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樊龙江 著

图书标签:

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

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308171472

版次：1

商品编码：12193213

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

内容简介

本书阅读对象为本科、研究生和从事生物学及其相关专业领域（如医学、农
学等）科研与开发人员等，可以作为生物信息学专业学生的入门教材和非生物信
息学专业学生和科研工作者的基础教材。本书共分为四部分：生物信息学基础
（一篇）、高通量测序数据分析（第二篇）、生物信息学外延与交叉（第三篇）和生
物信息学资源与实践（第四篇）。各篇内容：（1）作为生物信息学的基础篇，一
篇包括8章内容，涵盖序列数据产生、分子数据库、序列联配算法、基因预测、系统
发生树构建和蛋白质结构预测等。同时也涵盖了生物信息学计算机基础部分，
包括操作系统、主要编程语言等。该篇主要目的是使初学者掌握生物信息学的
基本概念和主要方法。（2）第二篇为高通量序列数据分析，主要针对目前第二代
和第三代测序技术产生的核苷酸序列数据，涵盖基于高通量测序数据的基因组
拼接、基因组变异、转录组、非编码RNA、甲基化和宏基因组等生物信息学分析原
理和技术。（3）第三篇为生物信息学外延与交叉，介绍了与生物信息学紧密相关
的四个生物学领域：系统生物学、群体遗传学、数量遗传学和合成生物学。（4）
后一篇为生物信息学资源与实践篇，主要罗列了生物信息学主要相关术语、专业
词汇、数据库和公开软件等资源，并提供了8个生物信息学实验课程内容。上述
一篇和第四篇内容建议作为本科教学的基本内容，第二篇和第三篇可以作为
研究生和生物信息学专业学生教学内容。

作者简介

樊龙江 浙江大学生物信息学研究所和作物科学研究所教授，生物信息学和作物遗传育种专业博士生导师。教育部“新世纪优秀人才支持计划”获得者，浙江省生物信息学学会副理事长，德国DAAD访问学者。自2000年起，直接参与浙江大学生物信息学学科筹建，为浙江大学第一批生物信息学专业导师。

目录

绪论
第一节 生物信息与生物信息学
一、迅速增长的生物信息
二、生物信息学的概念
第二节 生物信息学简史与展望
一、生物信息学发展简史
二、生物信息学技术的应用
三、生物信息学学科展望
第三节 本书的组织与使用
*第一篇 生物信息学基础
第1-1章 生物信息类型及其产生途径
第一节 生物信息的类型
第二节 DNA测序技术
一、第一代测序技术
二、第二代测序技术
三、第三代测序技术
第三节 高通量测序技术的应用
一、DNA／RNA相关测序
二、蛋白质一DNA／RNA互作测序
三、甲基化／宏基因组测序
第四节 蛋白质序列及其结构测定
一、蛋白质序列与蛋白质互作测定
二、蛋白质结构测定
第1-2章 分子数据库
第一节 分子数据库概述
一、分子数据库概念
二、数据库记录格式
三、数据库冗余、序列递交和检索
第二节 核苷酸及其相关数据库
一、DNA／RNA序列数据库
二、基因组数据库
三、非编码RNA数据库
第三节 蛋白质及其相关数据库
第四节 代谢途径等专业数据库
一、代谢途径数据库
二、代谢组学数据库和表型数据库
第1-3章 两条序列联配算法及序列搜索
第一节 序列联配基本概念
第二节计分矩阵
一、计分矩阵的一般原理
二、氨基酸替换矩阵
三、位置特异性计分矩阵(PSSM)
第三节 两条序列联配算法
一、Needleman-Wunsch算法
二、Smith-WaterTnan算法
第四节 BLAST算法及数据库搜索
一、BLAST算法
二、利用BLAST 进行数据库序列搜索
三、序列相似性的统计推断
第1-4章 多条序列联配算法及功能域分析
第一节 多序列联配概念及其算法
一、多序列联配概念
二、多序列全局联配算法
三、多序列局部联配算法
第二节 蛋白质序列功能域分析与模型
一、功能域概念
二、功能域模型
第三节 熵与信息量
一、不确定性与信息量
二、信息熵的应用
第1-5章 基因预测与功能注释
第一节 基因组序列构成与基因预测
一、基因组序列的基本构成
二、基因预测及其基本方法
……
第1-6章 系统发生树构建
第1-7章 蛋白质结构预测与药物设计
第1-8章 生物信息学计算机基础
*第二篇 高通量测序数据分析
第2-1章 基因组拼接与分析
第2-2章 基因组变异与分析
第2-3章 转录组分析
第2-4章 非编码RNA分析
第2-5章 甲基化与组蛋白修饰分析
第2-6章 宏基因组分析
第2-7章 蛋白质组分析
*第三篇 生物信息学外延与交叉
第3一1章 系统生物学
第3-2章 群体遗传学
第3-3章 数量遗传学
第3-4章 合成生物学
*第四篇 生物信息学资源与实践
第4-1章 生物信息学常用代码和关键词
第4-2章 生物信息学数据库和在线分析工具
第4-3章 生物信息学实验
第4-4章 生物信息学常用英文术语及释义
参考文献

精彩书摘

　　《生物信息学》：
　　自开始接触生物信息学以来，一晃已近二十年了。我是在攻读博士学位期间开始注意并学习生物信息学的。我的博士生导师胡秉民为应用数学专业教授，主要从事生态系统模型模拟研究。虽然已具备一定数量统计和数量遗传学基础，但当时对于生物信息学，我还是非常陌生的，通过自学才开始一点点了解这门新兴学科。２００１—２００３ 年间，中国科学院理论物理研究所郝柏林院士在浙江大学首次开设“生物信息学”研究生课程，我作为他的助教，系统地学习了生物信息学；同时，在他的带领下从事水稻基因组分析。自那时起，浙江大学生物信息学学科和相应研究机构也逐步建立起来，如，２００１ 年浙江大学成立生物信息学研究所，朱军和杨焕明任所长；２００３ 年浙江大学建立ＩＢＭ 生物计算联合实验室等。２００４ 年郝院士离开杭州加入复旦大学，生物信息学研究生课程就由朱军教授和我承担下来。现在该课程作为浙江大学全校研究生公共课程，已成为一门重点建设课程，每年选课人数都在１５０ 人左右。
　　２０ 世纪末，我国生物信息学还处于起步阶段，学习资料很少。学生时常索要学习材料，于是我整理了备课笔记，取名《生物信息学札记》，于２００１ 年６ 月上传到实验室主页上供学生参考。随着生物信息学的发展，分别于２００５ 年３ 月和２０１０ 年１ 月更新札记两次。由于网络传播的作用，许多生物信息学初学者都读过该札记，在国内产生了一定的影响。本书是在该札记框架基础上，补充大量新材料编写而成的。
　　生物信息学学科内容涵盖广且发展很快。基于国内外生物信息学相关教材，以及自身对生物信息学的粗浅理解，我把生物信息学大致分为四部分（篇） 内容：第一部分即基础篇，为生物信息学的基础知识。这部分内容总体变化不大（与１０～１５ 年前比较），它是生物信息学的核心知识，生物信息学教学最重要的部分，应为必讲内容。第二部分高通量测序数据分析篇，是最近十年才出现的生物信息学新内容。２００５ 年高通量测序技术突破后，针对该技术产生的序列数据，出现大量生物信息学新算法和新工具。第三部分生物信息学外延与交叉，重点介绍与生物信息学密切相关的其他生物学学科。生物信息学引入了这些学科的部分核心技术（或反过来被引入），如数量遗传学、群体遗传学和新兴学科合成生物学。第四部分为生物信息学资源与实践篇。生物信息学数据库和软件工具对生物学学科至关重要，所以这部分也是生物信息学重要组成部分。同时，该篇中以实践为目的的生物信息学教学资源是课堂教学的一个很好补充。
　　……

