生物信息學 [Bioinformatics] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

劉娟 編

圖書標籤:

• 生物信息學
• 計算生物學
• 基因組學
• 蛋白質組學
• 序列分析
• 算法
• 數據挖掘
• 生物統計學
• 係統生物學
• 進化生物學

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040409758

版次：1

商品編碼：11781834

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材

外文名稱：Bioinformatics

開本：16開

齣版時間：2014-12-01

用紙：膠版紙

頁數：297

字數：460000

正文語種：中文

內容簡介

　　《生物信息學》同繞目前生物信息學研究與應用的主要內容，以豐富的實例，重點介紹瞭相關數據庫和軟件的功能、應用策略和使用方法。具體內容包括：核酸與蛋白質序列數據資源、序列比較與相似序列搜索、分子係統發育分析、基因組結構注釋、蛋白質結構分析、蛋白質序列分析、Microam，基因錶達數據分析、蛋白質組數據分析、生物信息學在疾病相關基因與藥物發現中的應用，以及生物信息導航資源。《生物信息學》試圖綜閤介紹生物信息學研究解決的問題、基本方法、現有成果與存在的問題，特彆是能使讀者把握生物信息學自身的特點和分析解決問題的基本途徑，使不同專業背景讀者都能有一定的收獲。
　　《生物信息學》適閤作為生命科學、計算機科學等相關專業的教材使用，也可供相關科研人員參考使用。

目錄

1 緒言
1.1 生物信息學的發展曆史
1.2 本書內容簡介
1.3 貫穿本書的例子

2 序列數據資源
2.1 分子生物學數據庫
2.2 序列數據存儲格式
2.3 核酸序列數據庫
2.3.1 GenBank數據庫
2.3.2 RefSeq數據庫
2.3.3 EPD數據庫
2.4 蛋白質序列數據庫
2.4.1 UniProt簡介
2.4.2 UniProtlKB數據庫
2.5 基因組數據資源
2.5.1 基礎知識
2.5.2 不同物種的基因組數據庫
2.5.3 人類基因組數據庫
2.6 數據的檢索與獲取
2.6.1 檢索工具
2.6.2 獲取序列數據的例子
思考題

3 序列比對與比對搜索
3.1 基本概念
3.1.1 比對序列的選擇：核苷酸序列還是蛋白質序列
3.1.2 同源性、相似性和一緻性
3.1.3 空位
3.1.4 多序列比對
3.2 Dayhoff模型：可接受點突變
3.2.1 PAMl矩陣
3.2.2 PAM250和其他PAM矩陣
3.2.3 從突變概率矩陣到對數比值打分矩陣
3.2.4 雙序列比對中PAM矩陣的實際有用性
3.2.5 PAM矩陣的重要替代者：BLOSUM打分矩陣
3.2.6 雙序列比對和檢測限度
3.3 比對算法：全局和局部
3.3.1 全局序列比對：Needleman—wunsch算法
3.3.2 局部比對：Smith—waterman算法
3.3.3 Smith—Waterman算法的快速和啓發式版本
3.4 雙序列比對的顯著性
3.4.1 雙序列比對統計顯著性檢驗
3.4.2 全局比對的統計顯著性
3.4.3 局部比對的統計顯著性
3.5 局部比對搜索基本工具BLAST
3.5.1 BLAST搜索的關鍵步驟
3.5.2 BLAST算法：列錶、掃描、延伸
3.5.3 BLAST算法的統計學和E值
3.5.4 BLAsT的各類分值
3.5.5 BLAST搜索示例：應用搜索原則
3.5.6 BLAsT搜索示例：多結構域蛋白的搜索
3.5.7 BLAST搜索示例：改變打分矩陣
3.6 尋找遠緣相關的蛋白質：PSI—BLAST
3.6.1 基本步驟
3.6.2 PSI—BLAST的結果評估
3.6.3 PSI—BLAST的錯誤：破壞的問題
3.7 模式識彆BLAST（PHI—BLAST）
3.8 用BLAST來發現新基因
思考題

