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生物信息学(第二版)
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生物信息学(第二版)

  • 作者:(英)霍奇曼
  • 出版社:科学出版社
  • ISBN:9787030288738
  • 出版日期:2004年09月01日
  • 页数:340
  • 定价:¥52.00
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    内容提要
    “精要速览系列(Instant:Notes Serles)”丛书是国外教材“Best Seller”榜的上榜教材。该系列教材结构新颖,视角独特;**明确,脉络分明;图表简明清晰;英文自然易懂,被许多高等院校双语教学选用。
    本书在前版基础上修订,涵盖了生物信息学的基本内容及拓展知识。全书共分三大部分:学科概况(A-B)、基础部分(C-I)、应用领域(J-R),合计18章:A生物学研究方式的转变、B生物信息学的定义、c物理学要素、D数据及数据库、E数据类型、F计算、G概率与统计、H模拟与数学技术、I人工智能和机器学习、J基因组及其他序列、K转录物组学、L蛋白质与蛋白质组学技术、M代谢物组学、N超分子结构、O生化动力学、P生理学、Q图像分析、R文本分析。书前附有缩略词表,书后附有进一步阅读的文献以及索引。
    本书适合普通高校生命科学、医药科技相关专业,以及数学、物理、化学、计算机等理工科专业教学使用,也可供科研人员参考阅读。 前言
    缩略词
    A生物学研究方式的转变
    B生物信息学的定义
    C物理学要素
    D数据及数据库
    E数据类型
    El数据类型
    E2生物信息学中数据表达的*
    目录
    前言
    缩略词
    A生物学研究方式的转变
    B生物信息学的定义
    C物理学要素
    D数据及数据库
    E数据类型
    El数据类型
    E2生物信息学中数据表达的*佳方法
    F计算
    G概率与统计
    G1概率和概率分布
    G2条件概率和贝叶斯法则
    G3基本的统计学检验
    H模型与数学技术
    H1系统特征
    H2图论及其应用
    H3常微分方程和代数学
    H4**模拟技术
    H5形状、变形和生长
    I人工智能和机器学习
    I1人工智能和机器学习的概论
    I2人工智能和机器学习的统计学方法
    I3人工智能和机器学习的计算方法
    J基因组及其他序列
    J1数据库和数据源
    J2基因组注释
    J3序列分析
    J4序列家族、联配和系统发育
    J5结构域家族和数据库
    K转录物组学
    K1转录谱
    K2转录分析的统计问题
    K3基因表达的差异分析
    K4多元技术和网络推理
    K5数据标准和实验设计
    L蛋白质与蛋白质组学技术
    L1蛋白质组学技术
    L2相互作用蛋白质组学
    L3相互作用数据库和网络
    L4结构生物信息学
    L5结构分类
    L6结构预测和模建
    L7分子动力学和**设计
    M代谢物组学
    N超分子结构
    N1超分子结构
    N2组织和生物体尺度结构
    O生化动力学
    O1新陈代谢网络的研究
    O2微积分和代数学的应用
    P生理学
    P1生理学
    P2整合生物学和植物模型
    P3整合生物学——结束语
    Q图像分析
    Q1什么是图像分析
    Q2什么是生物科学研究中的图像分析
    Q3图像增强
    Q4特征检测
    Q5数据析取
    R文本分析
    进一步阅读的文献
    索引 Updater(escape("/AjaxControls/ProductComentList"), "dProductCommentList",null,{ name:"prd", value:'802916' });
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    编辑推荐语
    本书涵盖了生物信息学的基本内容及拓展知识。本书适合普通高校生命科学、医药科技相关专业,以及数学、物理、化学、计算机等理工科专业教学使用,也可供科研人员参考阅读。 “精要速览系列(Instant:Notes Serles)”丛书是国外教材“Best Seller”榜的上榜教材。该系列教材结构新颖,视角独特;**明确,脉络分明;图表简明清晰;英文自然易懂,被许多高等院校双语教学选用。
    本书在前版基础上修订,涵盖了生物信息学的基本内容及拓展知识。全书共分三大部分:学科概况(A-B)、基础部分(C-I)、应用领域(J-R),合计18章:A生物学研究方式的转变、B生物信息学的定义、c物理学要素、D数据及数据库、E数据类型、F计算、G概率与统计、H模拟与数学技术、I人工智能和机器学习、J基因组及其他序列、K转录物组学、L蛋白质与蛋白质组学技术、M代谢物组学、N超分子结构、O生化动力学、P生理学、Q图像分析、R文本分析。书前附有缩略词表,书后附有进一步阅读的文献以及索引。
    本书适合普通高校生命科学、医药科技相关专业,以及数学、物理、化学、计算机等理工科专业教学使用,也可供科研人员参考阅读。 前言
    缩略词
    A生物学研究方式的转变
    B生物信息学的定义
    C物理学要素
    D数据及数据库
    E数据类型
    El数据类型
    E2生物信息学中数据表达的*佳方法
    F计算
    G概率与统计
    G1概率和概率分布
    G2条件概率和贝叶斯法则
    G3基本的统计学检验
    H模型与数学技术
    H1系统特征
    H2图论及其应用
    H3常微分方程和代数学
    H4**模拟技术
    H5形状、变形和生长
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    K1转录谱
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