本书由四十余所高校联合编写而成,系统全面地介绍生物信息学的基本概念与内容。全书共14章,内容涵盖分子生物学数据库、序列结构与功能分析、基因表达与非编码RNA转录分析、蛋白质结构与功能、系统生物学、合成生物学,以及计算生物学等生物信息学中的**问题。书中配有大量的二维码及部分视频资源,方便读者利用移动设备进行查询与学习。

序

第四版前言

**版前言

致学生的信

致老师的信

**章 生物信息学的概念及发展历史 1

**节 生物信息学的发展历史 1

第二节 生物信息学的研究领域 5

第三节 生物信息学的主要应用 6

第四节 生物信息学面临的挑战 10

思考题 11

主要参考文献 11

第二章 生物学数据库及其检索 12

**节 生物学数据库简介 12

第二节 生物学数据库的数据存储格式 21

第三节 生物学数据库的检索 35

思考题 43

主要参考文献 44

第三章 序列比对原理 45

**节 序列比对相关概念 45

第二节 序列比对打分方法 48

第三节 序列比对算法 54

第四节 序列比对工具 57

第五节 多序列比对 60

思考题 64

主要参考文献 64

第四章 蛋白质结构预测与分析 65

**节 蛋白质结构组织层次 65

第二节 蛋白质结构的测定与理论预测 70

第三节 蛋白质对接 84

第四节 蛋白质折叠与疾病 85

思考题 89

主要参考文献 89

第五章 基因组学 90

**节 基因组学概述 91

第二节 蛋白质编码基因的注释 95

第三节 RNA基因的注释 99

第四节 重复序列的注释 101

第五节 假基因的注释 102

第六节 案例分析：黄瓜基因组的注释 103

思考题 110

主要��考文献 111

第六章 转录组学 112

**节 转录组学概述 112

第二节 试验设计和测序流程 115

第三节 转录组数据核心分析 117

第四节 功能分析 122

第五节 RNA-seq数据分析案例 134

思考题 141

主要参考文献 141

第七章 非编码RNA 146

**节 非编码RNA概述 146

第二节 非编码RNA的分类 149

第三节 microRNA 152

第四节 lncRNA 159

第五节 circRNA 161

第六节 其他小分子RNA 165

思考题 168

主要参考文献 169

第八章 蛋白质组学 170

**节 蛋白质组学概述 170

第二节 蛋白质的大规模分离鉴定技术 171

第三节 蛋白质的翻译后修饰 177

第四节 蛋白质分选 178

第五节 蛋白质相互作用 180

思考题 186

主要参考文献 186

第九章 系统生物学 187

**节 系统生物学基本概念 187

第二节 复杂网络及特征 191

第三节 系统生物学基本技术与方法 193

第四节 基因表达调控网络 197

第五节 代谢网络 200

第六节 信号转导途径 203

第七节 蛋白质-蛋白质相互作用网络 210

第八节 虚拟细胞 220

第九节 生物学网络的构建、分析与可视化 220

思考题 224

主要参考文献 225

第十章 合成生物学 228

**节 合成生物学概述 228

第二节 合成生物学基础研究经典实例 231

第三节 合成生物学应用研究经典实例 237

思考题 240

主要参考文献 240

第十一章 分子进化与系统发育 242

**节 分子进化与系统发育概述 242

第二节 分子系统发育树的构建方法 247

第三节 系统发育树构建及应用 257

思考题 269

主要参考文献 269

第十二章 统计学习与推理 272

**节 统计学习与推理基础 272

第二节 统计模型与参数推断 276

第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 279

第四节 贝叶斯推理 284

第五节 隐马尔可夫模型 286

第六节 动态神经网络 293

第七节 深度学习 296

第八节 支持向量机 303

第九节 MATLAB的应用实例 308

思考题 311

主要参考文献 312

第十三章 生物信息学编程基础 313

**节 Linux操作系统 313

第二节 生物信息学中的编程语言 322

第三节 SQL及数据库编程 341

第四节 并行计算 351

思考题 357

主要参考文献 357

第十四章 新一代测序技术及其应用 358

**节 测序技术概述 358

第二节 第二代测序原理 360

第三节 第二代测序技术的应用 366

第四节 生物信息学在第二代测序中的应用 368

第五节 生物信息学新技术与发展趋势 374

思考题 377

主要参考文献 378

附录 379

思政导读 379

首批中国生物信息学终身成就奖得主简介 379

**基因组科学数据**：整合中国组学资源，打破数据孤岛 383