前言/序言

复旦大学理论生命科学研究中心郝柏林特为该书作序
１９５９ 年９ 月，我国自行研制的１０４ 真空管电子计算机通过国家鉴定。它每秒钟可以执行１ 万条浮点运算指令。２０１６ 年６ 月，在世界超级计算机５００ 强名单中位居首位的是我国无锡超算中心的神威太湖之光计算机，其峰值运算速度达到每秒９ 亿亿次（９３１０４．６ Ｔｆｌｏｐｓ）。５７ 年间，运算速度提高了９ 万亿倍。信息技术的如此发展速度是人类在所有其他科学技术领域不能比拟的，它注定要改变社会生产和生活的方方面面，生物学和医学的研究也不例外。
１９５３ 年，ＤＮＡ 双螺旋结构的发现，把生物学推进到了分子水平。生命活动的核心过程由核酸和蛋白质两大类高分子，以及它们与其他分子的相互作用决定。ＤＮＡ 和蛋白质序列的测定，特别是永无止境的基因组测序，导致生物大数据的迅
猛增长。生物信息学应运而生。
１９９９ 年，我提出建立国家级生物医学信息中心的建议。虽然建立“中心”的计划由于科学管理体制问题而长期搁浅，但我国生物信息学的研究和教学在广大同行推动下仍然不断进步。２００１ 年初，我和张淑誉在杭州参加华大基因的籼稻基因组测序任务。相当一部分测序工作在西湖边上曲苑风荷附近的杭州华大基因完成。西湖“西进”之后，现在那里只剩下金庸茶馆的一座亭子。那时华大基因杨焕明教授等学者与浙江大学相关院系商议，着手建立生物信息学研究生点。我自始至终参与了筹划过程，并且承诺为２００１—２００３ 年的三届研究生讲授“生物信息学引论”大课。浙江大学请当时已经是副教授的农学院樊龙江博士做我的“助教”。这是一位极其称职的“助教”。他每课必在，认真地批改学生作业，同时还参加了水稻基因组的研究。
２００４ 年以后，朱军教授和樊龙江等继续生物信息学的讲授和研究。我高兴地看到，十几年来浙江大学的生物信息学无论在学生培养，还是在科学研究方面都取得了明显成绩。现在樊龙江聚团队之力，主编了《生物信息学》一书，更是值得祝贺的好事。不过我自己只有同一两位合作者共同写书的经历，对于现在比较时兴的团队著述没有经验，也不大放心。好在樊龙江告诉我，他在统一全书文字和体例方面，下了很大功夫。我想，读者们是会对此有所评价的。

