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樊龍江 著

圖書標籤:

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

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308171472

版次：1

商品編碼：12193213

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

內容簡介

本書閱讀對象為本科、研究生和從事生物學及其相關專業領域（如醫學、農
學等）科研與開發人員等，可以作為生物信息學專業學生的入門教材和非生物信
息學專業學生和科研工作者的基礎教材。本書共分為四部分：生物信息學基礎
（一篇）、高通量測序數據分析（第二篇）、生物信息學外延與交叉（第三篇）和生
物信息學資源與實踐（第四篇）。各篇內容：（1）作為生物信息學的基礎篇，一
篇包括8章內容，涵蓋序列數據産生、分子數據庫、序列聯配算法、基因預測、係統
發生樹構建和蛋白質結構預測等。同時也涵蓋瞭生物信息學計算機基礎部分，
包括操作係統、主要編程語言等。該篇主要目的是使初學者掌握生物信息學的
基本概念和主要方法。（2）第二篇為高通量序列數據分析，主要針對目前第二代
和第三代測序技術産生的核苷酸序列數據，涵蓋基於高通量測序數據的基因組
拼接、基因組變異、轉錄組、非編碼RNA、甲基化和宏基因組等生物信息學分析原
理和技術。（3）第三篇為生物信息學外延與交叉，介紹瞭與生物信息學緊密相關
的四個生物學領域：係統生物學、群體遺傳學、數量遺傳學和閤成生物學。（4）
後一篇為生物信息學資源與實踐篇，主要羅列瞭生物信息學主要相關術語、專業
詞匯、數據庫和公開軟件等資源，並提供瞭8個生物信息學實驗課程內容。上述
一篇和第四篇內容建議作為本科教學的基本內容，第二篇和第三篇可以作為
研究生和生物信息學專業學生教學內容。

作者簡介

樊龍江 浙江大學生物信息學研究所和作物科學研究所教授，生物信息學和作物遺傳育種專業博士生導師。教育部“新世紀優秀人纔支持計劃”獲得者，浙江省生物信息學學會副理事長，德國DAAD訪問學者。自2000年起，直接參與浙江大學生物信息學學科籌建，為浙江大學第一批生物信息學專業導師。

目錄

緒論
第一節 生物信息與生物信息學
一、迅速增長的生物信息
二、生物信息學的概念
第二節 生物信息學簡史與展望
一、生物信息學發展簡史
二、生物信息學技術的應用
三、生物信息學學科展望
第三節 本書的組織與使用
*第一篇 生物信息學基礎
第1-1章 生物信息類型及其産生途徑
第一節 生物信息的類型
第二節 DNA測序技術
一、第一代測序技術
二、第二代測序技術
三、第三代測序技術
第三節 高通量測序技術的應用
一、DNA／RNA相關測序
二、蛋白質一DNA／RNA互作測序
三、甲基化／宏基因組測序
第四節 蛋白質序列及其結構測定
一、蛋白質序列與蛋白質互作測定
二、蛋白質結構測定
第1-2章 分子數據庫
第一節 分子數據庫概述
一、分子數據庫概念
二、數據庫記錄格式
三、數據庫冗餘、序列遞交和檢索
第二節 核苷酸及其相關數據庫
一、DNA／RNA序列數據庫
二、基因組數據庫
三、非編碼RNA數據庫
第三節 蛋白質及其相關數據庫
第四節 代謝途徑等專業數據庫
一、代謝途徑數據庫
二、代謝組學數據庫和錶型數據庫
第1-3章 兩條序列聯配算法及序列搜索
第一節 序列聯配基本概念
第二節計分矩陣
一、計分矩陣的一般原理
二、氨基酸替換矩陣
三、位置特異性計分矩陣(PSSM)
第三節 兩條序列聯配算法
一、Needleman-Wunsch算法
二、Smith-WaterTnan算法
第四節 BLAST算法及數據庫搜索
一、BLAST算法
二、利用BLAST 進行數據庫序列搜索
三、序列相似性的統計推斷
第1-4章 多條序列聯配算法及功能域分析
第一節 多序列聯配概念及其算法
一、多序列聯配概念
二、多序列全局聯配算法
三、多序列局部聯配算法
第二節 蛋白質序列功能域分析與模型
一、功能域概念
二、功能域模型
第三節 熵與信息量
一、不確定性與信息量
二、信息熵的應用
第1-5章 基因預測與功能注釋
第一節 基因組序列構成與基因預測
一、基因組序列的基本構成
二、基因預測及其基本方法
……
第1-6章 係統發生樹構建
第1-7章 蛋白質結構預測與藥物設計
第1-8章 生物信息學計算機基礎
*第二篇 高通量測序數據分析
第2-1章 基因組拼接與分析
第2-2章 基因組變異與分析
第2-3章 轉錄組分析
第2-4章 非編碼RNA分析
第2-5章 甲基化與組蛋白修飾分析
第2-6章 宏基因組分析
第2-7章 蛋白質組分析
*第三篇 生物信息學外延與交叉
第3一1章 係統生物學
第3-2章 群體遺傳學
第3-3章 數量遺傳學
第3-4章 閤成生物學
*第四篇 生物信息學資源與實踐
第4-1章 生物信息學常用代碼和關鍵詞
第4-2章 生物信息學數據庫和在綫分析工具
第4-3章 生物信息學實驗
第4-4章 生物信息學常用英文術語及釋義
參考文獻

精彩書摘

　　《生物信息學》：
　　自開始接觸生物信息學以來，一晃已近二十年瞭。我是在攻讀博士學位期間開始注意並學習生物信息學的。我的博士生導師鬍秉民為應用數學專業教授，主要從事生態係統模型模擬研究。雖然已具備一定數量統計和數量遺傳學基礎，但當時對於生物信息學，我還是非常陌生的，通過自學纔開始一點點瞭解這門新興學科。２００１—２００３ 年間，中國科學院理論物理研究所郝柏林院士在浙江大學首次開設“生物信息學”研究生課程，我作為他的助教，係統地學習瞭生物信息學；同時，在他的帶領下從事水稻基因組分析。自那時起，浙江大學生物信息學學科和相應研究機構也逐步建立起來，如，２００１ 年浙江大學成立生物信息學研究所，硃軍和楊煥明任所長；２００３ 年浙江大學建立ＩＢＭ 生物計算聯閤實驗室等。２００４ 年郝院士離開杭州加入復旦大學，生物信息學研究生課程就由硃軍教授和我承擔下來。現在該課程作為浙江大學全校研究生公共課程，已成為一門重點建設課程，每年選課人數都在１５０ 人左右。
　　２０ 世紀末，我國生物信息學還處於起步階段，學習資料很少。學生時常索要學習材料，於是我整理瞭備課筆記，取名《生物信息學劄記》，於２００１ 年６ 月上傳到實驗室主頁上供學生參考。隨著生物信息學的發展，分彆於２００５ 年３ 月和２０１０ 年１ 月更新劄記兩次。由於網絡傳播的作用，許多生物信息學初學者都讀過該劄記，在國內産生瞭一定的影響。本書是在該劄記框架基礎上，補充大量新材料編寫而成的。
　　生物信息學學科內容涵蓋廣且發展很快。基於國內外生物信息學相關教材，以及自身對生物信息學的粗淺理解，我把生物信息學大緻分為四部分（篇） 內容：第一部分即基礎篇，為生物信息學的基礎知識。這部分內容總體變化不大（與１０～１５ 年前比較），它是生物信息學的核心知識，生物信息學教學最重要的部分，應為必講內容。第二部分高通量測序數據分析篇，是最近十年纔齣現的生物信息學新內容。２００５ 年高通量測序技術突破後，針對該技術産生的序列數據，齣現大量生物信息學新算法和新工具。第三部分生物信息學外延與交叉，重點介紹與生物信息學密切相關的其他生物學學科。生物信息學引入瞭這些學科的部分核心技術（或反過來被引入），如數量遺傳學、群體遺傳學和新興學科閤成生物學。第四部分為生物信息學資源與實踐篇。生物信息學數據庫和軟件工具對生物學學科至關重要，所以這部分也是生物信息學重要組成部分。同時，該篇中以實踐為目的的生物信息學教學資源是課堂教學的一個很好補充。
　　……

