医学化学基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:488

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出版时间:2010-6

价格:49.80元

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isbn号码:9787811363579

丛书系列:

图书标签:

• 随笔
• 医学化学
• 药物化学
• 有机化学
• 生物化学
• 药学
• 医学
• 化学
• 基础医学
• 教材
• 高等教育

好的，以下是一本名为《现代生物信息学导论》的图书简介，内容力求详实，不涉及《医学化学基础》的相关信息。 --- 现代生物信息学导论 导言：驾驭生命数据的浪潮 在二十一世纪，生命科学正经历一场前所未有的数据爆炸。基因组学、蛋白质组学、转录组学等高通量实验技术的飞速发展，以前所未有的速度产生了海量的生物学数据。这些原始数据蕴含着揭示生命奥秘、解析复杂疾病机制、乃至指导精准医疗的巨大潜力。然而，如何有效地存储、管理、处理、分析和解释这些庞杂的生物学信息，已经成为现代生命科学研究的核心挑战。 《现代生物信息学导论》正是为应对这一挑战而精心编撰的。本书旨在为生物学、计算机科学、统计学背景的研究人员、学生以及行业专业人士提供一个全面、系统且深入浅出的学习平台，掌握生物信息学这门跨学科核心技术。本书不仅关注理论基础的构建，更强调实际操作能力的培养，确保读者能够将所学知识迅速应用于真实的研究课题中。 第一部分：生物信息学基础与数据源解析 本部分将奠定坚实的理论和实践基础，引导读者熟悉生物信息学研究的生态系统。 第一章：生物信息学的学科定位与发展脉络 本章首先界定生物信息学的范畴，阐述其在生命科学研究链条中的关键作用。我们将追溯其发展历史，从早期的序列比对算法到当前基于深度学习的结构预测，解析关键技术节点的突破。同时，本章将详细介绍当前生物信息学面临的挑战，例如异构数据的整合、大规模计算的需求以及结果的可解释性问题。 第二章：核心生物学数据库与数据获取策略 掌握核心数据库是生物信息学工作的第一步。本章将详尽介绍全球最重要的生物信息学资源，包括但不限于： 序列数据库： NCBI的GenBank、欧洲的EMBL-EBI、日本的DDBJ，重点解析NCBI Entrez系统的强大检索能力。 结构数据库： 蛋白质数据银行（PDB）的结构获取与标准解读。 功能与注释数据库： UniProt（蛋白质信息资源）、GO（基因本体论）、KEGG（代谢通路图谱）等，强调如何通过这些数据库进行功能推断。 高通量数据存储库： 针对SRA（短读长序列存档）和GEO（基因表达综合数据库）的检索与下载方法。 第三章：生物信息学编程环境与基础工具集 生物信息学实践高度依赖编程能力。本章将重点介绍必需的命令行环境与核心编程语言： Linux/Unix 操作系统基础： 详细讲解Shell脚本编写、文件系统管理、权限设置，这是处理大规模生物数据的基础。 核心脚本语言： 以Python为主线，介绍其在数据处理、文件I/O、正则表达式匹配方面的应用。同时，简要介绍R语言在统计分析和数据可视化的独特优势。 Perl在传统生物信息学中的地位及其在字符串处理上的效率。 第二部分：序列分析的深度挖掘 序列分析是生物信息学的基石。本部分深入探讨从单个序列比对到全基因组比较分析的各项技术。 第四章：序列比对算法的原理与实践 本章剖析序列比对的数学模型基础： 点对点比对： 详细推导Needleman-Wunsch（全局比对）和Smith-Waterman（局部比对）算法的动态规划过程，并讨论评分矩阵（如BLOSUM和PAM）的构建逻辑。 多序列比对（MSA）： 介绍Progressive Alignment（如ClustalW/X）和迭代比对方法，以及MSA在结构预测和进化分析中的作用。 BLAST家族的实践应用： 讲解BLAST算法的启发式搜索机制，并指导读者优化参数以平衡速度与敏感性。 第五章：进化与系统发育分析 理解物种间的亲缘关系是生物信息学的重要目标。本章涵盖： 分子钟与进化模型： 介绍核苷酸取代模型（如Jukes-Cantor, Kimura 2-parameter）和蛋白质进化模型。 