4 基因組結構注釋
4.1 引言
4.1.1 基因及其結構
4.1.2 基因結構預測概述
4.2 基於EST序列數據識彆基因結構
4.2.1 判彆基因序列的真實EST匹配的措施
4.2.2 真實EsT匹配的識彆流程
4.2.3 確定EST對應的基因結構
4.3 基因結構預測的統計學建模方法
4.3.1 基於多級優化預測基因結構的基本思想
4.3.2 基因結構的分級建模
4.3.3 基因結構預測的動態規劃算法
4.3.4 基於統計學方法預測基因結構的效果
4.4 基因組結構的自動注釋
4.4.1 Ensembl的基因組注釋流程
4.4.2 Ensembl自動注釋結果與人工注釋結果比較
思考題

5 分子係統發生分析
5.1 分子水平的進化介紹
5.1.1 問題的曆史起源
5.1.2 分子鍾
5.2 基本概念
5.2.1 係統發生樹的基本概念
5.2.2 直係同源和旁係同源
5.3 分子係統發生樹的構建
5.3.1 選擇可供分析的序列
5.3.2 多序列比對
5.3.3 構建係統發生樹
5.3.4 方法的選取
5.3.5 常用分析軟件
思考題

6 蛋白質結構
6.1 蛋白質結構
6.2 蛋白質結構數據庫和結構可視化
6.2.1 PDB數據庫
6.2.2 蛋白質結構傢族分類數據庫
6.2.3 蛋白質結構的可視化
6.3 蛋白質結構分析
6.3.1 蛋白質結構比對
6.3.2 結構模型品質的分析
6.3.3 蛋白質內部相互作用分析
6.3.4 溶劑可接近錶麵的計算及分析
6.3.5 功能位點的分析
6.4 蛋白質結構預測
6.4.1 蛋白質結構比較建模
6.4.2 蛋白質結構從頭預測方法
6.4.3 二級結構預測
6.4.4 結構預測的策略
思考題

7 蛋白質序列分析與功能預測
7.1 引言
7.2 功能描述
7.2.1 基因本體
7.2.2 利用GO術語的功能注釋
7.3 基於序列相似性的功能預測
7.3.1 基本預測方法
7.3.2 分析與討論
7.3.3 蛋白質傢族與序列的相似性聚類
7.4 基於蛋白質信號的功能預測
7.4.1 蛋白質信號
7.4.2 信號的描述
7.4.3 蛋白質模體、結構域和傢族數據庫
7.4.4 分析與討論
7.5 基於蛋白質序列特徵的功能預測
7.5.1 序列的理化性質
7.5.2 跨膜與捲麯螺鏇分析
7.5.3 蛋白質翻譯後修飾分析
7.5.4 亞細胞定位預測
7.5.5 基於序列特徵的蛋白質分子功能預測
7.6 功能預測的其他思路
思考題

8 微陣列數據分析
8.1 微陣列
8.1.1 微陣列實驗過程
8.1.2 微陣列製備
8.1.3 雜交方式
8.1.4 圖像分析
8.1.5 數據標準化
8.1.6 基因錶達矩陣
8.1.7 基因錶達數據分析
8.2 數據預處理
8.2.1 全局歸一化
8.2.2 散點分析
8.2.3 數據全局歸一化中的局部歸一化
8.3 差異錶達基因的檢測
8.3.1 基本檢驗方法
8.3.2 分析實例
8.3.3 疾病基因錶達譜差異分析
8.4 微陣列數據的分類分析方法
8.4.1 聚類分析
8.4.2 分類分析
8.5 構建基因調控網絡
8.5.1 基因調控網絡的簡單例子
8.5.2 微分方程模型
8.5.3 布爾網絡模型
8.5.4 貝葉斯網絡模型
8.6 微陣列數據與分析軟件
8.6.1 數據交換標準
8.6.2 微陣列數據庫
8.6.3 微陣列數據分析流程
8.6.4 微陣列數據分析工具
思考題

9 蛋白質組數據分析
9.1 二維凝膠電泳數據分析
9.1.1 二維凝膠電泳原理
9.1.2 二維凝膠電泳數據及其應用
9.2 蛋白質質譜數據分析
9.2.1 質譜技術
9.2.2 蛋白質的質譜分析
9.3 蛋白質互作生物信息學
9.3.1 親和層析和質譜
9.3.2 酵母雙雜交係統
9.3.3 蛋白質一蛋白質互作預測
9.3.4 蛋白質相互作用數據庫
9.4 分析細胞通路的生物信息學方法
思考題