前言/序言

復旦大學理論生命科學研究中心郝柏林特為該書作序
１９５９ 年９ 月，我國自行研製的１０４ 真空管電子計算機通過國傢鑒定。它每秒鍾可以執行１ 萬條浮點運算指令。２０１６ 年６ 月，在世界超級計算機５００ 強名單中位居首位的是我國無锡超算中心的神威太湖之光計算機，其峰值運算速度達到每秒９ 億億次（９３１０４．６ Ｔｆｌｏｐｓ）。５７ 年間，運算速度提高瞭９ 萬億倍。信息技術的如此發展速度是人類在所有其他科學技術領域不能比擬的，它注定要改變社會生産和生活的方方麵麵，生物學和醫學的研究也不例外。
１９５３ 年，ＤＮＡ 雙螺鏇結構的發現，把生物學推進到瞭分子水平。生命活動的核心過程由核酸和蛋白質兩大類高分子，以及它們與其他分子的相互作用決定。ＤＮＡ 和蛋白質序列的測定，特彆是永無止境的基因組測序，導緻生物大數據的迅
猛增長。生物信息學應運而生。
１９９９ 年，我提齣建立國傢級生物醫學信息中心的建議。雖然建立“中心”的計劃由於科學管理體製問題而長期擱淺，但我國生物信息學的研究和教學在廣大同行推動下仍然不斷進步。２００１ 年初，我和張淑譽在杭州參加華大基因的秈稻基因組測序任務。相當一部分測序工作在西湖邊上麯苑風荷附近的杭州華大基因完成。西湖“西進”之後，現在那裏隻剩下金庸茶館的一座亭子。那時華大基因楊煥明教授等學者與浙江大學相關院係商議，著手建立生物信息學研究生點。我自始至終參與瞭籌劃過程，並且承諾為２００１—２００３ 年的三屆研究生講授“生物信息學引論”大課。浙江大學請當時已經是副教授的農學院樊龍江博士做我的“助教”。這是一位極其稱職的“助教”。他每課必在，認真地批改學生作業，同時還參加瞭水稻基因組的研究。
２００４ 年以後，硃軍教授和樊龍江等繼續生物信息學的講授和研究。我高興地看到，十幾年來浙江大學的生物信息學無論在學生培養，還是在科學研究方麵都取得瞭明顯成績。現在樊龍江聚團隊之力，主編瞭《生物信息學》一書，更是值得祝賀的好事。不過我自己隻有同一兩位閤作者共同寫書的經曆，對於現在比較時興的團隊著述沒有經驗，也不大放心。好在樊龍江告訴我，他在統一全書文字和體例方麵，下瞭很大功夫。我想，讀者們是會對此有所評價的。

《信息時代的知識寶庫：數字文獻檢索與管理指南》 在信息爆炸的今天，浩如煙海的數字文獻如同無邊無際的海洋，如何在這片海洋中精準定位、高效獲取並有效利用所需信息，成為瞭每一個知識探索者和研究者必須麵對的挑戰。本書並非聚焦於某個特定學科的理論或技術，而是緻力於成為您駕馭數字信息洪流的指南針和導航儀。 本書從信息檢索的基礎理論齣發，深入淺齣地剖析瞭搜索引擎的工作原理，介紹瞭布爾邏輯、短語搜索、通配符等核心檢索技巧，並針對不同類型的數據庫（如學術期刊數據庫、專利數據庫、新聞檔案等）提供瞭詳盡的檢索策略。讀者將學習如何構建高效的檢索式，從而在海量的文獻中快速篩選齣與研究目標最相關的結果，大幅節省時間和精力。 更進一步，本書將視角拓展到文獻的管理與組織。我們認為，僅僅找到文獻是不夠的，如何對這些寶貴的資源進行係統化的管理，纔是實現知識價值最大化的關鍵。本書詳細介紹瞭各種文獻管理軟件（如EndNote, Zotero, Mendeley等）的功能與使用方法，包括文獻導入、分類、標簽化、筆記添加、引文格式設置等，幫助讀者建立起一套屬於自己的、個性化的文獻管理體係。通過有效的管理，您可以輕鬆迴顧、引用和分享您的研究成果，避免重復勞動，提升學術産齣效率。 此外，本書還關注瞭數字閱讀與分析的進階技巧。在獲取到目標文獻後，如何快速把握文獻的核心內容，如何從中提煉關鍵信息，如何進行批判性閱讀和文獻綜述的撰寫，都將是本書探討的重點。我們將介紹一些有效的閱讀方法，以及如何利用數字工具進行文本分析，例如關鍵詞提取、主題模型分析（但不限於生物學領域）等，幫助讀者從海量文本中洞察深層含義，形成獨立的見解。 本書的另一大亮點在於對信息倫理與版權的重視。在數字時代，瞭解並遵守信息的使用規範至關重要。本書將詳細闡述學術誠信、抄襲的界定與避免、閤理引用、以及數字版權的基本知識，幫助讀者在信息檢索和使用過程中，始終秉持嚴謹的學術態度，規避潛在的法律風險。 本書的寫作風格力求清晰、實用、易懂。我們避免使用過於專業化或晦澀的術語，而是通過大量的實例和操作演示，將復雜的概念轉化為讀者能夠輕鬆掌握的技能。無論是初入學術殿堂的學生，還是在科研一綫摸爬滾打多年的學者，抑或是需要大量查閱資料的行業人士，都能從本書中找到有價值的指導和啓示。 《信息時代的知識寶庫：數字文獻檢索與管理指南》並非是某種特定學科的入門手冊，而是一套貫穿於所有知識探索領域的通用技能培訓。它緻力於提升您在數字時代獲取、管理和運用信息的能力，從而為您在學習、研究和工作中奠定堅實的基礎，加速您知識積纍的進程，讓您在信息的海洋中乘風破浪，抵達成功的彼岸。本書旨在成為您數字信息時代最可靠的助手，助您將零散的信息轉化為係統化的知識，將知識轉化為創造性的力量。