《信息时代的知识宝库：数字文献检索与管理指南》 在信息爆炸的今天，浩如烟海的数字文献如同无边无际的海洋，如何在这片海洋中精准定位、高效获取并有效利用所需信息，成为了每一个知识探索者和研究者必须面对的挑战。本书并非聚焦于某个特定学科的理论或技术，而是致力于成为您驾驭数字信息洪流的指南针和导航仪。 本书从信息检索的基础理论出发，深入浅出地剖析了搜索引擎的工作原理，介绍了布尔逻辑、短语搜索、通配符等核心检索技巧，并针对不同类型的数据库（如学术期刊数据库、专利数据库、新闻档案等）提供了详尽的检索策略。读者将学习如何构建高效的检索式，从而在海量的文献中快速筛选出与研究目标最相关的结果，大幅节省时间和精力。 更进一步，本书将视角拓展到文献的管理与组织。我们认为，仅仅找到文献是不够的，如何对这些宝贵的资源进行系统化的管理，才是实现知识价值最大化的关键。本书详细介绍了各种文献管理软件（如EndNote, Zotero, Mendeley等）的功能与使用方法，包括文献导入、分类、标签化、笔记添加、引文格式设置等，帮助读者建立起一套属于自己的、个性化的文献管理体系。通过有效的管理，您可以轻松回顾、引用和分享您的研究成果，避免重复劳动，提升学术产出效率。 此外，本书还关注了数字阅读与分析的进阶技巧。在获取到目标文献后，如何快速把握文献的核心内容，如何从中提炼关键信息，如何进行批判性阅读和文献综述的撰写，都将是本书探讨的重点。我们将介绍一些有效的阅读方法，以及如何利用数字工具进行文本分析，例如关键词提取、主题模型分析（但不限于生物学领域）等，帮助读者从海量文本中洞察深层含义，形成独立的见解。 本书的另一大亮点在于对信息伦理与版权的重视。在数字时代，了解并遵守信息的使用规范至关重要。本书将详细阐述学术诚信、抄袭的界定与避免、合理引用、以及数字版权的基本知识，帮助读者在信息检索和使用过程中，始终秉持严谨的学术态度，规避潜在的法律风险。 本书的写作风格力求清晰、实用、易懂。我们避免使用过于专业化或晦涩的术语，而是通过大量的实例和操作演示，将复杂的概念转化为读者能够轻松掌握的技能。无论是初入学术殿堂的学生，还是在科研一线摸爬滚打多年的学者，抑或是需要大量查阅资料的行业人士，都能从本书中找到有价值的指导和启示。 《信息时代的知识宝库：数字文献检索与管理指南》并非是某种特定学科的入门手册，而是一套贯穿于所有知识探索领域的通用技能培训。它致力于提升您在数字时代获取、管理和运用信息的能力，从而为您在学习、研究和工作中奠定坚实的基础，加速您知识积累的进程，让您在信息的海洋中乘风破浪，抵达成功的彼岸。本书旨在成为您数字信息时代最可靠的助手，助您将零散的信息转化为系统化的知识，将知识转化为创造性的力量。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《生物信息学》时，我抱着一种既好奇又略带忐忑的心情。我了解到生物信息学是现代生物学不可或缺的一部分，但其门槛在我看来似乎相当高。然而，一经阅读，这种顾虑便烟消云散。作者以一种极其平易近人的方式，为我铺陈了生物信息学的宏大画卷，让我看到了它如何在基因、蛋白质、细胞乃至整个生命系统层面发挥着至关重要的作用。 书中对于“序列比对”这一核心概念的讲解，让我印象尤为深刻。作者并没有将它简单地定义为“找到相似的序列”，而是深入浅出地解释了“相似性”背后的生物学意义，以及如何通过不同的算法来量化这种相似性。在介绍Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法时，作者巧妙地运用了动态规划的思想，并通过一些通俗易懂的例子，将算法的每一步都清晰地展示出来，让我理解了“最优比对”是如何得出的。 我非常喜欢书中对“生物数据库”的介绍。作者详细列举了NCBI、EBI、PDB等一系列重要的数据库，并对它们的特点、数据类型以及使用方法进行了清晰的阐述。在阅读过程中，我尝试着按照书中的指导，在GenBank数据库中查找某个基因的序列，并下载其相关的文献信息。这种亲手实践的过程，让我对数据的获取和管理有了更直观的认识，也体会到了生物信息学在信息时代的重要性。 这本书的另一个亮点在于其对“功能预测”的深入探讨。作者不仅介绍了如何预测基因的功能，还延伸到了蛋白质结构预测、信号通路分析等领域。我尤其对书中关于“同源建模”和“从头预测”的比较印象深刻。它让我了解到，即使没有实验数据，我们也能通过计算方法来推断蛋白质的三维结构，从而为后续的研究提供重要的线索。 这本书的语言风格非常独特，它既有学术著作的严谨性，又充满了引人入胜的叙事感。作者擅长用生动的比喻来解释复杂的概念，例如，在讲解“基因组变异检测”时，作者将不同的变异类型比作“基因组上的‘错别字’”，将变异检测的过程比作“校对文本”，这些形象的比喻让我能够轻松地理解那些抽象的原理。 对于我这样非计算机专业背景的学习者来说，书中对“算法”的讲解尤其友好。作者并没有将重点放在数学公式的推导上，而是更加注重算法的逻辑和思想。例如，在介绍“贝叶斯定理”在序列比对中的应用时，作者首先解释了概率推断的基本思想，然后才逐步将其与生物信息学问题相结合，让我能够理解算法背后的原理。 我个人认为，这本书的结构设计非常贴合初学者的需求。它从最基础的序列分析开始，逐步深入到更复杂的领域，如基因组学、蛋白质组学和系统生物学。每一章节都像是一个独立的模块，但又与前后章节紧密相连，形成了一个完整的知识体系。这种结构让我在学习过程中感到充实而有序，不会感到 overwhelmed。 书中对“生物信息学工具”的介绍也十分实用。作者列举了许多常用的命令行工具和图形化软件，并提供了详细的安装和使用指南。我尝试着按照书中的步骤，在Linux环境下安装了一些常用的分析软件，并进行了一些基础的序列处理。这些实践操作，让我对生物信息学的应用有了更深刻的认识。 总而言之，这本《生物信息学》为我打开了一扇通往生命科学新维度的大门。它不仅教会了我如何分析和解读海量的生物数据，更重要的是，它培养了我用一种计算和逻辑的思维方式去理解生命过程。这本书的价值，远不止于知识的传递，更在于它对学习者思维方式的启迪。 它让我看到了生物学研究的未来方向。通过结合计算机科学的力量，我们可以以前所未有的速度和精度来揭示生命的奥秘。我深信，无论你是否打算从事生物信息学研究，学习这本书中的知识，都将极大地拓宽你的视野，提升你的科学素养。

