生物信息学（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张阳德 著

图书标签:

• 生物信息学
• 计算生物学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 生物统计学
• 序列分析
• 进化树
• 数据库
• 算法
• 系统生物学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030239310

版次：2

商品编码：11172464

开本：16开

出版时间：2009-01-01

页数：448

编辑推荐

　　 张阳德编著的《生物信息学（第2版）》共分9章，第一章概论介绍了生物信息学的产生背景、研究目标、国内外研究现状和展望。第二章到第四章详细介绍了生物信息学的基础知识，包括相关的生物知识、生物学数据库及部分算法。第五章全面介绍了核酸序列分析技术，内容包括序列翻译与ORF预测、核酸序列分析框架、数据库搜索、生物信息学软件等，并有新测定DNA序列的分析实例。第六章介绍了蛋白质结构预测和分子设计技术。第七章和第八章分别介绍了人类基因组计划和蛋白质组信息学。第九章引出了生物信息学的一些前沿问题，包括生物芯片、药物设计、基因诊断与治疗。
　　

内容简介

　　 张阳德编著的《生物信息学》在第一版基础上，结合生物信息学学科近年发展，更新、补充、调整相关知识。全书引用分析了大量国内外文献资料，全面、系统地介绍了生物信息学相关的概念、产生背景、发展历史、研究目标、国内外研究现状以及人类基因组计划和蛋白质组信息学等前沿课题，并对生物学数据库的建立、核酸序列分析技术、蛋白质结构预测和分子设计技术、生物信息学软件的开发与应用等内容作了系统阐述。
　　 《生物信息学》适合于基础医学、临床医学、生物科学、计算机科学等相关专业学生使用，也可为广大教学、科研人员参考使用。

目录

序一
序二
前言
第一章 概论
第二章 生物学基础
第三章 生物信息数据库及其信息检索
第四章 序列比对与算法
第五章 核酸序列分析
第六章 蛋白质结构预测和分子设计
第七章 基因组信息学
第八章 蛋白质组信息学
第九章 生物信息学前沿
附录一生物信息学相关数据库
附录二生物信息学重要软件简介
附录三生物信息学名词解释
附录四习题
编著者简介

