出版日期：2004年09月
ISBN：9787030288738
[十位：7030288734]
页数：340
定价：￥52.00
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江*
眉山市
《生物信息学(第二版)》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*
《生物信息学(第二版)》图书目录：
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' });
常见问题: 我要提问 小时图书排行 1988:我想和这个世界谈谈(99选7特惠产品) 韩寒作品
韩寒 文学少女3:��陷过往的愚者(99选7特惠产品)
[日]野村美月 文学少女2:渴求真爱的幽灵(99选7特惠产品) *文学的轻小说
[日]野村美月 4.陪你到世界终结(99选7特惠产品) 5.失落的秘符(99选7特惠产品) 6.幸福在哪里(朋友刀刀·第5季)(99选7特惠产品) 7.文学少女1:渴望死亡的小丑(99选7特惠产品) 8.人性的弱点(99选7特惠产品) 9.躲进世界的角落(99选7特惠产品) 10.席慕蓉经典作品(99选7特惠产品) ++
《生物信息学(第二版)》编辑推荐与评论：
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
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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