評分☆☆☆☆☆

當我初次接觸到這本《生物信息學》，我對於這門學科的概念尚顯模糊，甚至對於它的應用範圍也知之甚少。然而，翻開書頁，我立刻被書中呈現齣的那種嚴謹的學術態度和清晰的知識脈絡所吸引。作者並沒有一開始就堆砌復雜的公式或抽象的概念，而是從一個更為宏觀的視角，娓娓道來生物信息學在現代生物學研究中所扮演的至關重要的角色。 書中關於基因組學分析的章節，對我産生瞭極大的震撼。它詳細地介紹瞭如何利用生物信息學手段來解讀龐大的基因組序列，如何識彆基因，推斷基因功能，甚至預測基因之間的調控關係。我曾一度認為，如此龐大的數據量和復雜的分析過程是遙不可及的，但作者通過精煉的語言和層層遞進的講解，將這些看似艱深的知識一一拆解。尤其是在介紹基因組比對算法時，作者不僅展示瞭算法的邏輯，還深入剖析瞭其背後的數學原理，讓我深刻理解瞭“對齊”的本質和意義。 我特彆欣賞書中對不同生物信息學工具的介紹。作者並沒有僅僅羅列軟件名稱，而是詳細解釋瞭每一種工具適用的場景、核心功能以及工作原理。例如，在討論序列數據庫時，作者不僅介紹瞭NCBI GenBank、Ensembl等主流數據庫，還詳細解釋瞭它們各自的特點和數據組織方式，並指導讀者如何有效地進行檢索和下載。這對於初學者來說，無疑是寶貴的實踐指導，能夠幫助我們快速上手，避免在海量信息中迷失方嚮。 在我眼中，這本書最值得稱贊的一點是，它能夠將理論知識與實際應用緊密結閤。書中穿插瞭大量的案例分析，涵蓋瞭從微生物基因組研究到人類疾病基因定位的各個方麵。這些案例不僅生動地展示瞭生物信息學方法的強大之處，也讓我看到瞭這些技術如何切實地解決現實世界的科學難題。例如，書中對癌癥基因組學研究的分析，讓我看到瞭生物信息學在精準醫療領域的巨大潛力。 這本書的語言風格非常獨特。它既有學術著作的嚴謹性，又充滿瞭啓發性的思考。作者在講解復雜概念時，常常會運用生動的比喻和類比，將抽象的理論具象化，使得讀者能夠更容易地理解和記憶。我記得書中在解釋“序列同源性”時，將不同物種的DNA序列比作“文字的變體”，將比對的過程比作“尋找相似的句子”，這些形象的類比讓我對序列比對的本質有瞭更深刻的理解。 對於那些和我一樣，在數學和計算機科學方麵並非科班齣身的讀者來說，這本書無疑是一份福音。它並沒有將重心放在晦澀的數學推導上，而是側重於解釋算法的邏輯和思想。例如，在講解“隱馬爾可夫模型”時，作者並沒有直接給齣復雜的矩陣方程，而是從一個簡單的“天氣預測”的例子入手，一步步引導讀者理解狀態轉移和觀測概率的概念，然後再將其與基因查找等生物信息學應用聯係起來。 從學習的角度來看，這本書的結構設計非常閤理。它從基礎的序列分析入手，逐步深入到蛋白質組學、係統生物學等更高級的領域。每一章節都建立在前一章節的基礎上，形成瞭一個清晰的學習路徑。這種循序漸進的方式，讓我能夠逐步掌握生物信息學的核心概念和技術，而不會感到 overwhelmed。 我尤其對書中關於“生物分子網絡”的討論印象深刻。作者詳細介紹瞭如何構建和分析蛋白質-蛋白質互作網絡、基因調控網絡等，並闡述瞭這些網絡分析在揭示生命活動規律中的重要作用。書中展示的那些復雜的網絡圖譜，讓我感受到瞭生命係統內在的聯動性和整體性，也激發瞭我對係統生物學的濃厚興趣。 總而言之，這本《生物信息學》對我而言，不僅僅是一本教科書，更像是一扇開啓新世界的大門。它用清晰的邏輯、豐富的案例和生動的語言，將一個龐大而復雜的學科展現在我麵前。這本書讓我認識到，生物信息學是一門充滿活力、不斷發展的交叉學科，它正在以前所未有的方式改變著我們對生命的認知。 我深信，無論你是生物學專業的學生，還是對生命科學充滿好奇的跨學科研究者，這本書都能為你提供寶貴的啓示和實用的指導。它不僅僅教會你如何使用工具，更重要的是，它教會你如何用一種計算的思維方式去理解和探索生命。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對生命科學充滿好奇的學生，我在尋找一本能夠係統性介紹生物信息學原理和應用的讀物。當我拿起這本《生物信息學》，我便被其內容所深深吸引。它以一種極其清晰和有條理的方式，為我打開瞭通往這個交叉學科的全新視野。 書中關於“基因組測序技術與數據分析”的章節，對我而言猶如一場及時雨。它詳細地解釋瞭當前主流的測序技術，以及這些技術産生的原始數據如何經過一係列的生物信息學處理，最終形成具有生物學意義的信息。我曾對“二代測序”和“三代測序”的區彆感到睏惑，但作者通過生動的圖示和嚴謹的解釋，讓我清晰地理解瞭它們各自的優缺點以及適用場景，並進一步瞭解到如何處理這些不同類型的數據。 我特彆欣賞書中在介紹“生物信息學算法”時，所展現齣的那種循序漸進的教學方法。作者並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式，而是先從直觀的邏輯入手，解釋算法的工作原理，然後再逐步引入相關的數學模型。例如，在講解“隱馬爾可夫模型”（HMM）時，作者並沒有直接呈現狀態轉移矩陣和觀測概率矩陣，而是通過一個簡單的“天氣與心情”的模型，來闡釋狀態和觀測之間的關係，從而幫助我理解HMM的核心思想。 這本書的語言風格介於學術和科普之間，既保持瞭科學的嚴謹性，又避免瞭過於晦澀難懂的術語。作者善於運用生動的類比和實例來解釋復雜的技術概念。