评分☆☆☆☆☆

当拿到这本《生物信息学》时，我抱着一种既好奇又略带忐忑的心情。我了解到生物信息学是现代生物学不可或缺的一部分，但其门槛在我看来似乎相当高。然而，一经阅读，这种顾虑便烟消云散。作者以一种极其平易近人的方式，为我铺陈了生物信息学的宏大画卷，让我看到了它如何在基因、蛋白质、细胞乃至整个生命系统层面发挥着至关重要的作用。 书中对于“序列比对”这一核心概念的讲解，让我印象尤为深刻。作者并没有将它简单地定义为“找到相似的序列”，而是深入浅出地解释了“相似性”背后的生物学意义，以及如何通过不同的算法来量化这种相似性。在介绍Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法时，作者巧妙地运用了动态规划的思想，并通过一些通俗易懂的例子，将算法的每一步都清晰地展示出来，让我理解了“最优比对”是如何得出的。 我非常喜欢书中对“生物数据库”的介绍。作者详细列举了NCBI、EBI、PDB等一系列重要的数据库，并对它们的特点、数据类型以及使用方法进行了清晰的阐述。在阅读过程中，我尝试着按照书中的指导，在GenBank数据库中查找某个基因的序列，并下载其相关的文献信息。这种亲手实践的过程，让我对数据的获取和管理有了更直观的认识，也体会到了生物信息学在信息时代的重要性。 这本书的另一个亮点在于其对“功能预测”的深入探讨。作者不仅介绍了如何预测基因的功能，还延伸到了蛋白质结构预测、信号通路分析等领域。我尤其对书中关于“同源建模”和“从头预测”的比较印象深刻。它让我了解到，即使没有实验数据，我们也能通过计算方法来推断蛋白质的三维结构，从而为后续的研究提供重要的线索。 从语言风格上来说，这本书非常接地气。作者避免了大量晦涩的专业术语，而是用更易于理解的语言来解释复杂的概念。当遇到一些技术性的词汇时，作者总会在后续进行解释，或者用更形象的比喻来帮助读者理解。例如，在讲解“聚类分析”时，作者将其比作“为相似的基因或蛋白质进行分组”，这种生动的描述大大降低了我的学习难度。 对于我这样非计算机专业背景的学习者来说，书中对“算法”的讲解尤其友好。作者并没有将重点放在数学公式的推导上，而是更加注重算法的逻辑和思想。例如，在介绍“贝叶斯定理”在序列比对中的应用时，作者首先解释了概率推断的基本思想，然后才逐步将其与生物信息学问题相结合，让我能够理解算法背后的原理。 我个人认为，这本书的结构设计非常贴合初学者的需求。它从最基础的序列分析开始，逐步深入到更复杂的领域，如基因组学、蛋白质组学和系统生物学。每一章节都像是一个独立的模块，但又与前后章节紧密相连，形成了一个完整的知识体系。这种结构让我能够有条不紊地学习，并逐步建立起对生物信息学的整体认知。 书中对“生物信息学工具”的介绍也十分实用。作者列举了许多常用的命令行工具和图形化软件，并提供了详细的安装和使用指南。我尝试着按照书中的步骤，在Linux环境下安装了一些常用的分析软件，并进行了一些基础的序列处理。这些实践操作，让我对生物信息学的应用有了更深刻的认识。 总的来说，这本《生物信息学》为我打开了一扇通往生命科学新维度的大门。它不仅教会了我如何分析和解读海量的生物数据，更重要的是，它培养了我用一种计算和逻辑的思维方式去理解生命过程。这本书的价值，远不止于知识的传递，更在于它对学习者思维方式的启迪。 这本书让我看到了生物学研究的未来方向。通过结合计算机科学的力量，我们可以以前所未有的速度和精度来揭示生命的奥秘。我深信，无论你是否打算从事生物信息学研究，学习这本书中的知识，都将极大地拓宽你的视野，提升你的科学素养。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《生物信息学》时，我抱着一种既好奇又略带忐忑的心情。我了解到生物信息学是现代生物学不可或缺的一部分，但其门槛在我看来似乎相当高。然而，一经阅读，这种顾虑便烟消云散。作者以一种极其平易近人的方式，为我铺陈了生物信息学的宏大画卷，让我看到了它如何在基因、蛋白质、细胞乃至整个生命系统层面发挥着至关重要的作用。 书中对于“序列比对”这一核心概念的讲解，让我印象尤为深刻。作者并没有将它简单地定义为“找到相似的序列”，而是深入浅出地解释了“相似性”背后的生物学意义，以及如何通过不同的算法来量化这种相似性。在介绍Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法时，作者巧妙地运用了动态规划的思想，并通过一些通俗易懂的例子，将算法的每一步都清晰地展示出来，让我理解了“最优比对”是如何得出的。 我非常喜欢书中对“生物数据库”的介绍。作者详细列举了NCBI、EBI、PDB等一系列重要的数据库，并对它们的特点、数据类型以及使用方法进行了清晰的阐述。在阅读过程中，我尝试着按照书中的指导，在GenBank数据库中查找某个基因的序列，并下载其相关的文献信息。这种亲手实践的过程，让我对数据的获取和管理有了更直观的认识，也体会到了生物信息学在信息时代的重要性。 这本书的另一个亮点在于其对“功能预测”的深入探讨。作者不仅介绍了如何预测基因的功能，还延伸到了蛋白质结构预测、信号通路分析等领域。我尤其对书中关于“同源建模”和“从头预测”的比较印象深刻。它让我了解到，即使没有实验数据，我们也能通过计算方法来推断蛋白质的三维结构，从而为后续的研究提供重要的线索。 这本书的语言风格非常独特，它既有学术著作的严谨性，又充满了引人入胜的叙事感。作者擅长用生动的比喻来解释复杂的概念，例如，在讲解“基因组变异检测”时，作者将不同的变异类型比作“基因组上的‘错别字’”，将变异检测的过程比作“校对文本”，这些形象的比喻让我能够轻松地理解那些抽象的原理。 对于我这样非计算机专业背景的学习者来说，书中对“算法”的讲解尤其友好。作者并没有将重点放在数学公式的推导上，而是更加注重算法的逻辑和思想。例如，在介绍“贝叶斯定理”在序列比对中的应用时，作者首先解释了概率推断的基本思想，然后才逐步将其与生物信息学问题相结合，让我能够理解算法背后的原理。 我个人认为，这本书的结构设计非常贴合初学者的需求。它从最基础的序列分析开始，逐步深入到更复杂的领域，如基因组学、蛋白质组学和系统生物学。每一章节都像是一个独立的模块，但又与前后章节紧密相连，形成了一个完整的知识体系。这种结构让我在学习过程中感到充实而有序，不会感到 overwhelmed。 书中对“生物信息学工具”的介绍也十分实用。作者列举了许多常用的命令行工具和图形化软件，并提供了详细的安装和使用指南。我尝试着按照书中的步骤，在Linux环境下安装了一些常用的分析软件，并进行了一些基础的序列处理。这些实践操作，让我对生物信息学的应用有了更深刻的认识。 总而言之，这本《生物信息学》为我打开了一扇通往生命科学新维度的大门。它不仅教会了我如何分析和解读海量的生物数据，更重要的是，它培养了我用一种计算和逻辑的思维方式去理解生命过程。这本书的价值，远不止于知识的传递，更在于它对学习者思维方式的启迪。 它让我看到了生物学研究的未来方向。通过结合计算机科学的力量，我们可以以前所未有的速度和精度来揭示生命的奥秘。我深信，无论你是否打算从事生物信息学研究，学习这本书中的知识，都将极大地拓宽你的视野，提升你的科学素养。

