，还对计算科学在生命科学领域的应用有了更清晰的认识。这本书让我看到了，科学研究的未来是跨学科的融合，而生物计算正是这种融合的典型代表。我非常感谢我的朋友，她向我推荐了这本书，让我有机会接触到这样一个令人着迷的领域。
评分我是在一次偶然的机会，在朋友的推荐下，接触到了这本《生物计算》。我本身并不是生物学专业的学生，对这个领域了解不多，但是我对科学技术的发展一直保持着浓厚的兴趣，尤其是那些能够改变我们认知世界的学科。当我开始阅读这本书的时候，我被其中所展现出的强大力量所震撼。这本书让我看到了，如何将计算机的逻辑和计算能力，应用于解决生命科学中最棘手的问题。我记得其中一个章节，详细介绍了“基因组学”的研究。作者不仅仅是简单地罗列了基因组学是什么，而是深入地讲解了如何利用生物计算的方法，来分析和解读一个生物体的全部基因信息。他用了一个非常形象的比喻，将基因组比作一本生命之书，而生物计算就是帮助我们阅读和理解这本书的神奇钥匙。这本书还让我对“蛋白质工程”有了更深的认识。我之前以为蛋白质的功能完全由其氨基酸序列决定，而这本书则揭示了，蛋白质的三维结构对其功能至关重要，而预测和设计蛋白质结构，正是生物计算的重要应用领域。作者通过具体的案例，展示了如何利用计算模拟来设计具有特定功能的蛋白质，这让我看到了生物计算在创造新的生物分子方面的无限可能。我还特别欣赏书中关于“生物信息学数据库”的介绍。作者详细介绍了各种重要的生物信息学数据库，以及如何利用这些数据库来获取和分析大量的生物学数据。这对于我这样非专业读者来说，提供了一个非常好的学习入口，让我能够站在巨人的肩膀上，更快速地理解这个领域。这本书也让我意识到，生命科学的研究已经进入了一个大数据时代，而生物计算正是处理和分析这些大数据的关键技术。它不仅能够帮助科学家们做出更准确的预测，还能够加速新药研发、疾病诊断等领域的进步。总而言之，这本书为我打开了一个全新的世界，让我看到了生物学与计算机科学结合所产生的巨大能量，也让我对生命的奥秘有了更深刻的理解。
评分我购入这本书，源于一次偶然的机会，在书店的生物科技专区，一本厚重的、设计风格偏向科技感的书籍吸引了我的注意，那就是《生物计算》。我本身是一名对生命科学怀有浓厚兴趣的跨专业学习者，我意识到，在当今科技飞速发展的时代，学科之间的界限越来越模糊，特别是生物学与计算机科学的结合，正以前所未有的速度改变着我们对生命本质的认知。当我翻开这本书，首先映入眼帘的是各种复杂的公式、图表和模型，这无疑增加了阅读的门槛。我曾一度怀疑自己是否能够驾驭如此“硬核”的内容。然而，我并没有退缩，而是决定挑战自我。我从最基础的概念开始，一点一点地摸索。我印象最深刻的是书中关于“数据处理与可视化”的章节。作者通过大量的实例，展示了如何将海量的生物学数据，例如基因序列、蛋白质结构等，通过各种算法和工具进行分析和可视化，从而揭示其中隐藏的规律。这个过程让我大开眼界，我意识到，数据不仅仅是冰冷的数字，它们承载着生命的密码，而生物计算就是解读这些密码的钥匙。书中对“生物信息学算法”的深入剖析，也让我受益匪浅。作者详细讲解了各种主流算法的原理、优缺点以及适用场景，这对于我这样想要深入了解背后的逻辑而非仅仅停留在表面应用的学习者来说，是极其宝贵的。例如，在讲解“序列比对”算法时，作者不仅给出了理论推导，还结合实际的生物学问题，解释了算法是如何解决这些问题的，让我对算法的理解不再是“黑箱”。此外，书中关于“机器学习在生物学中的应用”的论述，也为我打开了新的研究思路。作者介绍了如何利用机器学习模型来预测基因功能、分类细胞类型，甚至是预测疾病的发生概率。这些应用场景的生动描述，让我看到了生物计算在推动精准医疗、个性化治疗等领域的巨大潜力。读完这本书，我感觉自己的认知边界得到了极大的拓展。我不再仅仅将生物学看作是实验室里的实验学科，而是认识到它与计算科学的深度融合，正在以前所未有的方式重塑着生命科学的研究范式。这本书无疑是我跨学科学习道路上的一盏明灯，它为我指明了前进的方向，也激发了我对生物计算领域更深层次的探索欲望。
评分我一直认为，生物学研究的未来，必然离不开强大的计算能力的支持。我本身是做生物信息学相关研究的，所以对于“生物计算”这个领域，一直有着浓厚的兴趣。当我看到这本书的时候，我就觉得这是我一直在寻找的那本“宝藏”。拿到书后，我并没有急于一口气读完，而是选择慢慢品味。我发现这本书的内容非常扎实，涵盖了生物计算的方方面面，从基础的算法原理，到前沿的应用研究，都有涉及。我特别喜欢书中关于“算法”部分的讲解。作者并没有仅仅罗列出各种算法，而是深入浅出地讲解了它们背后的数学原理和逻辑。这对于我来说，是非常重要的，因为我一直认为，理解算法的本质，是掌握生物计算的关键。我记得其中一个章节，详细讲解了“序列比对”的几种经典算法，比如 Needleman-Wunsch 和 Smith-Waterman 算法。作者不仅给出了详细的数学推导，还通过生动的例子，解释了这些算法是如何工作的。这让我对这些算法有了更深刻的理解，也为我今后在实际工作中应用这些算法打下了坚实的基础。