例如，在講解“序列數據庫檢索”時，作者將數據庫比作一個龐大的“生物信息圖書館”，將檢索工具比作“高效的圖書管理員”，這種形象的比喻讓我更容易理解數據庫的原理和檢索的技巧。 我十分看重這本書在“實際操作指導”方麵的價值。書中不僅講解瞭理論知識，還提供瞭大量關於常用生物信息學軟件和工具的安裝和使用教程。我嘗試著按照書中的指導，在Linux環境下安裝瞭常用的序列比對工具和可視化軟件，並進行瞭一些基礎的數據處理。這些實踐操作，讓我對生物信息學的應用有瞭更深刻的認識，也建立瞭學習的信心。 在我眼中，這本書最令人稱道的一點是，它能夠將理論與實踐緊密地結閤起來。書中穿插瞭大量的案例分析，涵蓋瞭從微生物基因組學研究到人類遺傳病基因定位的各個方麵。這些案例不僅生動地展示瞭生物信息學方法的強大之處，也讓我看到瞭這些技術如何切實地解決現實世界的科學難題。 我對書中關於“蛋白質相互作用網絡”的討論印象深刻。作者詳細介紹瞭如何構建和分析蛋白質之間的相互作用網絡，以及這些網絡分析在揭示生命活動規律中的重要作用。書中展示的那些復雜的網絡圖譜，讓我感受到瞭生命係統內在的聯動性和整體性，也激發瞭我對係統生物學的濃厚興趣。 總而言之，這本《生物信息學》對我而言，是一份不可多得的學習指南。它不僅為我打下瞭堅實的理論基礎，還提供瞭寶貴的實踐經驗。它讓我認識到，生物信息學是一門充滿活力、不斷發展的交叉學科，它正在以前所未有的方式改變著我們對生命的認知。 我深信，無論你是生物學專業的學生，還是對生命科學充滿好奇的跨學科研究者，這本書都能為你提供寶貴的啓示和實用的指導。它不僅僅教會你如何使用工具，更重要的是，它教會你如何用一種計算的思維方式去理解和探索生命。 它讓我看到瞭生物學研究的未來方嚮。通過結閤計算機科學的力量，我們可以以前所未有的速度和精度來揭示生命的奧秘。我深信，這本書將為所有渴望瞭解生命奧秘的學習者提供一條清晰而充滿希望的道路。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次翻開這本《生物信息學》，我便被其嚴謹的學術風格和豐富的內涵所深深吸引。作為一個對生命科學充滿熱情的學習者，我一直對如何解析海量生物數據感到好奇，而這本書正是指引我進入這個領域的明燈。它不僅僅是一本技術手冊，更是一次關於生命本質的深度探索。 書中關於“基因組數據分析”的部分，對我來說尤為震撼。作者詳細闡述瞭如何從原始的測序數據齣發，一步步構建齣完整的基因組圖譜。我曾以為基因組分析是一個極其復雜和神秘的過程，但通過作者的講解，我發現它其實是由一係列邏輯清晰、方法明確的步驟組成的。在介紹“基因識彆”時，作者不僅講解瞭基於同源性搜索的方法，還深入探討瞭利用信號肽、保守區域等特徵來識彆基因的方法，這讓我對基因組的結構有瞭更深刻的理解。 我特彆欣賞書中對“蛋白質結構與功能預測”的詳盡論述。作者從蛋白質序列齣發，逐步引導讀者瞭解如何預測其三維結構，以及結構如何決定功能。在介紹“同源建模”時，作者詳細解釋瞭如何利用已知結構的模闆來構建目標蛋白質的結構，並深入分析瞭誤差來源和模型評估的方法。這讓我明白，即使沒有實驗數據，我們也能通過計算方法來揭示蛋白質的奧秘。 這本書的語言風格非常獨特，它既保持瞭科學的嚴謹性，又充滿瞭引人入勝的敘事感。作者擅長用生動形象的比喻來解釋復雜的概念，例如，在講解“基因組變異檢測”時，作者將不同的變異類型比作“基因組上的‘錯彆字’”，將變異檢測的過程比作“校對文本”，這些形象的比喻讓我能夠輕鬆地理解那些抽象的原理。 對我而言，這本書最寶貴的價值在於其對“生物信息學工具”的實用性指導。作者並沒有僅僅羅列工具名稱，而是詳細介紹瞭每種工具的適用場景、核心功能以及基本用法。例如，在介紹“BLAST”搜索工具時，作者不僅給齣瞭命令行操作的示例，還演示瞭如何利用其網頁版進行快速搜索，並深入分析瞭搜索結果的解讀方法。這讓我能夠快速上手，並將其應用於實際的研究中。 我對書中“機器學習在生物信息學中的應用”這一章節印象深刻。作者並沒有將機器學習視為一個獨立的學科，而是巧妙地將其與生物學問題相結閤。例如，在介紹“分類算法”在疾病診斷中的應用時，作者將患者的基因錶達譜比作“一張包含多種特徵的‘病曆’”，將分類算法比作“一位經驗豐富的‘醫生’”，這種生動的比喻讓我深刻理解瞭機器學習在生物信息學中的強大潛力。 這本書的結構設計非常閤理，它循序漸進地引導讀者深入理解生物信息學。從最基礎的序列分析，到基因組學、蛋白質組學，再到係統生物學，每一個章節都像是一個精心設計的階梯，將讀者一步步引嚮更廣闊的知識海洋。這種結構讓我在學習過程中感到充實而有序，不會感到 overwhelmed。 在我眼中，這本書不僅是技術的講解，更是一種思維方式的培養。它教會我如何用數據驅動的方式去思考生物學問題，如何利用計算的力量來揭示生命的奧秘。我曾一度認為生物學研究是純粹的實驗科學，但這本書讓我認識到，計算思維是現代生物學研究不可或缺的一部分。 總而言之，這本《生物信息學》是我學習生物信息學道路上的一位良師益友。它以其深厚的學術底蘊、精煉的語言和豐富的實踐指導，為我構建瞭一個清晰的知識體係，並激發瞭我對這個領域持續探索的興趣。這本書的價值，遠遠超齣瞭其物理的形態，它將成為我未來學術生涯中寶貴的財富。 它讓我看到瞭生物學研究的無限可能，也讓我對人類如何通過科技手段來解讀生命有瞭更深的理解。我深信，這本書將為所有渴望瞭解生命奧秘的學習者提供一條清晰而充滿希望的道路。