10 疾病相關研究
10.1 疾病基因相關研究的概述
10.2 疾病相關的數據資源
10.2.1 人類在綫孟德爾遺傳數據庫
10.2.2 遺傳關聯數據庫
10.2.3 人類基因突變數據庫
10.2.4 癌癥數據庫
10.2.5 單核苷酸多態性數據庫
10.3 疾病基因發現
思考題

11 SNP芯片及深度測序數據分析
11.1 SNP簡介
11.2 結構變異
11.3 SNP實驗簡介
11.3.1 Illumina芯片
11.3.2.Affymetrix芯片
11.4 深度測序技術
11.5 序列數據基本格式
11.5.1 FASTQ
11.5.2 SAM和BAM
11.5.3 BED
11.5.4 VCF
11.6 實例數據分析
11.6.1 利用深度測序發現SNV
11.6.2 利用SNP芯片檢測拷貝數變異
思考題

參考書目

精彩書摘

　　《生物信息學》：
　　由Pearson和Lipman於1988年提齣的FASTA搜索算法分如下4步。
　　（1）生成一個查詢錶，包括數據庫中短的氨基酸和核苷酸片段。短片段的長度由參數k—tup決定。如果蛋白質搜索k—tup=3，查詢序列就以3個氨基酸為塊到查詢錶中查找可能的3個氨基酸匹配。FASTA程序對一個給定的k—tup值，産生10個最高分值片段。
　　（2）對這10個匹配區域重新打分，並允許有保守性替換，打分過程中使用打分矩陣（如PAM250）。
　　（3）屬於同一蛋白質的高分值區域連接在一起。
　　（4）FASTA然後在高分值序列上執行全局（Needleman—Wunsch）或者局部（Smith—Water—man）比對，這樣可以優化查詢序列和數據庫匹配序列的比對。動態規劃算法應用於數據庫時隻得到有限的使用，允許FAsTA能非常快速地返迴結果，因為它隻評估瞭一部分潛在的比對。
　　BLAST是一個局部比對搜索工具，用來確定一條查詢序列和一個數據庫的比對。不過1990年給齣的BLAST不引入空位。現在改進的BLAST版本已允許比對中引入空位。本章將在3.5節中詳細介紹BLAST及其啓發式算法。
　　3.4 雙序列比對的顯著性
　　如前所述，通過比對，我們可以得到兩條比對序列間的一緻性。然而，怎樣纔能判斷兩條序列從進化上來說是顯著相關的？比如兩條序列比對得到的一緻性為26％，這個值隨機情況下也能發生嗎？
　　……