前言/序言

好的，以下是一份不包含《生物信息学（第2版）》内容的图书简介，力求详尽且自然。 --- 《基因组测序数据分析与解读》 ——从原始数据到精准医学的转化路径 图书简介 在二十一世纪的生命科学前沿，数据已经成为驱动科研突破的核心动力。随着高通量测序技术的飞速发展，海量的基因组、转录组和表观遗传组数据如同奔涌的河流，对研究人员提出了前所未有的分析和解读挑战。《基因组测序数据分析与解读》正是在此背景下应运而生的一本面向实践、强调流程化和结果导向的专业著作。 本书并非侧重于生物学理论基础的铺陈，而是将视角牢牢锁定在“如何从原始测序数据（如FASTQ文件）高效、准确地转化为具有生物学意义的结论”这一核心任务上。我们深知，在实际的科研和临床工作中，从数据产出到形成可靠报告的“中间环节”往往是最大的瓶颈。因此，全书的结构设计紧密围绕这一转化路径展开，旨在为生物信息学初学者、需要进行数据分析的实验科学家以及希望掌握前沿分析技术的临床医生提供一套系统、可复现的操作指南。 第一部分：测序数据的基石——质量控制与预处理 任何成功的下游分析都建立在高质量数据之上。本书首先花费大量篇幅深入探讨了NGS数据的“健康检查”。我们详细介绍了Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等主流测序平台生成数据的特点、潜在的系统性偏差以及常见的文库制备伪影。 重点内容包括： 1. 质量评估标准与工具的精选： 深入解析FastQC报告的每一项指标，并重点介绍MultiQC如何整合多样本数据进行批量评估。我们不只停留在“运行软件”，而是深入讲解如何判断质量阈值（如Phred值、GC含量异常）背后的生物学原因，并据此指导后续的修剪策略。 2. 数据清洗的艺术： 详细阐述Adapter序列的精准切除、低质量碱基的动态窗口修剪（如Trimmomatic的参数调优）、以及针对宏基因组（Metagenomics）数据中核糖体RNA（rRNA）的去除流程。这些步骤的细微差别，直接影响到后续比对和组装的效率与准确性。 第二部分：核心流程的工业化实践——比对、组装与变异检测 本部分是全书的基石，重点聚焦于目前最主流的WGS/WES和RNA-seq数据的标准分析流程（Pipeline）。我们摒弃了碎片化的工具介绍，转而构建了“模块化、可插拔”的分析框架。 对于全基因组/外显子组数据： 序列比对的策略选择： 深入对比BWA-MEM、Bowtie2等主流比对器的性能差异、速度考量以及在不同物种基因组上的适用性。特别分析了如何处理多比对（Multi-mapping）区域，以及如何利用参考基因组索引优化内存和时间消耗。 变异检测的层级递进： 从GATK Best Practices（包括BQSR、HaplotypeCaller）到FreeBayes，本书详细演示了从SNP到小片段InDel的联合调用流程。更为关键的是，我们提供了如何有效过滤和注释（Annotation）变异的实践经验——如何利用频率数据库（如gnomAD）区分致病性突变和常见多态性，以及如何应用如CADD、PolyPhen等评分体系进行功能预测。 对于转录组数据（RNA-seq）： 定量分析的精确化： 详细对比了基于比对（如STAR）和无比对（如Salmon, Kallisto）的定量方法。特别针对基因表达的标准化问题（如TPM vs FPKM vs Counts），解释了在不同下游分析（如差异表达分析）中应选择何种计数方式。 差异表达的统计模型： 本部分深入讲解了DESeq2和EdgeR背后的负二项分布模型，并提供了如何处理低表达基因、如何进行多重检验校正（如FDR控制）的实战案例，确保研究者能够得出具有统计学意义的结果。 第三部分：前沿分析与数据整合——从线性到多维度的洞察 随着技术的进步，单一数据的分析已无法满足复杂生物学问题的需求。本书的最后一部分着眼于整合分析和新兴技术。 表观遗传学数据整合： 重点介绍ChIP-seq（染色质免疫沉淀测序）数据的峰值检测（如MACS2）及其在转录因子结合位点预测中的应用。更重要的是，本书展示了如何将ATAC-seq（开放染色质测序）或MeDIP-seq数据与RNA-seq数据结合，探究基因表达的调控机制。 单细胞测序（scRNA-seq）的“破壁”分析： 鉴于scRNA-seq的复杂性，本书提供了一套模块化的流程，涵盖数据标准化、降维（PCA/UMAP）、细胞聚类（Louvain/Leiden算法）以及细胞类型注释（如基于Seurat或Scanpy）。我们强调了如何通过伪时间分析（Trajectory Inference）重建细胞分化路径。 宏基因组（Metagenomics）的谱系解析： 针对微生物群落研究，本书详细阐述了16S rRNA测序的OTU/ASV构建流程，以及全基因组宏测序（WGS Metagenomics）的组装与功能基因注释，旨在帮助研究人员理解复杂的微生物生态系统。 结语：面向复现性的代码与环境 本书的显著特色在于其强烈的实践导向和对代码复现性的承诺。书中所有的分析流程均配有详尽的命令行代码示例，并基于Conda/Bioconda环境进行配置，确保读者能够轻松搭建起与书中案例完全一致的分析环境。 《基因组测序数据分析与解读》的目标是让每一位使用者不仅学会“运行”软件，更能理解软件背后的“原理”，从而在面对未来新型测序数据和分析需求时，具备快速学习和构建定制化分析流程的能力。它不仅是一本参考手册，更是通往基因组数据深度挖掘的实战地图。 ---

