生物信息学：序列与基因组分析（第2版）/国外生命科学优秀教材 [Bioinformatics:Sequence and Genome Analysis] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　当前生物信息学研究重点是对基因组序列、蛋白质组学和数组技术所产生的大量数据的计算分析。《生物信息学：序列与基因组分析（第2版）/国外生命科学优秀教材》对DNA、RNA和蛋白质数据的计算提供了丰富的演算方法，并指出了在解决生物学问题中这些方法的优缺点及应用策略。
　　《生物信息学：序列与基因组分析（第2版）/国外生命科学优秀教材》的第1版是在Mount博士讲稿的基础上进行整理出版的，在全球范围内用作教材。第二版对内容进行了全面的修订，由专业教师提供导读，很大程度地适用本科生和研究生教学。
　　《生物信息学：序列与基因组分析（第2版）/国外生命科学优秀教材》为高等院校生物信息学专业本科生和研究生提供理想的学习材料。同时，《生物信息学：序列与基因组分析（第2版）/国外生命科学优秀教材》也适宜科研人员、信息专家自学使用。

内页插图

目录

CHAPTER 1
历史简介和概论
CHAPTER 2
Collecting and Storing Sequences in the Laboratory
CHAPTER 3
Alignment of Pairs of Sequences
CHAPTER 4
Introduction to Probability and Statistical Analysis of Sequence Alignments
CHAPTER 5
Multiple Sequence Alignment
CHAPTER 6
Sequence Database Searching for Similar Sequences
CHAPTER 7
Phylogenetic Prediction
CHAPTER 8
Prediction of RNA Secondary Structure
CHAPTER 9
Cene Prediction and Regulation
CHAPTER 10
Protein Classification and Structure Prediction
CHAPTER 11
Genome Analysis
CHAPTER 12
Bioinformatics Programming Using Perl and Perl Modules
CHAPTER 13
Analysis of Microarrays
Index

前言/序言

　　第二版的生物信息学（序列与基因组分析）比第一版的读者更广泛，它不仅面向想学计算和统计方法的生物学家，而且也适用于想学生物学的、尤其是遗传学和基因组学的计算生物学家。章节指南介绍了每一章所需的基本计算学（统计学）和生物学背景，接着是本章要学习内容的提纲，后面提供网络资源（表格和正文中仍会显示相关URL），习题部分用于强化本章概念和相关技术。最后，所有网络资料都均用文字形式表述出来，放在一处。所有原来的章节都经过了相应的更新、修改和重写。
　　第二版里增加了三章新的内容。原来第三章里的序列比对的概率和统计分析现在单列为第四章，并增添了以序列分析为基础的假设检验和预测准确性检验。第12章和第13章涵盖了原来没有的Perl语言编程和芯片分析。这些比较高级的内容需要读者有一定的专业背景，但可增加各生物信息学最相关内容。增添的内容代表了国际前沿进展，是本书第二版宝贵的补充。在此，我非常感谢Arizona大学的同事们贡献了这些章节的内容。一遍遍修改润色非常耗时、艰苦，可他们总是非常合作，不吝时间。
　　第12章由Nirav Merchant和Susan Miller提供，他们是经验丰富的计算机系统和软件专家。本章具体叙述了使用和编写Perl脚本和模块满足不同任务，也包含了数据格式和建立关系数据库等内容。这章里列举的许多Perl脚本例子都可以从此书网站上直接下载作为项目模板使用。我们希望第12章可以作为很多实用Perl程序的起点以支持大规模基因组项目。
　　第13章由统计学家David Henderson博士提供。他擅长QTL分析、试验设计和统计分析，并在芯片试验方面具有丰富的经验。本章旨在帮助生物学家从芯片的基因表达数据中提取重要的信息。通常生物学家不习惯于设计涉及大量数据的试验以及从这些试验中提取信息。芯片试验麻烦的原因有两种：一是表达数据有各种来源的背景噪音，在复杂噪音中寻找哪个基因表达有差异是很困难的事；二是芯片试验的结果往往是一长串混乱的难以分类的基因。我们为解决这两种问题提供思路：一是为去除噪音达到特定科研目标来设计试验提供指导；二是叙述了寻找显著性表达差异基因的方法；三是介绍了相关分析方法，包括基于不同标准寻找、验证不同分类标志（生物标志）的聚类方法。最后提供了实现这些目标的程序资源。基于这些背景知识，第13章旨在指导试验设计使其产出尽可能多的有用信息。
　　大家对第一版的建设性评论也有益于第二版的改进。第一个是日本的Yasushi Okazaki先生，他在将此书译成日文的同时提了很多建议和修改意见。在不同场合提供帮助的还有John Clark，Gabriel Dorado，Dan Flath，Toni Kusalik和Etsuko Moriyama。
　　此书离不开我生物信息学的同事Ritu Pandey和Rob Klein的支持以及Arizona大学的经济支持，尤其是Vicki Chandler，Gene Gerner RichHoff。谢谢Walt Klimecki在图11.2提供的帮助和Roger Miesfeld在图9.13A的协助。我也很感激Beck Nickerson给许多章节提出的批评和建议。Pick WeilLau帮助我们校对了图片库，Eric Shen从本书网站上收集整理了意见。
　　最后，要感谢冷泉港实验室出版社的员工的支持。没有他们的努力此项工作不可能如此成功。Judy Cuddihy改进了章节的格式，对全文做了极其有益的建议，并给予了大量的鼓励、支持使此书能按时完成。Mary Cozza指导我整理了参考书目。
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