评分☆☆☆☆☆

当我初次接触到这本《生物信息学》，我对于这门学科的概念尚显模糊，甚至对于它的应用范围也知之甚少。然而，翻开书页，我立刻被书中呈现出的那种严谨的学术态度和清晰的知识脉络所吸引。作者并没有一开始就堆砌复杂的公式或抽象的概念，而是从一个更为宏观的视角，娓娓道来生物信息学在现代生物学研究中所扮演的至关重要的角色。 书中关于基因组学分析的章节，对我产生了极大的震撼。它详细地介绍了如何利用生物信息学手段来解读庞大的基因组序列，如何识别基因，推断基因功能，甚至预测基因之间的调控关系。我曾一度认为，如此庞大的数据量和复杂的分析过程是遥不可及的，但作者通过精炼的语言和层层递进的讲解，将这些看似艰深的知识一一拆解。尤其是在介绍基因组比对算法时，作者不仅展示了算法的逻辑，还深入剖析了其背后的数学原理，让我深刻理解了“对齐”的本质和意义。 我特别欣赏书中对不同生物信息学工具的介绍。作者并没有仅仅罗列软件名称，而是详细解释了每一种工具适用的场景、核心功能以及工作原理。例如，在讨论序列数据库时，作者不仅介绍了NCBI GenBank、Ensembl等主流数据库，还详细解释了它们各自的特点和数据组织方式，并指导读者如何有效地进行检索和下载。这对于初学者来说，无疑是宝贵的实践指导，能够帮助我们快速上手，避免在海量信息中迷失方向。 在我眼中，这本书最值得称赞的一点是，它能够将理论知识与实际应用紧密结合。书中穿插了大量的案例分析，涵盖了从微生物基因组研究到人类疾病基因定位的各个方面。这些案例不仅生动地展示了生物信息学方法的强大之处，也让我看到了这些技术如何切实地解决现实世界的科学难题。例如，书中对癌症基因组学研究的分析，让我看到了生物信息学在精准医疗领域的巨大潜力。 这本书的语言风格非常独特。它既有学术著作的严谨性，又充满了启发性的思考。作者在讲解复杂概念时，常常会运用生动的比喻和类比，将抽象的理论具象化，使得读者能够更容易地理解和记忆。我记得书中在解释“序列同源性”时，将不同物种的DNA序列比作“文字的变体”，将比对的过程比作“寻找相似的句子”，这些形象的比喻让我对序列比对的本质有了更深刻的理解。 对于那些和我一样，在数学和计算机科学方面并非科班出身的读者来说，这本书无疑是一份福音。它并没有将重心放在晦涩的数学推导上，而是侧重于解释算法的逻辑和思想。例如，在讲解“隐马尔可夫模型”时，作者并没有直接给出复杂的矩阵方程，而是从一个简单的“天气预测”的例子入手，一步步引导读者理解状态转移和观测概率的概念，然后再将其与基因查找等生物信息学应用联系起来。 从学习的角度来看，这本书的结构设计非常合理。它从基础的序列分析入手，逐步深入到蛋白质组学、系统生物学等更高级的领域。每一章节都建立在前一章节的基础上，形成了一个清晰的学习路径。这种循序渐进的方式，让我能够逐步掌握生物信息学的核心概念和技术，而不会感到 overwhelmed。 我尤其对书中关于“生物分子网络”的讨论印象深刻。作者详细介绍了如何构建和分析蛋白质-蛋白质互作网络、基因调控网络等，并阐述了这些网络分析在揭示生命活动规律中的重要作用。书中展示的那些复杂的网络图谱，让我感受到了生命系统内在的联动性和整体性，也激发了我对系统生物学的浓厚兴趣。 总而言之，这本《生物信息学》对我而言，不仅仅是一本教科书，更像是一扇开启新世界的大门。它用清晰的逻辑、丰富的案例和生动的语言，将一个庞大而复杂的学科展现在我面前。这本书让我认识到，生物信息学是一门充满活力、不断发展的交叉学科，它正在以前所未有的方式改变着我们对生命的认知。 我深信，无论你是生物学专业的学生，还是对生命科学充满好奇的跨学科研究者，这本书都能为你提供宝贵的启示和实用的指导。它不仅仅教会你如何使用工具，更重要的是，它教会你如何用一种计算的思维方式去理解和探索生命。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对生命科学充满好奇的学生，我在寻找一本能够系统性介绍生物信息学原理和应用的读物。当我拿起这本《生物信息学》，我便被其内容所深深吸引。它以一种极其清晰和有条理的方式，为我打开了通往这个交叉学科的全新视野。 书中关于“基因组测序技术与数据分析”的章节，对我而言犹如一场及时雨。它详细地解释了当前主流的测序技术，以及这些技术产生的原始数据如何经过一系列的生物信息学处理，最终形成具有生物学意义的信息。我曾对“二代测序”和“三代测序”的区别感到困惑，但作者通过生动的图示和严谨的解释，让我清晰地理解了它们各自的优缺点以及适用场景，并进一步了解到如何处理这些不同类型的数据。 我特别欣赏书中在介绍“生物信息学算法”时，所展现出的那种循序渐进的教学方法。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是先从直观的逻辑入手，解释算法的工作原理，然后再逐步引入相关的数学模型。例如，在讲解“隐马尔可夫模型”（HMM）时，作者并没有直接呈现状态转移矩阵和观测概率矩阵，而是通过一个简单的“天气与心情”的模型，来阐释状态和观测之间的关系，从而帮助我理解HMM的核心思想。 这本书的语言风格介于学术和科普之间，既保持了科学的严谨性，又避免了过于晦涩难懂的术语。作者善于运用生动的类比和实例来解释复杂的技术概念。例如，在讲解“序列数据库检索”时，作者将数据库比作一个庞大的“生物信息图书馆”，将检索工具比作“高效的图书管理员”，这种形象的比喻让我更容易理解数据库的原理和检索的技巧。 我十分看重这本书在“实际操作指导”方面的价值。书中不仅讲解了理论知识，还提供了大量关于常用生物信息学软件和工具的安装和使用教程。我尝试着按照书中的指导，在Linux环境下安装了常用的序列比对工具和可视化软件，并进行了一些基础的数据处理。这些实践操作，让我对生物信息学的应用有了更深刻的认识，也建立了学习的信心。 