除了算法，书中关于“数据挖掘”和“机器学习”在生物学中的应用，也让我受益匪浅。作者通过大量的实际案例，展示了如何利用这些技术来分析基因组数据、蛋白质组数据，甚至是如何预测疾病的发生。这些案例让我看到了生物计算在解决现实问题中的巨大潜力，也为我今后的研究方向提供了新的启发。我非常欣赏这本书的另一个地方在于，它并没有仅仅停留在理论层面，而是非常注重实践。书中提供了很多的代码示例和开源工具的介绍，这对于我这样喜欢动手实践的研究者来说，是非常宝贵的资源。我甚至尝试着将书中的一些代码示例，应用到我自己的研究项目中，并且取得了不错的效果。总的来说，这本书是我近年来读过的最满意的一本生物计算领域的书籍。它不仅内容丰富、讲解深入，而且还非常注重实践。我强烈推荐给所有对生物计算感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能在这本书中找到自己需要的东西。
评分我是在网上看到有人推荐这本书，说是对理解现代生物学研究非常有帮助，于是就入手了。作为一名对科学发展充满好奇心的普通读者，我一直对生物学领域的最新进展感到着迷，但同时也觉得很多前沿的研究内容对我来说过于晦涩。这本书的出现，恰好弥补了这一遗憾。从翻开第一页开始，我就被书中严谨而又不失趣味的叙述所吸引。它并没有回避那些复杂的概念，而是用一种循序渐进的方式，将“计算”这个强大的工具，巧妙地融入到了生物学的研究图景中。我尤其喜欢书中关于“生物数据挖掘”的章节。作者详细介绍了如何从浩如烟海的生物数据中，提取有价值的信息。例如，如何通过分析大量的基因表达数据，来找出与特定疾病相关的基因。这些内容让我看到了，数据本身蕴含着巨大的信息量，而生物计算正是发掘这些信息的关键。书中还对“模型构建与仿真”在生物学研究中的应用进行了深入的阐述。作者通过一些具体的例子，展示了如何利用计算机模型来模拟生物系统的行为，例如模拟药物在体内的代谢过程，或者模拟病毒的传播途径。这些模拟能够帮助科学家们更好地理解复杂的生物过程，并预测其可能的后果，从而指导实验设计和干预措施的制定。我印象特别深刻的是，书中提到了利用生物计算来辅助“合成生物学”的研究。合成生物学旨在设计和构建新的生物元器件、生物模块和生物系统，而生物计算则为这个过程提供了强大的理论支持和工具。作者通过一个生动的案例，说明了如何利用计算方法来设计基因线路，从而实现特定的生物功能。这让我看到了生物计算在工程化生命方面的巨大潜力。总的来说，这本书为我提供了一个全新的视角来理解生命科学。它让我明白，未来的生物学研究将是实验与计算深度融合的时代，而生物计算正是驱动这一融合的核心力量。它不仅提升了我对生物学前沿研究的理解，更激发了我对科学探索的兴趣，让我对生命科学的未来充满了期待。
评分老实说，我当初买这本书，是出于一种“跟风”的心态。我身边有不少朋友，他们都在讨论这本书，言语间都充满了赞赏。我本身对生物学并没有什么特别的兴趣，只是觉得，如果大家都在看，那说明这本书肯定有它独特的地方。拿到书后，我花了几天时间粗略地翻阅了一下，然后就开始认真地读。一开始，我确实被里面的一些内容给难住了。比如，书中涉及到了很多复杂的数学模型和算法，这对于我这种数学基础相对薄弱的人来说，简直就是一场噩梦。我记得有一次，我读到一个关于“序列比对”的章节，作者用了很多专业术语来解释一个算法，我看了好几遍，愣是没有完全理解。当时我感到非常沮丧，甚至怀疑自己是不是不适合读这本书。但是，我没有因此放弃。我尝试着去查阅一些相关的资料，比如关于“动态规划”和“模糊匹配”的概念。我发现，很多时候，我们之所以会觉得某个概念难以理解，往往是因为我们对基础知识的掌握不够扎实。所以，我花了更多的时间去巩固那些基础的知识。随着我对这些基础概念的理解逐渐加深，我再回头去看书中的内容，感觉豁然开朗。我开始意识到，这本书并不是一本简单的科普读物，它更像是一本“桥梁”，连接了生物学和计算机科学这两个看似毫不相干的领域。它让我看到了，如何利用计算机的力量来解决生物学中的各种难题，比如基因测序、蛋白质结构预测、药物研发等等。我印象特别深刻的是，书中关于“系统生物学”的讨论。作者通过一个生动的比喻，将细胞比作一个复杂的“微型工厂”，而生物计算就是在这个工厂里安装了一套智能化的管理系统，能够实时监控、分析和优化工厂的运行。这个比喻让我一下子就明白了系统生物学的核心思想，也让我对生物计算的强大功能有了更直观的认识。读完这本书，我感觉自己的知识体系得到了极大的拓展。我不仅对生物学有了更深入的理解，还对计算机科学在生物领域的应用有了更清晰的认识。这本书让我看到了，科学研究的未来趋势是跨学科的融合，而生物计算正是这种融合的典型代表。我非常庆幸自己当初选择了阅读这本书，它不仅满足了我的好奇心，更重要的是，它为我打开了一扇新的大门，让我看到了一个充满无限可能的研究领域。
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