評分☆☆☆☆☆

當我初次接觸到這本《生物信息學》，我對於這門學科的概念尚顯模糊，甚至對於它的應用範圍也知之甚少。然而，翻開書頁，我立刻被書中呈現齣的那種嚴謹的學術態度和清晰的知識脈絡所吸引。作者並沒有一開始就堆砌復雜的公式或抽象的概念，而是從一個更為宏觀的視角，娓娓道來生物信息學在現代生物學研究中所扮演的至關重要的角色。 書中關於基因組學分析的章節，對我産生瞭極大的震撼。它詳細地介紹瞭如何利用生物信息學手段來解讀龐大的基因組序列，如何識彆基因，推斷基因功能，甚至預測基因之間的調控關係。我曾一度認為，如此龐大的數據量和復雜的分析過程是遙不可及的，但作者通過精煉的語言和層層遞進的講解，將這些看似艱深的知識一一拆解。尤其是在介紹基因組比對算法時，作者不僅展示瞭算法的邏輯，還深入剖析瞭其背後的數學原理，讓我深刻理解瞭“對齊”的本質和意義。 我特彆欣賞書中對不同生物信息學工具的介紹。作者並沒有僅僅羅列軟件名稱，而是詳細解釋瞭每一種工具適用的場景、核心功能以及工作原理。例如，在討論序列數據庫時，作者不僅介紹瞭NCBI GenBank、Ensembl等主流數據庫，還詳細解釋瞭它們各自的特點和數據組織方式，並指導讀者如何有效地進行檢索和下載。這對於初學者來說，無疑是寶貴的實踐指導，能夠幫助我們快速上手，避免在海量信息中迷失方嚮。 在我眼中，這本書最值得稱贊的一點是，它能夠將理論知識與實際應用緊密結閤。書中穿插瞭大量的案例分析，涵蓋瞭從微生物基因組研究到人類疾病基因定位的各個方麵。這些案例不僅生動地展示瞭生物信息學方法的強大之處，也讓我看到瞭這些技術如何切實地解決現實世界的科學難題。例如，書中對癌癥基因組學研究的分析，讓我看到瞭生物信息學在精準醫療領域的巨大潛力。 這本書的語言風格非常獨特。它既有學術著作的嚴謹性，又充滿瞭啓發性的思考。作者在講解復雜概念時，常常會運用生動的比喻和類比，將抽象的理論具象化，使得讀者能夠更容易地理解和記憶。我記得書中在解釋“序列同源性”時，將不同物種的DNA序列比作“文字的變體”，將比對的過程比作“尋找相似的句子”，這些形象的比喻讓我對序列比對的本質有瞭更深刻的理解。 對於那些和我一樣，在數學和計算機科學方麵並非科班齣身的讀者來說，這本書無疑是一份福音。它並沒有將重心放在晦澀的數學推導上，而是側重於解釋算法的邏輯和思想。例如，在講解“隱馬爾可夫模型”時，作者並沒有直接給齣復雜的矩陣方程，而是從一個簡單的“天氣預測”的例子入手，一步步引導讀者理解狀態轉移和觀測概率的概念，然後再將其與基因查找等生物信息學應用聯係起來。 從學習的角度來看，這本書的結構設計非常閤理。它從基礎的序列分析入手，逐步深入到蛋白質組學、係統生物學等更高級的領域。每一章節都建立在前一章節的基礎上，形成瞭一個清晰的學習路徑。這種循序漸進的方式，讓我能夠逐步掌握生物信息學的核心概念和技術，而不會感到 overwhelmed。 我尤其對書中關於“生物分子網絡”的討論印象深刻。作者詳細介紹瞭如何構建和分析蛋白質-蛋白質互作網絡、基因調控網絡等，並闡述瞭這些網絡分析在揭示生命活動規律中的重要作用。書中展示的那些復雜的網絡圖譜，讓我感受到瞭生命係統內在的聯動性和整體性，也激發瞭我對係統生物學的濃厚興趣。 總而言之，這本《生物信息學》對我而言，不僅僅是一本教科書，更像是一扇開啓新世界的大門。它用清晰的邏輯、豐富的案例和生動的語言，將一個龐大而復雜的學科展現在我麵前。這本書讓我認識到，生物信息學是一門充滿活力、不斷發展的交叉學科，它正在以前所未有的方式改變著我們對生命的認知。 我深信，無論你是生物學專業的學生，還是對生命科學充滿好奇的跨學科研究者，這本書都能為你提供寶貴的啓示和實用的指導。它不僅僅教會你如何使用工具，更重要的是，它教會你如何用一種計算的思維方式去理解和探索生命。

評分☆☆☆☆☆

作為一名從零開始接觸生物信息學的學生，我懷揣著對生命奧秘的好奇和對技術融閤的憧憬，翻開瞭這本《生物信息學》。最初，我被書名所吸引，它承諾瞭一個連接生物學與計算機科學的橋梁，一個能夠解析海量基因數據、揭示生命密碼的強大工具。然而，在閱讀過程中，我發現這本書遠不止是簡單的技術堆砌，它更像是一場深度探索，帶領我逐步理解這個學科的精髓。 從宏觀的視角來看，這本書首先為我勾勒齣瞭生物信息學應用的廣闊圖景。它詳細闡述瞭如何利用生物信息學方法來理解基因組的結構和功能，如何追蹤疾病的發生和發展，以及如何在藥物研發中發揮關鍵作用。我尤其對書中關於蛋白質結構預測的章節印象深刻，那些復雜的算法和模型，在作者的層層剖析下，變得不再那麼令人生畏，反而激起瞭我想要深入研究的欲望。作者並沒有迴避其中的技術難度，而是通過生動的案例和詳盡的解釋，一步步引導讀者剋服理解上的障礙。 在我眼中，這本書最寶貴的價值在於其嚴謹的邏輯和循序漸進的教學方式。它並非照本宣科，而是仿佛一位經驗豐富的導師，在清晰梳理概念的同時，不忘穿插講解背後的原理和數學基礎。例如，在介紹序列比對算法時，作者不僅給齣瞭算法的流程，還深入探討瞭動態規劃的思想，以及其在解決生物信息學問題中的普適性。這種對基礎理論的強調，讓我深刻體會到，生物信息學並非是簡單的“黑箱操作”，而是建立在紮實的數學和計算機科學基礎之上的。 這本書在案例的選取上也頗具匠心。它涵蓋瞭從基因測序到蛋白質互作網絡構建的廣泛領域，每一個案例都緊密結閤瞭前沿的科學研究成果。我特彆喜歡書中對CRISPR-Cas9基因編輯技術在生物信息學分析中的應用的討論，這讓我看到瞭技術如何驅動著生命科學的革命。同時，書中也強調瞭數據可視化在信息解讀中的重要性，那些精美的圖錶不僅幫助我更直觀地理解復雜的數據，也激發瞭我對數據呈現方式的思考。 對於初學者來說，如何處理海量的生物學數據常常是一個巨大的挑戰。這本《生物信息學》恰恰解決瞭我的這一痛點。它提供瞭關於不同類型生物數據（如DNA序列、RNA錶達譜、蛋白質組數據）的獲取、存儲和管理的方法。作者詳細介紹瞭各種常用的數據庫，如NCBI、EMBL-EBI等，並指導讀者如何有效地查詢和下載所需信息。更重要的是，書中還講解瞭數據清洗和預處理的技巧，這對於後續的分析至莫過於重要，確保瞭分析結果的準確性和可靠性。 在我看來，本書的語言風格介於學術性和科普性之間，既保持瞭科學的嚴謹性，又沒有過於晦澀難懂的術語。作者善於用類比和比喻來解釋復雜的概念，使得即便是跨專業背景的讀者也能輕鬆理解。例如，在講解機器學習在生物信息學中的應用時，作者將分類算法比作“為細胞貼標簽”，將聚類算法比作“將相似的生物體歸為一類”，這些形象的比喻大大降低瞭學習門檻。 對於我這樣一個對算法和統計學並不是特彆精通的學生來說，書中對核心算法的介紹非常友好。它並沒有直接拋齣復雜的公式，而是先從直觀的邏輯入手，解釋算法的工作原理，然後再逐步引入數學模型。例如，在介紹隱馬爾可夫模型（HMM）時，作者先通過一個“生病與健康”的簡單例子來闡釋其狀態轉移和發射概率的概念，然後再將其應用於基因查找和蛋白質結構域識彆。這種循序漸進的方式，讓我能夠真正理解算法背後的數學思想，而不是死記硬背。 在閱讀過程中，我最大的感受是這本書的實用性。它不僅講解瞭理論知識，還提供瞭大量實際操作的指導。書中列舉瞭許多常用的生物信息學軟件和工具，並給齣瞭詳細的安裝和使用教程。我嘗試著跟著書中的步驟，自己動手進行一些簡單的序列比對和基因功能預測，這些實踐操作讓我對生物信息學有瞭更深刻的認識，也建立瞭學習的信心。 從我個人的學習體驗齣發，這本書在理論深度和實踐指導之間取得瞭很好的平衡。它既為我打下瞭堅實的理論基礎，又提供瞭寶貴的實踐經驗。我覺得，對於任何想要踏入生物信息學領域的人來說，這本書都是一份不可多得的指南。它不僅教會瞭我“是什麼”，更重要的是教會瞭我“怎麼做”，以及“為什麼這麼做”。 最後，我想強調的是，這本書所呈現的生物信息學知識，不僅僅是關於數據和算法，更是關於如何用科學的方法去探索生命奧秘。它啓發瞭我用一種全新的視角去看待生物學研究，將生物體的復雜性與計算的精確性相結閤，從而發現隱藏在海量數據中的深刻洞見。這本書點燃瞭我對生物信息學持續學習和研究的熱情，讓我對接下來的學術旅程充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

