出版日期：2022年03月
ISBN：9787030719065
[十位：7030719069]
页数：404
定价：￥69.80
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《生物信息学(第四版)》内容提要：
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。
《生物信息学(第四版)》图书目录：
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
主要参考文献 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