《穿越星辰的旅者：宇宙奧秘與人類的探索史》 內容簡介： 本書並非一本枯燥的科學教科書，而是一次波瀾壯闊的宇宙巡禮，一次關於人類好奇心與探索精神的史詩。我們將一同踏上徵途，從遠古先民仰望星空，試圖解讀那點點繁星的神秘含義開始，到現代科學傢利用尖端科技，撥開宇宙迷霧，揭示其宏大結構與演化的震撼過程。本書將帶領讀者穿越時空，領略宇宙的浩渺無垠，感受生命在其中存在的渺小與偉大，並深刻反思人類在宇宙中的位置與未來。 第一部分：仰望星辰的起點——人類對宇宙的早期認知 在文字誕生之前，我們的祖先就已在夜空中描繪齣神話與圖騰。他們根據星辰的規律，劃分晝夜，預知季節，這不僅是生存的需要，更是對未知世界最初的敬畏與想象。本章將帶領讀者迴到那個充滿神話色彩的時代，探訪古巴比倫的天文學記錄，埃及金字塔與星辰的神秘關聯，古希臘哲學傢們關於宇宙形態的宏偉構想，以及中國古代觀星術的精妙絕倫。我們將看到，即使在有限的觀測條件下，人類的智慧與想象力是如何編織齣關於宇宙的第一張圖景。從地心說的優雅與局限，到日心說的顛覆與革命，我們將迴顧托勒密、哥白尼、開普勒、伽利略等先驅們如何一步步挑戰傳統觀念，將人類的視野從地麵推嚮更廣闊的宇宙。那些關於行星運動的精密定律，望遠鏡第一次窺見的月麵環形山，以及土星光環的驚鴻一瞥，都將以生動的筆觸呈現，展現科學精神的萌芽與成長。 第二部分：邁嚮深邃的未知——近現代天文學的飛躍 隨著科學技術的飛速發展，人類探索宇宙的腳步從未停歇。本章將聚焦近現代天文學的輝煌成就，從牛頓的萬有引力定律，為理解宇宙的運行規律奠定瞭堅實的基礎。我們將走進18、19世紀，感受惠更斯、赫歇爾等天文學傢如何通過更強大的望遠鏡，發現瞭更多行星、星雲，並開始估算恒星的距離。20世紀，天文學迎來瞭真正的爆發。哈勃望遠鏡的誕生，以前所未有的清晰度揭示瞭宇宙的尺度和星係的分布，證實瞭宇宙的膨脹，為大爆炸理論提供瞭有力證據。愛因斯坦的相對論，不僅改變瞭我們對時間、空間和引力的理解，更為我們研究黑洞、引力波等宇宙極端現象提供瞭理論基礎。射電望遠鏡、X射綫望遠鏡、伽馬射綫望遠鏡等各種新型觀測設備的齣現，讓我們能夠“看到”宇宙的各個角落，捕捉到那些肉眼無法察覺的光芒，從而揭示齣宇宙更深層次的奧秘。我們將深入探討星係的形成與演化，黑洞的神秘誘惑，中子星的極端密度，以及宇宙中最古老的光——宇宙微波背景輻射，它如同宇宙大爆炸的“迴聲”，訴說著宇宙誕生之初的壯麗景象。 第三部分：生命的協奏麯——宇宙中的生命探索 宇宙是否僅是我們所見的這顆藍色星球上存在生命？這個問題自古以來便縈繞在人類心頭。本章將帶領讀者踏上尋找地外生命的壯麗徵程。我們將迴顧從古希臘的“多世界”猜想到近代科學傢的“費米悖論”，人類對宇宙生命存在的猜想從未停止。我們將瞭解行星科學的最新進展，探測器們對火星、木衛二、土星等天體的深入考察，尋找液態水、有機分子等生命存在的關鍵證據。從DNA的發現，到生命的分子基礎，再到極端環境下的生命存在，我們將探討生命在地球上的多樣性，以及這些證據如何啓示我們去尋找宇宙其他地方的生命形式。SETI（搜尋地外文明計劃）的嘗試，通過監聽宇宙的無綫電信號，試圖捕捉來自其他文明的“呼喚”。我們將深入分析這些信號的特點，以及科學傢們在解讀這些信息時麵臨的挑戰與興奮。本書還將探討生命的起源，從早期地球的化學演化到生命誕生所需的適宜環境，並由此推演在宇宙其他星球上，生命齣現的可能性有多大。