當拿到這本《生物信息學》時，我抱著一種既好奇又略帶忐忑的心情。我瞭解到生物信息學是現代生物學不可或缺的一部分，但其門檻在我看來似乎相當高。然而，一經閱讀，這種顧慮便煙消雲散。作者以一種極其平易近人的方式，為我鋪陳瞭生物信息學的宏大畫捲，讓我看到瞭它如何在基因、蛋白質、細胞乃至整個生命係統層麵發揮著至關重要的作用。 書中對於“序列比對”這一核心概念的講解，讓我印象尤為深刻。作者並沒有將它簡單地定義為“找到相似的序列”，而是深入淺齣地解釋瞭“相似性”背後的生物學意義，以及如何通過不同的算法來量化這種相似性。在介紹Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法時，作者巧妙地運用瞭動態規劃的思想，並通過一些通俗易懂的例子，將算法的每一步都清晰地展示齣來，讓我理解瞭“最優比對”是如何得齣的。 我非常喜歡書中對“生物數據庫”的介紹。作者詳細列舉瞭NCBI、EBI、PDB等一係列重要的數據庫，並對它們的特點、數據類型以及使用方法進行瞭清晰的闡述。在閱讀過程中，我嘗試著按照書中的指導，在GenBank數據庫中查找某個基因的序列，並下載其相關的文獻信息。這種親手實踐的過程，讓我對數據的獲取和管理有瞭更直觀的認識，也體會到瞭生物信息學在信息時代的重要性。 這本書的另一個亮點在於其對“功能預測”的深入探討。作者不僅介紹瞭如何預測基因的功能，還延伸到瞭蛋白質結構預測、信號通路分析等領域。我尤其對書中關於“同源建模”和“從頭預測”的比較印象深刻。它讓我瞭解到，即使沒有實驗數據，我們也能通過計算方法來推斷蛋白質的三維結構，從而為後續的研究提供重要的綫索。 從語言風格上來說，這本書非常接地氣。作者避免瞭大量晦澀的專業術語，而是用更易於理解的語言來解釋復雜的概念。當遇到一些技術性的詞匯時，作者總會在後續進行解釋，或者用更形象的比喻來幫助讀者理解。例如，在講解“聚類分析”時，作者將其比作“為相似的基因或蛋白質進行分組”，這種生動的描述大大降低瞭我的學習難度。 對於我這樣非計算機專業背景的學習者來說，書中對“算法”的講解尤其友好。作者並沒有將重點放在數學公式的推導上，而是更加注重算法的邏輯和思想。例如，在介紹“貝葉斯定理”在序列比對中的應用時，作者首先解釋瞭概率推斷的基本思想，然後纔逐步將其與生物信息學問題相結閤，讓我能夠理解算法背後的原理。 我個人認為，這本書的結構設計非常貼閤初學者的需求。它從最基礎的序列分析開始，逐步深入到更復雜的領域，如基因組學、蛋白質組學和係統生物學。每一章節都像是一個獨立的模塊，但又與前後章節緊密相連，形成瞭一個完整的知識體係。這種結構讓我能夠有條不紊地學習，並逐步建立起對生物信息學的整體認知。 書中對“生物信息學工具”的介紹也十分實用。作者列舉瞭許多常用的命令行工具和圖形化軟件，並提供瞭詳細的安裝和使用指南。我嘗試著按照書中的步驟，在Linux環境下安裝瞭一些常用的分析軟件，並進行瞭一些基礎的序列處理。這些實踐操作，讓我對生物信息學的應用有瞭更深刻的認識。 總的來說，這本《生物信息學》為我打開瞭一扇通往生命科學新維度的大門。它不僅教會瞭我如何分析和解讀海量的生物數據，更重要的是，它培養瞭我用一種計算和邏輯的思維方式去理解生命過程。這本書的價值，遠不止於知識的傳遞，更在於它對學習者思維方式的啓迪。 這本書讓我看到瞭生物學研究的未來方嚮。通過結閤計算機科學的力量，我們可以以前所未有的速度和精度來揭示生命的奧秘。我深信，無論你是否打算從事生物信息學研究，學習這本書中的知識，都將極大地拓寬你的視野，提升你的科學素養。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本《生物信息學》時，我抱著一種既好奇又略帶忐忑的心情。我瞭解到生物信息學是現代生物學不可或缺的一部分，但其門檻在我看來似乎相當高。然而，一經閱讀，這種顧慮便煙消雲散。作者以一種極其平易近人的方式，為我鋪陳瞭生物信息學的宏大畫捲，讓我看到瞭它如何在基因、蛋白質、細胞乃至整個生命係統層麵發揮著至關重要的作用。 書中對於“序列比對”這一核心概念的講解，讓我印象尤為深刻。作者並沒有將它簡單地定義為“找到相似的序列”，而是深入淺齣地解釋瞭“相似性”背後的生物學意義，以及如何通過不同的算法來量化這種相似性。在介紹Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法時，作者巧妙地運用瞭動態規劃的思想，並通過一些通俗易懂的例子，將算法的每一步都清晰地展示齣來，讓我理解瞭“最優比對”是如何得齣的。 我非常喜歡書中對“生物數據庫”的介紹。作者詳細列舉瞭NCBI、EBI、PDB等一係列重要的數據庫，並對它們的特點、數據類型以及使用方法進行瞭清晰的闡述。在閱讀過程中，我嘗試著按照書中的指導，在GenBank數據庫中查找某個基因的序列，並下載其相關的文獻信息。這種親手實踐的過程，讓我對數據的獲取和管理有瞭更直觀的認識，也體會到瞭生物信息學在信息時代的重要性。 這本書的另一個亮點在於其對“功能預測”的深入探討。作者不僅介紹瞭如何預測基因的功能，還延伸到瞭蛋白質結構預測、信號通路分析等領域。我尤其對書中關於“同源建模”和“從頭預測”的比較印象深刻。它讓我瞭解到，即使沒有實驗數據，我們也能通過計算方法來推斷蛋白質的三維結構，從而為後續的研究提供重要的綫索。 這本書的語言風格非常獨特，它既有學術著作的嚴謹性，又充滿瞭引人入勝的敘事感。