在我眼中，这本书最令人称道的一点是，它能够将理论与实践紧密地结合起来。书中穿插了大量的案例分析，涵盖了从微生物基因组学研究到人类遗传病基因定位的各个方面。这些案例不仅生动地展示了生物信息学方法的强大之处，也让我看到了这些技术如何切实地解决现实世界的科学难题。 我对书中关于“蛋白质相互作用网络”的讨论印象深刻。作者详细介绍了如何构建和分析蛋白质之间的相互作用网络，以及这些网络分析在揭示生命活动规律中的重要作用。书中展示的那些复杂的网络图谱，让我感受到了生命系统内在的联动性和整体性，也激发了我对系统生物学的浓厚兴趣。 总而言之，这本《生物信息学》对我而言，是一份不可多得的学习指南。它不仅为我打下了坚实的理论基础，还提供了宝贵的实践经验。它让我认识到，生物信息学是一门充满活力、不断发展的交叉学科，它正在以前所未有的方式改变着我们对生命的认知。 我深信，无论你是生物学专业的学生，还是对生命科学充满好奇的跨学科研究者，这本书都能为你提供宝贵的启示和实用的指导。它不仅仅教会你如何使用工具，更重要的是，它教会你如何用一种计算的思维方式去理解和探索生命。 它让我看到了生物学研究的未来方向。通过结合计算机科学的力量，我们可以以前所未有的速度和精度来揭示生命的奥秘。我深信，这本书将为所有渴望了解生命奥秘的学习者提供一条清晰而充满希望的道路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名从零开始接触生物信息学的学生，我怀揣着对生命奥秘的好奇和对技术融合的憧憬，翻开了这本《生物信息学》。最初，我被书名所吸引，它承诺了一个连接生物学与计算机科学的桥梁，一个能够解析海量基因数据、揭示生命密码的强大工具。然而，在阅读过程中，我发现这本书远不止是简单的技术堆砌，它更像是一场深度探索，带领我逐步理解这个学科的精髓。 从宏观的视角来看，这本书首先为我勾勒出了生物信息学应用的广阔图景。它详细阐述了如何利用生物信息学方法来理解基因组的结构和功能，如何追踪疾病的发生和发展，以及如何在药物研发中发挥关键作用。我尤其对书中关于蛋白质结构预测的章节印象深刻，那些复杂的算法和模型，在作者的层层剖析下，变得不再那么令人生畏，反而激起了我想要深入研究的欲望。作者并没有回避其中的技术难度，而是通过生动的案例和详尽的解释，一步步引导读者克服理解上的障碍。 在我眼中，这本书最宝贵的价值在于其严谨的逻辑和循序渐进的教学方式。它并非照本宣科，而是仿佛一位经验丰富的导师，在清晰梳理概念的同时，不忘穿插讲解背后的原理和数学基础。例如，在介绍序列比对算法时，作者不仅给出了算法的流程，还深入探讨了动态规划的思想，以及其在解决生物信息学问题中的普适性。这种对基础理论的强调，让我深刻体会到，生物信息学并非是简单的“黑箱操作”，而是建立在扎实的数学和计算机科学基础之上的。 这本书在案例的选取上也颇具匠心。它涵盖了从基因测序到蛋白质互作网络构建的广泛领域，每一个案例都紧密结合了前沿的科学研究成果。我特别喜欢书中对CRISPR-Cas9基因编辑技术在生物信息学分析中的应用的讨论，这让我看到了技术如何驱动着生命科学的革命。同时，书中也强调了数据可视化在信息解读中的重要性，那些精美的图表不仅帮助我更直观地理解复杂的数据，也激发了我对数据呈现方式的思考。 对于初学者来说，如何处理海量的生物学数据常常是一个巨大的挑战。这本《生物信息学》恰恰解决了我的这一痛点。它提供了关于不同类型生物数据（如DNA序列、RNA表达谱、蛋白质组数据）的获取、存储和管理的方法。作者详细介绍了各种常用的数据库，如NCBI、EMBL-EBI等，并指导读者如何有效地查询和下载所需信息。更重要的是，书中还讲解了数据清洗和预处理的技巧，这对于后续的分析至莫过于重要，确保了分析结果的准确性和可靠性。 在我看来，本书的语言风格介于学术性和科普性之间，既保持了科学的严谨性，又没有过于晦涩难懂的术语。作者善于用类比和比喻来解释复杂的概念，使得即便是跨专业背景的读者也能轻松理解。例如，在讲解机器学习在生物信息学中的应用时，作者将分类算法比作“为细胞贴标签”，将聚类算法比作“将相似的生物体归为一类”，这些形象的比喻大大降低了学习门槛。 对于我这样一个对算法和统计学并不是特别精通的学生来说，书中对核心算法的介绍非常友好。它并没有直接抛出复杂的公式，而是先从直观的逻辑入手，解释算法的工作原理，然后再逐步引入数学模型。例如，在介绍隐马尔可夫模型（HMM）时，作者先通过一个“生病与健康”的简单例子来阐释其状态转移和发射概率的概念，然后再将其应用于基因查找和蛋白质结构域识别。这种循序渐进的方式，让我能够真正理解算法背后的数学思想，而不是死记硬背。 在阅读过程中，我最大的感受是这本书的实用性。它不仅讲解了理论知识，还提供了大量实际操作的指导。书中列举了许多常用的生物信息学软件和工具，并给出了详细的安装和使用教程。我尝试着跟着书中的步骤，自己动手进行一些简单的序列比对和基因功能预测，这些实践操作让我对生物信息学有了更深刻的认识，也建立了学习的信心。 从我个人的学习体验出发，这本书在理论深度和实践指导之间取得了很好的平衡。它既为我打下了坚实的理论基础，又提供了宝贵的实践经验。我觉得，对于任何想要踏入生物信息学领域的人来说，这本书都是一份不可多得的指南。它不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“怎么做”，以及“为什么这么做”。 最后，我想强调的是，这本书所呈现的生物信息学知识，不仅仅是关于数据和算法，更是关于如何用科学的方法去探索生命奥秘。它启发了我用一种全新的视角去看待生物学研究，将生物体的复杂性与计算的精确性相结合，从而发现隐藏在海量数据中的深刻洞见。这本书点燃了我对生物信息学持续学习和研究的热情，让我对接下来的学术旅程充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