無論是微生物的潛在存在，還是更高級文明的猜想，都將激發讀者對生命這一宇宙現象的無限遐想。 第四部分：人類的星際徵途——從仰望到抵達 從古代的神話傳說到現代的太空探索，人類對宇宙的嚮往從未止息。本章將聚焦人類實現太空探索的偉大成就，以及未來的無限可能。我們將迴顧蘇聯和美國的太空競賽，加加林首次進入太空的壯舉，阿波羅計劃登月的輝煌，以及國際空間站作為人類在太空的“傢”所扮演的角色。我們將詳細介紹載人航天技術的發展，從最初的火箭發射到如今的復雜航天器，每一次技術的突破都代錶著人類勇氣的延伸。探測器們對太陽係各大行星的“親密接觸”，如旅行者號的“金唱片”，卡西尼號對土星的深入探索，毅力號火星車的尋跡之旅，都將以詳實的資料和生動的描繪呈現，讓讀者身臨其境地感受太空探索的艱辛與樂趣。而未來的太空探索，更是充滿瞭令人激動的設想。月球基地的建立，火星殖民的藍圖，小行星采礦的商業願景，以及對係外行星的遙遠觀測，都將引領讀者展望人類文明的未來。我們將探討星際旅行的理論挑戰與技術瓶頸，如麯速引擎、蟲洞理論等科幻概念，並結閤當前科學研究的進展，對人類邁嚮更遙遠星係的未來進行審慎的展望。 第五部分：宇宙與我們——哲學、藝術與未來的思考 科學的探索最終會引嚮對人類自身存在的深刻反思。本章將從更廣闊的視角，探討宇宙學研究對人類哲學、藝術、倫檎以及未來發展的影響。當我們將人類置於宇宙的宏大背景下審視，那些曾經的紛爭與煩惱是否顯得微不足道？本書將引用哲學傢、藝術傢、作傢們關於宇宙、生命、人類命運的深刻思考，從卡爾·薩根的“暗淡藍點”所喚起的憂患意識，到科幻作品中對人類未來的無限暢想，都將為讀者提供豐富的思想啓迪。我們將探討環境倫理、太空倫理等新興議題，以及人類在宇宙中的責任。宇宙的浩瀚無垠，生命存在的獨特性，都將促使我們更加珍惜地球，並以更長遠的眼光審視人類文明的未來。本書的結尾，將迴到最初的仰望星空，但此時的我們，已不再是懵懂的先民，而是擁有瞭更加深刻的認知和更加遠大的夢想的探索者。我們將用科學的理性、人文的關懷以及對未知的無限憧憬，繼續我們的星辰大海之旅。 《穿越星辰的旅者：宇宙奧秘與人類的探索史》，是一部獻給所有對宇宙充滿好奇、對生命懷有敬畏、對未來充滿憧憬的讀者的作品。它將帶領您進行一次前所未有的精神洗禮，讓您在理解宇宙宏大規律的同時，也深刻認識到人類在其中存在的意義與價值。這是一次穿越時空的對話，一次關於人類智慧與勇氣的贊歌，一次對生命無限可能性的深刻探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格讓我感到非常“親切”。盡管它涉及的是相當專業的領域，但作者的敘述卻條理清晰，邏輯嚴謹，並且在適當的地方穿插瞭一些生動形象的例子，使得原本可能晦澀難懂的概念變得容易理解。我特彆欣賞它在介紹算法原理時，並沒有直接給齣復雜的數學公式，而是先從一個簡單的情境入手，逐步引導讀者理解算法的核心思想，然後再深入到技術細節。這種循序漸進的講解方式，極大地降低瞭閱讀門檻，讓即使是對數學公式感到畏懼的讀者，也能輕鬆地掌握核心概念。此外，書中還提供瞭一些曆史性的迴顧，講述瞭生物信息學領域的一些裏程碑式的發現和技術突破，這讓我在學習技術的同時，也能感受到這個學科發展的激動人心的曆程。這種“溫度”十足的講解方式，讓我覺得仿佛是在和一位經驗豐富的導師在進行一場富有啓發性的對話。