系统发育树的构建： 深入比较Distance-based方法（如UPGMA, Neighbor-Joining）和Character-based方法（如Maximum Parsimony, Maximum Likelihood）。 树的评估与可视化： 讲解Bootstrapping（自助法）检验树的可靠性，并使用如FigTree、Iqtree等软件进行高质量的树图绘制。 第三部分：基因组学与转录组学数据分析 随着新一代测序（NGS）技术的普及，本部分聚焦于处理和解释海量的基因组和转录组数据。 第六章：基因组组装、注释与变异检测 本章覆盖从原始测序读段到功能注释的完整流程： 从头组装与从头组装： 对比De Bruijn图和Overlap-layout-consensus (OLC) 方法，讨论不同组装工具（如SPAdes, Canu）的选择依据。 基因预测与功能注释： 介绍基于同源性、结构特征和从头预测的基因识别方法，并探讨TransferRNA (tRNA) 和非编码RNA的预测。 体细胞与种群变异分析： 详细讲解SNP/Indel的识别流程（从比对到Calling），重点讨论GATK的最佳实践流程，以及如何解读VCF文件。 第七章：RNA测序（RNA-Seq）数据分析流程 RNA-Seq是当前研究基因表达调控的主流技术。本章提供端到端的分析指南： 质量控制与比对： 使用FastQC进行质量评估，并掌握将短读长序列精确比对到参考基因组的工具（如STAR）。 定量分析： 介绍基于计数（Count-based）和转录本丰度估计算法（如RSEM），并侧重于如何处理基因融合和可变剪接事件。 差异表达分析（DEA）： 深度讲解使用DESeq2和edgeR进行统计建模，解读FDR值和Log Fold Change，并进行通路富集分析（GSEA, ORA）。 第四部分：蛋白质组学与结构生物信息学 生命活动的执行者是蛋白质。本部分着眼于蛋白质的功能、结构及其相互作用网络的分析。 第八章：蛋白质结构预测与验证 本章系统介绍如何从序列信息推导三维结构： 同源建模（Homology Modeling）： 介绍如何选择模板、进行序列比对和结构构建的关键步骤。 蛋白质折叠识别与结构比对： 讨论SCOP和CATH分类，以及DALI等工具在结构比对中的应用。 前沿技术：AlphaFold2解析： 详细介绍基于深度学习的蛋白质结构预测原理，以及如何获取和评估预测结果。 第九章：蛋白质互作网络与系统生物学建模 理解蛋白质如何协同工作是解析细胞功能的关键。 互作数据挖掘： 介绍如何整合实验数据（如酵母双杂交Y2H、ChIP-seq）与预测数据（如STRING数据库）。 网络拓扑分析： 讲解中心性指标（度中心性、介数中心性）在识别关键调控因子中的作用。 网络可视化与模块发现： 使用Cytoscape等工具进行网络可视化，并介绍社群发现算法（如MCODE）在识别功能模块中的应用。 第五部分：高阶主题与未来展望 本部分探讨当前生物信息学研究的前沿热点。 第十章：单细胞测序数据分析的特有挑战 单细胞组学带来了新的分析范式，本章侧重于其独特的数据处理需求： 数据预处理与降维： 讨论稀疏性（Dropout）问题，以及PCA、t-SNE、UMAP在细胞异质性可视化中的应用。 细胞类型鉴定与轨迹推断： 介绍Seurat和Scanpy等主流工具包，重点解析聚类算法（如Louvain）和伪时间分析（如Monocle）。 第十一章：机器学习与深度学习在生物信息学中的应用 本章将高级计算方法与生物学问题相结合： 传统机器学习在分类中的应用： 例如使用SVM、随机森林来预测蛋白质亚细胞定位或疾病风险因子。 深度学习模型概述： 介绍卷积神经网络（CNN）在图像分析（如病理切片）和序列特征提取中的潜力。 可解释性AI (XAI)： 讨论如何打开“黑箱”，理解模型做出生物学决策的依据。 结语：面向应用的实践导向 《现代生物信息学导论》不仅是一本教科书，更是一份实用的操作手册。每一章节都配有详细的案例分析和可复现的代码示例，确保读者能够将理论知识转化为解决实际生物学问题的能力。本书的结构设计旨在实现知识的递进和技能的整合，培养出能够独立设计、执行和解释复杂生物信息学分析流程的新一代科研工作者。学习本书，即是为自己装备未来生命科学探索的“数据之钥”。

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