当我初次接触到这本《生物信息学》，我对于这门学科的概念尚显模糊，甚至对于它的应用范围也知之甚少。然而，翻开书页，我立刻被书中呈现出的那种严谨的学术态度和清晰的知识脉络所吸引。作者并没有一开始就堆砌复杂的公式或抽象的概念，而是从一个更为宏观的视角，娓娓道来生物信息学在现代生物学研究中所扮演的至关重要的角色。 书中关于基因组学分析的章节，对我产生了极大的震撼。它详细地介绍了如何利用生物信息学手段来解读庞大的基因组序列，如何识别基因，推断基因功能，甚至预测基因之间的调控关系。我曾一度认为，如此庞大的数据量和复杂的分析过程是遥不可及的，但作者通过精炼的语言和层层递进的讲解，将这些看似艰深的知识一一拆解。尤其是在介绍基因组比对算法时，作者不仅展示了算法的逻辑，还深入剖析了其背后的数学原理，让我深刻理解了“对齐”的本质和意义。 我特别欣赏书中对不同生物信息学工具的介绍。作者并没有仅仅罗列软件名称，而是详细解释了每一种工具适用的场景、核心功能以及工作原理。例如，在讨论序列数据库时，作者不仅介绍了NCBI GenBank、Ensembl等主流数据库，还详细解释了它们各自的特点和数据组织方式，并指导读者如何有效地进行检索和下载。这对于初学者来说，无疑是宝贵的实践指导，能够帮助我们快速上手，避免在海量信息中迷失方向。 在我眼中，这本书最值得称赞的一点是，它能够将理论知识与实际应用紧密结合。书中穿插了大量的案例分析，涵盖了从微生物基因组研究到人类疾病基因定位的各个方面。这些案例不仅生动地展示了生物信息学方法的强大之处，也让我看到了这些技术如何切实地解决现实世界的科学难题。例如，书中对癌症基因组学研究的分析，让我看到了生物信息学在精准医疗领域的巨大潜力。 这本书的语言风格非常独特。它既有学术著作的严谨性，又充满了启发性的思考。作者在讲解复杂概念时，常常会运用生动的比喻和类比，将抽象的理论具象化，使得读者能够更容易地理解和记忆。我记得书中在解释“序列同源性”时，将不同物种的DNA序列比作“文字的变体”，将比对的过程比作“寻找相似的句子”，这些形象的类比让我对序列比对的本质有了更深刻的理解。 对于那些和我一样，在数学和计算机科学方面并非科班出身的读者来说，这本书无疑是一份福音。它并没有将重心放在晦涩的数学推导上，而是侧重于解释算法的逻辑和思想。例如，在讲解“隐马尔可夫模型”时，作者并没有直接给出复杂的矩阵方程，而是从一个简单的“天气预测”的例子入手，一步步引导读者理解状态转移和观测概率的概念，然后再将其与基因查找等生物信息学应用联系起来。 从学习的角度来看，这本书的结构设计非常合理。它从基础的序列分析入手，逐步深入到蛋白质组学、系统生物学等更高级的领域。每一章节都建立在前一章节的基础上，形成了一个清晰的学习路径。这种循序渐进的方式，让我能够逐步掌握生物信息学的核心概念和技术，而不会感到 overwhelmed。 我尤其对书中关于“生物分子网络”的讨论印象深刻。作者详细介绍了如何构建和分析蛋白质-蛋白质互作网络、基因调控网络等，并阐述了这些网络分析在揭示生命活动规律中的重要作用。书中展示的那些复杂的网络图谱，让我感受到了生命系统内在的联动性和整体性，也激发了我对系统生物学的浓厚兴趣。 总而言之，这本《生物信息学》对我而言，不仅仅是一本教科书，更像是一扇开启新世界的大门。它用清晰的逻辑、丰富的案例和生动的语言，将一个庞大而复杂的学科展现在我面前。这本书让我认识到，生物信息学是一门充满活力、不断发展的交叉学科，它正在以前所未有的方式改变着我们对生命的认知。 我深信，无论你是生物学专业的学生，还是对生命科学充满好奇的跨学科研究者，这本书都能为你提供宝贵的启示和实用的指导。它不仅仅教会你如何使用工具，更重要的是，它教会你如何用一种计算的思维方式去理解和探索生命。