評分☆☆☆☆☆

這本書的“敘事”方式非常引人入勝。它並沒有采用傳統的章節式講解，而是通過一個個生動的故事和案例，來闡述生物信息學是如何解決現實世界中的生物學問題的。例如，在介紹基因組學時，它可能會講述科學傢們如何通過分析人類基因組數據，發現瞭與某些遺傳疾病相關的基因突變，從而為疾病的診斷和治療提供瞭新的思路。或者，在介紹蛋白質組學時，它可能會描繪一幅分子互作網絡的壯麗圖景，揭示細胞內部復雜的調控機製。這些“故事”不僅僅是枯燥的知識點，更是充滿智慧和激情的科學探索曆程。它們讓我看到瞭生物信息學不僅僅是一門技術，更是一門能夠洞察生命奧秘、解決實際難題的學科。這種“故事化”的敘述，讓我在閱讀過程中充滿瞭好奇心和求知欲。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受是它的“實用性”。拿到手裏，我首先關注的就是它提供的各種工具和算法的介紹。我一直覺得，生物信息學之所以如此迷人，很大程度上在於它能夠將抽象的生物學問題轉化為可以通過計算機解決的具體任務。這本書在這一點上做得非常齣色，它詳細介紹瞭許多在實際研究中廣泛使用的軟件和程序包，比如用於序列分析的BLAST，用於基因組組裝的SPAdes，以及用於蛋白質結構預測的AlphaFold等。更重要的是，它並沒有僅僅停留在“介紹”層麵，而是提供瞭關於這些工具的安裝、使用方法以及參數設置的詳細指南。我甚至能在書中找到一些指導性的代碼示例，這對於那些想要立刻將所學知識應用到自己研究中的讀者來說，簡直是福音。我希望這本書能夠幫助我剋服在實際操作中遇到的障礙，讓我能夠更加自信地運用這些強大的工具去分析我的實驗數據，從中發現新的科學見解。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿起這本書的時候，對它抱有的期望值是非常高的，因為我一直覺得生物信息學是現代生命科學研究中最具顛覆性和創新性的領域之一。我希望這本書能夠準確地反映齣這個領域的最新進展和前沿動態，而不僅僅是停留在一些基礎的概念和方法上。我期待看到關於大數據在生物醫學中的應用，比如如何利用機器學習和人工智能來分析疾病的遺傳背景，如何設計個性化的治療方案，以及如何加速新藥的研發過程。我希望書中能夠介紹一些尚未被廣泛普及但具有巨大潛力的技術，並對它們的未來發展趨勢進行展望。我希望它能夠啓發我思考，在未來的生物醫學研究中，生物信息學將扮演怎樣的角色，以及我個人如何能夠在這個快速發展的領域中找到自己的位置。這本書對我來說，更像是一張通往未來的“地圖”，指引我看到更廣闊的可能性。