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会了解到这本书的，当时我正在为一项研究项目寻找相关的资料，我的导师向我推荐了这本《生物信息学（第2版）》。拿到书后，我首先被其内容的深度和广度所吸引。书的章节编排逻辑清晰，从基础的生物分子结构与功能讲起，逐步深入到复杂的算法和应用。作者在讲解每一个概念时，都力求做到深入浅出，即使是对于初学者来说，也能相对容易地理解。我尤其欣赏书中对于各个生物信息学工具和数据库的介绍，不仅列举了常用的软件，还详细说明了它们的应用场景和注意事项，这对于我进行实际操作提供了极大的便利。而且，书中还包含了一些经典的案例分析，让我能够将理论知识与实际问题相结合，更好地理解生物信息学在解决生物学难题中的作用。我不得不说，这本书的编排和内容组织，确实是经过深思熟虑的，能够满足不同层次读者的需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，采用了一种深邃的蓝色调，配以抽象的DNA双螺旋纹理，整体风格既专业又不失艺术感。拿到手里，纸张的质感也非常不错，厚实而富有韧性，翻阅起来声音清脆，能感受到作者和出版方在细节上的用心。我一直对生物信息学这个领域充满好奇，但又担心内容会过于晦涩难懂。然而，翻开这本书后，我的疑虑顿消。序言部分就用一种非常平易近人的语言，解释了生物信息学是什么，它为何重要，以及它在现代科学研究中的地位。我特别喜欢作者在介绍背景时，引用了几个生动的例子，比如基因组测序技术的飞速发展如何改变了我们对疾病的认知，以及生物信息学在药物研发中的关键作用。这些例子让我立刻对书中的内容产生了浓厚的兴趣，迫不及待地想深入了解。整体而言，这本书在视觉呈现和初步引导上做得非常出色，成功地激起了我学习生物信息学的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值绝不仅仅在于知识的传授，更在于它能够激发读者对生命科学的好奇心和探索欲。作者在书中字里行间流露出的对生物信息学领域的热情，以及对未来发展的洞察力，都深深地感染了我。我特别喜欢书中对一些伦理和社会问题的讨论，这让我意识到，生物信息学的发展不仅仅是技术层面的进步，更需要我们思考其对社会和人类的影响。书中对不同国家和地区在生物信息学领域的研究进展的介绍，也让我对全球生物信息学的发展格局有了更清晰的认识。总的来说，这本《生物信息学（第2版）》是一本内容丰富、视角独特、兼具深度与广度的优秀著作。它不仅为我打开了一扇了解生物信息学的大门，更激发了我对生命科学奥秘的无限遐想。

评分☆☆☆☆☆

作为一名生物学背景的学生，我对生物信息学的理解一直停留在比较基础的层面。然而，在阅读了《生物信息学（第2版）》之后，我的认知得到了极大的拓展。这本书让我看到了生物信息学是如何将计算科学与生物学研究有机地结合起来，为我们提供了强大的工具来分析和解读海量的生物数据。作者在解释一些核心概念时，比如序列比对、基因组组装、系统发生分析等，都非常注重理论的严谨性和方法的实用性。我印象深刻的是，书中对不同算法的原理进行了详细的阐述，并且还结合了具体的例子来说明如何选择和使用这些算法。这种理论与实践相结合的教学方式，让我不仅理解了“是什么”，更理解了“为什么”和“怎么做”。此外，书中还介绍了当前生物信息学领域的一些前沿研究方向，这为我未来的学习和研究提供了重要的启示。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从业多年的生物工程师，虽然我的日常工作更多地集中在实验操作层面，但我深知生物信息学在现代生物技术发展中的重要性。因此，我特意购买了《生物信息学（第2版）》，希望能够系统地学习和更新自己的知识。这本书的专业性毋庸置疑，它涵盖了生物信息学的多个重要分支，并且在细节上的处理非常到位。我尤其赞赏书中对于数学和统计学原理的讲解，作者能够将复杂的公式和理论以一种易于理解的方式呈现出来，并且解释了它们在生物信息学中的具体应用。此外，书中对数据挖掘、机器学习等在生物信息学中的应用也进行了深入的探讨，这对于我理解和应用这些新兴技术非常有帮助。这本书不仅适合学生，对于希望提升专业技能的从业者来说，也是一本宝贵的参考书。

评分☆☆☆☆☆

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