评分☆☆☆☆☆

当我初次接触到这本《生物信息学》，我对于这门学科的概念尚显模糊，甚至对于它的应用范围也知之甚少。然而，翻开书页，我立刻被书中呈现出的那种严谨的学术态度和清晰的知识脉络所吸引。作者并没有一开始就堆砌复杂的公式或抽象的概念，而是从一个更为宏观的视角，娓娓道来生物信息学在现代生物学研究中所扮演的至关重要的角色。 书中关于基因组学分析的章节，对我产生了极大的震撼。它详细地介绍了如何利用生物信息学手段来解读庞大的基因组序列，如何识别基因，推断基因功能，甚至预测基因之间的调控关系。我曾一度认为，如此庞大的数据量和复杂的分析过程是遥不可及的，但作者通过精炼的语言和层层递进的讲解，将这些看似艰深的知识一一拆解。尤其是在介绍基因组比对算法时，作者不仅展示了算法的逻辑，还深入剖析了其背后的数学原理，让我深刻理解了“对齐”的本质和意义。 我特别欣赏书中对不同生物信息学工具的介绍。作者并没有仅仅罗列软件名称，而是详细解释了每一种工具适用的场景、核心功能以及工作原理。例如，在讨论序列数据库时，作者不仅介绍了NCBI GenBank、Ensembl等主流数据库，还详细解释了它们各自的特点和数据组织方式，并指导读者如何有效地进行检索和下载。这对于初学者来说，无疑是宝贵的实践指导，能够帮助我们快速上手，避免在海量信息中迷失方向。 在我眼中，这本书最值得称赞的一点是，它能够将理论知识与实际应用紧密结合。书中穿插了大量的案例分析，涵盖了从微生物基因组研究到人类疾病基因定位的各个方面。这些案例不仅生动地展示了生物信息学方法的强大之处，也让我看到了这些技术如何切实地解决现实世界的科学难题。例如，书中对癌症基因组学研究的分析，让我看到了生物信息学在精准医疗领域的巨大潜力。 这本书的语言风格非常独特。它既有学术著作的严谨性，又充满了启发性的思考。作者在讲解复杂概念时，常常会运用生动的比喻和类比，将抽象的理论具象化，使得读者能够更容易地理解和记忆。我记得书中在解释“序列同源性”时，将不同物种的DNA序列比作“文字的变体”，将比对的过程比作“寻找相似的句子”，这些形象的比喻让我对序列比对的本质有了更深刻的理解。 对于那些和我一样，在数学和计算机科学方面并非科班出身的读者来说，这本书无疑是一份福音。它并没有将重心放在晦涩的数学推导上，而是侧重于解释算法的逻辑和思想。例如，在讲解“隐马尔可夫模型”时，作者并没有直接给出复杂的矩阵方程，而是从一个简单的“天气预测”的例子入手，一步步引导读者理解状态转移和观测概率的概念，然后再将其与基因查找等生物信息学应用联系起来。 从学习的角度来看，这本书的结构设计非常合理。它从基础的序列分析入手，逐步深入到蛋白质组学、系统生物学等更高级的领域。每一章节都建立在前一章节的基础上，形成了一个清晰的学习路径。这种循序渐进的方式，让我能够逐步掌握生物信息学的核心概念和技术，而不会感到 overwhelmed。 我尤其对书中关于“生物分子网络”的讨论印象深刻。作者详细介绍了如何构建和分析蛋白质-蛋白质互作网络、基因调控网络等，并阐述了这些网络分析在揭示生命活动规律中的重要作用。书中展示的那些复杂的网络图谱，让我感受到了生命系统内在的联动性和整体性，也激发了我对系统生物学的浓厚兴趣。 总而言之，这本《生物信息学》对我而言，不仅仅是一本教科书，更像是一扇开启新世界的大门。它用清晰的逻辑、丰富的案例和生动的语言，将一个庞大而复杂的学科展现在我面前。这本书让我认识到，生物信息学是一门充满活力、不断发展的交叉学科，它正在以前所未有的方式改变着我们对生命的认知。 我深信，无论你是生物学专业的学生，还是对生命科学充满好奇的跨学科研究者，这本书都能为你提供宝贵的启示和实用的指导。它不仅仅教会你如何使用工具，更重要的是，它教会你如何用一种计算的思维方式去理解和探索生命。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次翻开这本《生物信息学》，我便被其严谨的学术风格和丰富的内涵所深深吸引。作为一个对生命科学充满热情的学习者，我一直对如何解析海量生物数据感到好奇，而这本书正是指引我进入这个领域的明灯。它不仅仅是一本技术手册，更是一次关于生命本质的深度探索。 书中关于“基因组数据分析”的部分，对我来说尤为震撼。作者详细阐述了如何从原始的测序数据出发，一步步构建出完整的基因组图谱。我曾以为基因组分析是一个极其复杂和神秘的过程，但通过作者的讲解，我发现它其实是由一系列逻辑清晰、方法明确的步骤组成的。在介绍“基因识别”时，作者不仅讲解了基于同源性搜索的方法，还深入探讨了利用信号肽、保守区域等特征来识别基因的方法，这让我对基因组的结构有了更深刻的理解。 我特别欣赏书中对“蛋白质结构与功能预测”的详尽论述。作者从蛋白质序列出发，逐步引导读者了解如何预测其三维结构，以及结构如何决定功能。在介绍“同源建模”时，作者详细解释了如何利用已知结构的模板来构建目标蛋白质的结构，并深入分析了误差来源和模型评估的方法。这让我明白，即使没有实验数据，我们也能通过计算方法来揭示蛋白质的奥秘。 这本书的语言风格非常独特，它既保持了科学的严谨性，又充满了引人入胜的叙事感。作者擅长用生动形象的比喻来解释复杂的概念，例如，在讲解“基因组变异检测”时，作者将不同的变异类型比作“基因组上的‘错别字’”，将变异检测的过程比作“校对文本”，这些形象的比喻让我能够轻松地理解那些抽象的原理。 对我而言，这本书最宝贵的价值在于其对“生物信息学工具”的实用性指导。作者并没有仅仅罗列工具名称，而是详细介绍了每种工具的适用场景、核心功能以及基本用法。例如，在介绍“BLAST”搜索工具时，作者不仅给出了命令行操作的示例，还演示了如何利用其网页版进行快速搜索，并深入分析了搜索结果的解读方法。这让我能够快速上手，并将其应用于实际的研究中。 我对书中“机器学习在生物信息学中的应用”这一章节印象深刻。作者并没有将机器学习视为一个独立的学科，而是巧妙地将其与生物学问题相结合。例如，在介绍“分类算法”在疾病诊断中的应用时，作者将患者的基因表达谱比作“一张包含多种特征的‘病历’”，将分类算法比作“一位经验丰富的‘医生’”，这种生动的比喻让我深刻理解了机器学习在生物信息学中的强大潜力。 这本书的结构设计非常合理，它循序渐进地引导读者深入理解生物信息学。从最基础的序列分析，到基因组学、蛋白质组学，再到系统生物学，每一个章节都像是一个精心设计的阶梯，将读者一步步引向更广阔的知识海洋。这种结构让我在学习过程中感到充实而有序，不会感到 overwhelmed。 在我眼中，这本书不仅是技术的讲解，更是一种思维方式的培养。它教会我如何用数据驱动的方式去思考生物学问题，如何利用计算的力量来揭示生命的奥秘。我曾一度认为生物学研究是纯粹的实验科学，但这本书让我认识到，计算思维是现代生物学研究不可或缺的一部分。 总而言之，这本《生物信息学》是我学习生物信息学道路上的一位良师益友。它以其深厚的学术底蕴、精炼的语言和丰富的实践指导，为我构建了一个清晰的知识体系，并激发了我对这个领域持续探索的兴趣。这本书的价值，远远超出了其物理的形态，它将成为我未来学术生涯中宝贵的财富。 它让我看到了生物学研究的无限可能，也让我对人类如何通过科技手段来解读生命有了更深的理解。我深信，这本书将为所有渴望了解生命奥秘的学习者提供一条清晰而充满希望的道路。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《生物信息学》时，我抱着一种既好奇又略带忐忑的心情。我了解到生物信息学是现代生物学不可或缺的一部分，但其门槛在我看来似乎相当高。然而，一经阅读，这种顾虑便烟消云散。作者以一种极其平易近人的方式，为我铺陈了生物信息学的宏大画卷，让我看到了它如何在基因、蛋白质、细胞乃至整个生命系统层面发挥着至关重要的作用。 书中对于“序列比对”这一核心概念的讲解，让我印象尤为深刻。作者并没有将它简单地定义为“找到相似的序列”，而是深入浅出地解释了“相似性”背后的生物学意义，以及如何通过不同的算法来量化这种相似性。在介绍Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法时，作者巧妙地运用了动态规划的思想，并通过一些通俗易懂的例子，将算法的每一步都清晰地展示出来，让我理解了“最优比对”是如何得出的。 我非常喜欢书中对“生物数据库”的介绍。作者详细列举了NCBI、EBI、PDB等一系列重要的数据库，并对它们的特点、数据类型以及使用方法进行了清晰的阐述。在阅读过程中，我尝试着按照书中的指导，在GenBank数据库中查找某个基因的序列，并下载其相关的文献信息。这种亲手实践的过程，让我对数据的获取和管理有了更直观的认识，也体会到了生物信息学在信息时代的重要性。 这本书的另一个亮点在于其对“功能预测”的深入探讨。作者不仅介绍了如何预测基因的功能，还延伸到了蛋白质结构预测、信号通路分析等领域。我尤其对书中关于“同源建模”和“从头预测”的比较印象深刻。它让我了解到，即使没有实验数据，我们也能通过计算方法来推断蛋白质的三维结构，从而为后续的研究提供重要的线索。 这本书的语言风格非常独特，它既有学术著作的严谨性，又充满了引人入胜的叙事感。作者擅长用生动的比喻来解释复杂的概念，例如，在讲解“基因组变异检测”时，作者将不同的变异类型比作“基因组上的‘错别字’”，将变异检测的过程比作“校对文本”，这些形象的比喻让我能够轻松地理解那些抽象的原理。 对于我这样非计算机专业背景的学习者来说，书中对“算法”的讲解尤其友好。作者并没有将重点放在数学公式的推导上，而是更加注重算法的逻辑和思想。例如，在介绍“贝叶斯定理”在序列比对中的应用时，作者首先解释了概率推断的基本思想，然后才逐步将其与生物信息学问题相结合，让我能够理解算法背后的原理。 我个人认为，这本书的结构设计非常贴合初学者的需求。它从最基础的序列分析开始，逐步深入到更复杂的领域，如基因组学、蛋白质组学和系统生物学。每一章节都像是一个独立的模块，但又与前后章节紧密相连，形成了一个完整的知识体系。这种结构让我在学习过程中感到充实而有序，不会感到 overwhelmed。 书中对“生物信息学工具”的介绍也十分实用。作者列举了许多常用的命令行工具和图形化软件，并提供了详细的安装和使用指南。我尝试着按照书中的步骤，在Linux环境下安装了一些常用的分析软件，并进行了一些基础的序列处理。这些实践操作，让我对生物信息学的应用有了更深刻的认识。 总而言之，这本《生物信息学》为我打开了一扇通往生命科学新维度的大门。它不仅教会了我如何分析和解读海量的生物数据，更重要的是，它培养了我用一种计算和逻辑的思维方式去理解生命过程。这本书的价值，远不止于知识的传递，更在于它对学习者思维方式的启迪。 它让我看到了生物学研究的未来方向。通过结合计算机科学的力量，我们可以以前所未有的速度和精度来揭示生命的奥秘。我深信，无论你是否打算从事生物信息学研究，学习这本书中的知识，都将极大地拓宽你的视野，提升你的科学素养。

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生物信息学

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生物信息学

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还没开始学不知道咋样，看看在说

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送货很快，质量有保证，大小合适。

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内容有点大杂烩，作为入门来说还行

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东西刚刚到手，感觉不错，送货速度也很快！

评分☆☆☆☆☆

书是不错，但是连续好几页的褶皱页必须要给差评，也算是鼓励吧……

评分☆☆☆☆☆

这边书很有收藏价值，正版书，自营店比较放心。

评分☆☆☆☆☆

书的质量很好，值得拥有