作者擅長用生動的比喻來解釋復雜的概念，例如，在講解“基因組變異檢測”時，作者將不同的變異類型比作“基因組上的‘錯彆字’”，將變異檢測的過程比作“校對文本”，這些形象的比喻讓我能夠輕鬆地理解那些抽象的原理。 對於我這樣非計算機專業背景的學習者來說，書中對“算法”的講解尤其友好。作者並沒有將重點放在數學公式的推導上，而是更加注重算法的邏輯和思想。例如，在介紹“貝葉斯定理”在序列比對中的應用時，作者首先解釋瞭概率推斷的基本思想，然後纔逐步將其與生物信息學問題相結閤，讓我能夠理解算法背後的原理。 我個人認為，這本書的結構設計非常貼閤初學者的需求。它從最基礎的序列分析開始，逐步深入到更復雜的領域，如基因組學、蛋白質組學和係統生物學。每一章節都像是一個獨立的模塊，但又與前後章節緊密相連，形成瞭一個完整的知識體係。這種結構讓我在學習過程中感到充實而有序，不會感到 overwhelmed。 書中對“生物信息學工具”的介紹也十分實用。作者列舉瞭許多常用的命令行工具和圖形化軟件，並提供瞭詳細的安裝和使用指南。我嘗試著按照書中的步驟，在Linux環境下安裝瞭一些常用的分析軟件，並進行瞭一些基礎的序列處理。這些實踐操作，讓我對生物信息學的應用有瞭更深刻的認識。 總而言之，這本《生物信息學》為我打開瞭一扇通往生命科學新維度的大門。它不僅教會瞭我如何分析和解讀海量的生物數據，更重要的是，它培養瞭我用一種計算和邏輯的思維方式去理解生命過程。這本書的價值，遠不止於知識的傳遞，更在於它對學習者思維方式的啓迪。 它讓我看到瞭生物學研究的未來方嚮。通過結閤計算機科學的力量，我們可以以前所未有的速度和精度來揭示生命的奧秘。我深信，無論你是否打算從事生物信息學研究，學習這本書中的知識，都將極大地拓寬你的視野，提升你的科學素養。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本《生物信息學》時，我抱著一種既好奇又略帶忐忑的心情。我瞭解到生物信息學是現代生物學不可或缺的一部分，但其門檻在我看來似乎相當高。然而，一經閱讀，這種顧慮便煙消雲散。作者以一種極其平易近人的方式，為我鋪陳瞭生物信息學的宏大畫捲，讓我看到瞭它如何在基因、蛋白質、細胞乃至整個生命係統層麵發揮著至關重要的作用。 書中對於“序列比對”這一核心概念的講解，讓我印象尤為深刻。作者並沒有將它簡單地定義為“找到相似的序列”，而是深入淺齣地解釋瞭“相似性”背後的生物學意義，以及如何通過不同的算法來量化這種相似性。在介紹Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法時，作者巧妙地運用瞭動態規劃的思想，並通過一些通俗易懂的例子，將算法的每一步都清晰地展示齣來，讓我理解瞭“最優比對”是如何得齣的。 我非常喜歡書中對“生物數據庫”的介紹。作者詳細列舉瞭NCBI、EBI、PDB等一係列重要的數據庫，並對它們的特點、數據類型以及使用方法進行瞭清晰的闡述。在閱讀過程中，我嘗試著按照書中的指導，在GenBank數據庫中查找某個基因的序列，並下載其相關的文獻信息。這種親手實踐的過程，讓我對數據的獲取和管理有瞭更直觀的認識，也體會到瞭生物信息學在信息時代的重要性。 這本書的另一個亮點在於其對“功能預測”的深入探討。作者不僅介紹瞭如何預測基因的功能，還延伸到瞭蛋白質結構預測、信號通路分析等領域。我尤其對書中關於“同源建模”和“從頭預測”的比較印象深刻。它讓我瞭解到，即使沒有實驗數據，我們也能通過計算方法來推斷蛋白質的三維結構，從而為後續的研究提供重要的綫索。 這本書的語言風格非常獨特，它既有學術著作的嚴謹性，又充滿瞭引人入勝的敘事感。作者擅長用生動的比喻來解釋復雜的概念，例如，在講解“基因組變異檢測”時，作者將不同的變異類型比作“基因組上的‘錯彆字’”，將變異檢測的過程比作“校對文本”，這些形象的比喻讓我能夠輕鬆地理解那些抽象的原理。 對於我這樣非計算機專業背景的學習者來說，書中對“算法”的講解尤其友好。作者並沒有將重點放在數學公式的推導上，而是更加注重算法的邏輯和思想。例如，在介紹“貝葉斯定理”在序列比對中的應用時，作者首先解釋瞭概率推斷的基本思想，然後纔逐步將其與生物信息學問題相結閤，讓我能夠理解算法背後的原理。 我個人認為，這本書的結構設計非常貼閤初學者的需求。它從最基礎的序列分析開始，逐步深入到更復雜的領域，如基因組學、蛋白質組學和係統生物學。每一章節都像是一個獨立的模塊，但又與前後章節緊密相連，形成瞭一個完整的知識體係。這種結構讓我在學習過程中感到充實而有序，不會感到 overwhelmed。 書中對“生物信息學工具”的介紹也十分實用。作者列舉瞭許多常用的命令行工具和圖形化軟件，並提供瞭詳細的安裝和使用指南。我嘗試著按照書中的步驟，在Linux環境下安裝瞭一些常用的分析軟件，並進行瞭一些基礎的序列處理。這些實踐操作，讓我對生物信息學的應用有瞭更深刻的認識。 總而言之，這本《生物信息學》為我打開瞭一扇通往生命科學新維度的大門。它不僅教會瞭我如何分析和解讀海量的生物數據，更重要的是，它培養瞭我用一種計算和邏輯的思維方式去理解生命過程。這本書的價值，遠不止於知識的傳遞，更在於它對學習者思維方式的啓迪。 它讓我看到瞭生物學研究的未來方嚮。通過結閤計算機科學的力量，我們可以以前所未有的速度和精度來揭示生命的奧秘。我深信，無論你是否打算從事生物信息學研究，學習這本書中的知識，都將極大地拓寬你的視野，提升你的科學素養。

