生物信息學計算技術和軟件導論 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

如果說21世紀是生物學世紀，生物信息學應該是支撐生物學世紀的核心科技之一。而大數據科學和人工智能技術正在將生物信息學推嚮生命科學和信息科學的前沿。《生物信息學計算技術和軟件導論》分為生物信息學基礎篇和生物信息組學技術篇兩大部分。生物信息學基礎篇從新興領域切入，介紹生物信息學的計算科學及進化生物學基礎（如網絡科學與大數據技術、深度學習、計算智能、高維數據分析、馬爾可夫鏈濛特卡洛法，隱馬爾可夫模型，貝葉斯統計、醫學生態學、DNA計算、進化樹與溯祖樹分析、種群遺傳學等）。生物信息組學技術篇除經典內容（基因組、轉錄組、蛋白質組）外，還包括新的三代基因測序算法和軟件（作者團隊研發的DBG2OLC和SPARC）、微生物群係(Microbiome)和宏基因組學(Metagenomics)、非編碼RNA、新藥發現、代謝組學（Metabolomics）等熱點內容。

目錄

目錄
生物信息學基礎篇
第1章 生物信息學一些前沿領域簡介 3
1.1 生物信息大數據 3
1.2 復雜網絡分析概論 11
1.3 復雜網絡分析實例：以微生物群係醫學生態網絡為例 15
1.4 深度學習、計算智能與人工智能 21
1.5 醫學生態學 25
1.6 DNA計算機-生物學對計算機科學的迴饋 30
第2章 係統發育樹與溯祖分析 38
2.1 樹的概念 38
2.2 主要的建樹方法 39
2.3 模型選擇 50
2.4 貝葉斯方法 54
2.5 溯祖理論 60
2.6 物種樹估計 64
第3章 群體遺傳學數據分析軟件簡介 70
3.1 多功能軟件比較 70
3.2 理論模型與分析方法的實現方式 72
3.3 軟件運行方式與編程語言 79
3.4 總結與展望 79
第4章 生物信息學中重要統計計算方法和模型 85
4.1 計算機模擬技術 85
4.2 馬爾可夫濛特卡羅法 93
4.3 隱馬爾可夫模型 98
4.4 貝葉斯統計 105
4.5 統計學習 114
4.6 高斯圖模型 120
生物信息組學技術篇
第5章 第三代基因測序組裝算法和軟件技術 129
5.1 第三代基因測序及組裝技術簡介 129
5.2 第三代基因組裝算法及軟件簡介：以DBG20LC和SPARC為例 132
5.3 三代基因組裝算法和軟件比較 139
5.4 DBG20LC和SPARC軟件使用簡介 140
第6章 基因組第二代測序數據的生物信息學分析 145
6.1 基因測序技術簡介 145
6.2 基因組裝技術 149
6.3 外顯子基因突變檢測 154
6.4 單細胞測序數據的基因組裝 156
第7章 轉錄組數據的生物信息學分析 160
7.1 轉錄組技術的發展 160
7.2 RNA-seq數據的質量控製 163
7.3 基於參考基因組的轉錄組分析 164
7.4 無參考基因組的轉錄組的從頭拼裝及拼裝質量評估 170
第8章 非編碼RNA研究常用數據庫及軟件 175
8.1 非編碼RNA概述 175
8.2 非編碼RNA常用數據庫 179
8.3 非編碼RNA研究常用軟件 184
第9章 蛋白質組學研究常用軟件簡介 210
9.1 蛋白質組學簡介 210
9.2 計算蛋白質組學的應用 215
9.3 計算蛋白質組學算法與數據庫 230
第10章 新藥物發現中的生物信息學軟件簡介 236
10.1 大型藥物設計平颱 237
10.2 分子視圖軟件 238
10.3 化學結構編輯程序 242
10.4 分子對接與虛擬篩選軟件 245
10.5 配體構象搜索軟件 250
10.6 藥效團模擬軟件 251
10.7 分子動力學模擬軟件 254
10.8 在綫藥物設計資源列錶 255
10.9 小結 257
第11章 宏基因組學概述及生物信息學分析 260
11.1 宏基因組學技術簡介 260
11.2 宏基因組學研究流程 261
Chapter 12 Bioinformatics for Metabolomics：An Introduction 277
Abstract 277
12.1 Introduction to Metabolomics 277
12.2 Technologies for Metabolomics 280
12.3 Data Formats for Metabolomics 285
12.4 Databases for Metabolomics 287
12.5 General Principles for Metabolomic Data Analysis 292
12.6 From Spectra to Metabolite Lists：Bioinformatics for Metabolite Identification 293
12.7 From Metabolite Lists to Significant Metabolites：Multivariate Statistics 300
12.8 From Significant Metabolites to Pathways：Bioinformatics for Metabolite Interpretation 306
12.9 Conclusion 310
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