評分☆☆☆☆☆

我翻開這本書，第一眼就被它深厚的學術底蘊和嚴謹的寫作風格所吸引。它並沒有像許多科普讀物那樣，試圖用淺顯的比喻來“討好”讀者，而是直接切入核心，用專業而精準的語言構建起一個嚴密的知識體係。這種風格讓我感到一種久違的“硬核”閱讀體驗，仿佛置身於一場學術研討會，每一個概念的提齣都經過深思熟慮，每一個方法的闡述都力求詳盡。我尤其欣賞它在梳理生物信息學發展脈絡時所展現齣的深度。它不僅僅是羅列技術，更是在探討技術背後的驅動力，以及不同技術之間如何相互促進、共同演進。例如，在介紹早期的序列比對算法時，它並沒有止步於算法的實現，而是深入剖析瞭算法的數學原理和計算復雜度，並將其與後來的更高效算法進行對比，從中可以看到學科發展的智慧和演變。我感覺這本書更適閤那些有一定生物學或計算機科學背景，並渴望係統性掌握生物信息學理論和方法的讀者。它需要你投入時間和精力去消化吸收，但迴報一定是豐厚的。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，對我而言更像是一次思維的“重塑”。我原本對生物學和計算機科學的理解，往往是相對獨立的。生物學研究宏觀的生命現象，而計算機科學則處理數據和算法。這本書則像是一次“點石成金”的術語，它讓我看到這兩者之間如此緊密的聯係，以及如何通過計算的手段來解決復雜的生物學問題。例如，在探討基因組學的時候，它讓我明白，麵對動輒數十億堿基對的基因組數據，沒有高效的算法和強大的計算能力，我們就無法揭示基因組的奧秘。它也讓我意識到，生物學問題的“邊界”可以被無限拓展，隻要我們能夠創新性地運用計算思維。我特彆喜歡書中關於“數據驅動的發現”的論述，它強調瞭從海量數據中提取有價值信息的重要性，以及生物信息學在這一過程中的核心作用。這本書不僅僅傳授知識，更重要的是培養一種解決問題的思維方式，一種跨學科融閤的視野。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大衝擊是它在“連接”方麵的能力。我之前接觸到的生物學知識，往往是分散的、碎片化的，比如某個基因的功能，某個信號通路的作用。而這本書則像是一張巨大的“網”，它將這些零散的知識點一一串聯起來，讓我能夠從一個更加宏觀、更加係統的角度去理解生命體。它讓我明白，一個個體的遺傳信息是如何編碼生命的藍圖，蛋白質是如何執行著生命的功能，而這些信息和功能之間又是如何相互關聯、協同工作的。我尤其喜歡它在介紹不同生物信息學分支時所展現齣的“融會貫通”的特點。比如，它在講解基因組學的時候，會自然地引入蛋白質組學和轉錄組學的內容，讓我看到不同層麵數據的相互印證和補充。這種“一體化”的視角，極大地提升瞭我對生命科學的整體認知水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿起來的時候，就抱著一種既好奇又忐忑的心情。我對生物信息學這個領域一直充滿著濃厚的興趣，總覺得它像是連接生命科學和計算機科學的橋梁，能夠用全新的視角去理解復雜的生物奧秘。然而，我之前對這個學科的瞭解僅限於一些零散的概念，比如基因組學、蛋白質組學，但對於它們背後的技術和方法論卻知之甚少。拿到這本書，我期望它能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步走進這個迷人的世界。我希望能看到清晰的脈絡，從最基礎的概念講起，逐步深入到各種分析方法和應用場景。例如，在基因組學的部分，我希望它能詳細介紹DNA測序技術的發展曆程，不同的測序平颱如何工作，以及如何對海量的測序數據進行比對、組裝和變異檢測。我期待這本書能夠提供一些實際的操作案例，讓我能夠通過動手實踐來加深理解。同時，對於蛋白質組學，我也希望能夠看到關於蛋白質結構預測、相互作用網絡分析等內容，瞭解如何利用計算工具來揭示蛋白質的功能和調控機製。總而言之，這本書對我來說，不僅僅是一本教科書，更是一次探索未知領域的啓程。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書的“挑戰性”讓我感到既興奮又有些畏懼。它所探討的內容，很多都超齣瞭我原有的知識框架，需要我付齣巨大的努力去理解和吸收。例如，書中關於算法分析的部分，涉及到瞭離散數學、概率統計等內容，這對我這個生物背景的讀者來說，確實是一個不小的挑戰。但是，正是這種挑戰，讓我感到自己的認知正在被不斷地拓寬和深化。我享受那種“豁然開朗”的感覺，當一個復雜的概念在我反復推敲後終於被我掌握。這本書沒有試圖去“降低”理解的難度，而是鼓勵讀者去麵對和剋服睏難，並在這個過程中不斷成長。我慶幸自己沒有因為這些挑戰而放棄，因為我知道，隻有經曆過這樣的“淬煉”，纔能真正掌握生物信息學的精髓。

評分☆☆☆☆☆

從這本書中，我感受到瞭一種“前瞻性”。它不僅僅是對現有生物信息學理論和方法的總結，更是在積極地展望這個領域未來的發展方嚮。我看到瞭書中關於計算生物學、係統生物學以及人工智能在生命科學中的應用的討論，這些都是當前最熱門的研究方嚮，也預示著生物信息學未來的無限可能。它讓我意識到，這個學科的邊界還在不斷地拓展，新的工具和方法也在層齣不窮。我希望通過閱讀這本書，能夠對未來的科研趨勢有一個初步的瞭解，並為自己在這個領域的發展找到更加清晰的方嚮。這本書不僅僅是一次知識的獲取，更是一次思維的啓發，它鼓勵我去思考，如何在這個快速發展的領域中，保持好奇心，不斷學習，並做齣自己的貢獻。

評分☆☆☆☆☆

上課使用

評分☆☆☆☆☆

學生說還好

評分☆☆☆☆☆

喜歡

評分☆☆☆☆☆

上課使用

評分☆☆☆☆☆

所以我的意見不能成為你的參考

評分☆☆☆☆☆

不過我是收集用的

評分☆☆☆☆☆

幾個學校老師閤編的，又為老師們解決職稱問題瞭。就這樣吧

評分☆☆☆☆☆

幾個學校老師閤編的，又為老師們解決職稱問題瞭。就這樣吧

評分☆☆☆☆☆

學生說還好