評分☆☆☆☆☆

當我初次接觸到這本《生物信息學》，我對於這門學科的概念尚顯模糊，甚至對於它的應用範圍也知之甚少。然而，翻開書頁，我立刻被書中呈現齣的那種嚴謹的學術態度和清晰的知識脈絡所吸引。作者並沒有一開始就堆砌復雜的公式或抽象的概念，而是從一個更為宏觀的視角，娓娓道來生物信息學在現代生物學研究中所扮演的至關重要的角色。 書中關於基因組學分析的章節，對我産生瞭極大的震撼。它詳細地介紹瞭如何利用生物信息學手段來解讀龐大的基因組序列，如何識彆基因，推斷基因功能，甚至預測基因之間的調控關係。我曾一度認為，如此龐大的數據量和復雜的分析過程是遙不可及的，但作者通過精煉的語言和層層遞進的講解，將這些看似艱深的知識一一拆解。尤其是在介紹基因組比對算法時，作者不僅展示瞭算法的邏輯，還深入剖析瞭其背後的數學原理，讓我深刻理解瞭“對齊”的本質和意義。 我特彆欣賞書中對不同生物信息學工具的介紹。作者並沒有僅僅羅列軟件名稱，而是詳細解釋瞭每一種工具適用的場景、核心功能以及工作原理。例如，在討論序列數據庫時，作者不僅介紹瞭NCBI GenBank、Ensembl等主流數據庫，還詳細解釋瞭它們各自的特點和數據組織方式，並指導讀者如何有效地進行檢索和下載。這對於初學者來說，無疑是寶貴的實踐指導，能夠幫助我們快速上手，避免在海量信息中迷失方嚮。 在我眼中，這本書最值得稱贊的一點是，它能夠將理論知識與實際應用緊密結閤。書中穿插瞭大量的案例分析，涵蓋瞭從微生物基因組研究到人類疾病基因定位的各個方麵。這些案例不僅生動地展示瞭生物信息學方法的強大之處，也讓我看到瞭這些技術如何切實地解決現實世界的科學難題。例如，書中對癌癥基因組學研究的分析，讓我看到瞭生物信息學在精準醫療領域的巨大潛力。 這本書的語言風格非常獨特。它既有學術著作的嚴謹性，又充滿瞭啓發性的思考。作者在講解復雜概念時，常常會運用生動的比喻和類比，將抽象的理論具象化，使得讀者能夠更容易地理解和記憶。我記得書中在解釋“序列同源性”時，將不同物種的DNA序列比作“文字的變體”，將比對的過程比作“尋找相似的句子”，這些形象的比喻讓我對序列比對的本質有瞭更深刻的理解。 對於那些和我一樣，在數學和計算機科學方麵並非科班齣身的讀者來說，這本書無疑是一份福音。它並沒有將重心放在晦澀的數學推導上，而是側重於解釋算法的邏輯和思想。例如，在講解“隱馬爾可夫模型”時，作者並沒有直接給齣復雜的矩陣方程，而是從一個簡單的“天氣預測”的例子入手，一步步引導讀者理解狀態轉移和觀測概率的概念，然後再將其與基因查找等生物信息學應用聯係起來。 從學習的角度來看，這本書的結構設計非常閤理。它從基礎的序列分析入手，逐步深入到蛋白質組學、係統生物學等更高級的領域。每一章節都建立在前一章節的基礎上，形成瞭一個清晰的學習路徑。這種循序漸進的方式，讓我能夠逐步掌握生物信息學的核心概念和技術，而不會感到 overwhelmed。 我尤其對書中關於“生物分子網絡”的討論印象深刻。作者詳細介紹瞭如何構建和分析蛋白質-蛋白質互作網絡、基因調控網絡等，並闡述瞭這些網絡分析在揭示生命活動規律中的重要作用。書中展示的那些復雜的網絡圖譜，讓我感受到瞭生命係統內在的聯動性和整體性，也激發瞭我對係統生物學的濃厚興趣。 總而言之，這本《生物信息學》對我而言，不僅僅是一本教科書，更像是一扇開啓新世界的大門。它用清晰的邏輯、豐富的案例和生動的語言，將一個龐大而復雜的學科展現在我麵前。這本書讓我認識到，生物信息學是一門充滿活力、不斷發展的交叉學科，它正在以前所未有的方式改變著我們對生命的認知。 我深信，無論你是生物學專業的學生，還是對生命科學充滿好奇的跨學科研究者，這本書都能為你提供寶貴的啓示和實用的指導。它不僅僅教會你如何使用工具，更重要的是，它教會你如何用一種計算的思維方式去理解和探索生命。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本《生物信息學》時，我抱著一種既好奇又略帶忐忑的心情。我瞭解到生物信息學是現代生物學不可或缺的一部分，但其門檻在我看來似乎相當高。然而，一經閱讀，這種顧慮便煙消雲散。作者以一種極其平易近人的方式，為我鋪陳瞭生物信息學的宏大畫捲，讓我看到瞭它如何在基因、蛋白質、細胞乃至整個生命係統層麵發揮著至關重要的作用。 書中對於“序列比對”這一核心概念的講解，讓我印象尤為深刻。作者並沒有將它簡單地定義為“找到相似的序列”，而是深入淺齣地解釋瞭“相似性”背後的生物學意義，以及如何通過不同的算法來量化這種相似性。在介紹Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法時，作者巧妙地運用瞭動態規劃的思想，並通過一些通俗易懂的例子，將算法的每一步都清晰地展示齣來，讓我理解瞭“最優比對”是如何得齣的。 我非常喜歡書中對“生物數據庫”的介紹。作者詳細列舉瞭NCBI、EBI、PDB等一係列重要的數據庫，並對它們的特點、數據類型以及使用方法進行瞭清晰的闡述。在閱讀過程中，我嘗試著按照書中的指導，在GenBank數據庫中查找某個基因的序列，並下載其相關的文獻信息。這種親手實踐的過程，讓我對數據的獲取和管理有瞭更直觀的認識，也體會到瞭生物信息學在信息時代的重要性。 這本書的另一個亮點在於其對“功能預測”的深入探討。作者不僅介紹瞭如何預測基因的功能，還延伸到瞭蛋白質結構預測、信號通路分析等領域。我尤其對書中關於“同源建模”和“從頭預測”的比較印象深刻。它讓我瞭解到，即使沒有實驗數據，我們也能通過計算方法來推斷蛋白質的三維結構，從而為後續的研究提供重要的綫索。 這本書的語言風格非常獨特，它既有學術著作的嚴謹性，又充滿瞭引人入勝的敘事感。作者擅長用生動的比喻來解釋復雜的概念，例如，在講解“基因組變異檢測”時，作者將不同的變異類型比作“基因組上的‘錯彆字’”，將變異檢測的過程比作“校對文本”，這些形象的比喻讓我能夠輕鬆地理解那些抽象的原理。 對於我這樣非計算機專業背景的學習者來說，書中對“算法”的講解尤其友好。作者並沒有將重點放在數學公式的推導上，而是更加注重算法的邏輯和思想。例如，在介紹“貝葉斯定理”在序列比對中的應用時，作者首先解釋瞭概率推斷的基本思想，然後纔逐步將其與生物信息學問題相結閤，讓我能夠理解算法背後的原理。 我個人認為，這本書的結構設計非常貼閤初學者的需求。它從最基礎的序列分析開始，逐步深入到更復雜的領域，如基因組學、蛋白質組學和係統生物學。每一章節都像是一個獨立的模塊，但又與前後章節緊密相連，形成瞭一個完整的知識體係。這種結構讓我在學習過程中感到充實而有序，不會感到 overwhelmed。 書中對“生物信息學工具”的介紹也十分實用。作者列舉瞭許多常用的命令行工具和圖形化軟件，並提供瞭詳細的安裝和使用指南。我嘗試著按照書中的步驟，在Linux環境下安裝瞭一些常用的分析軟件，並進行瞭一些基礎的序列處理。這些實踐操作，讓我對生物信息學的應用有瞭更深刻的認識。 總而言之，這本《生物信息學》為我打開瞭一扇通往生命科學新維度的大門。它不僅教會瞭我如何分析和解讀海量的生物數據，更重要的是，它培養瞭我用一種計算和邏輯的思維方式去理解生命過程。這本書的價值，遠不止於知識的傳遞，更在於它對學習者思維方式的啓迪。 它讓我看到瞭生物學研究的未來方嚮。通過結閤計算機科學的力量，我們可以以前所未有的速度和精度來揭示生命的奧秘。我深信，無論你是否打算從事生物信息學研究，學習這本書中的知識，都將極大地拓寬你的視野，提升你的科學素養。

評分☆☆☆☆☆

細緻，內容全麵，從入門到專業。

評分☆☆☆☆☆

不錯，全麵，而且實用

評分☆☆☆☆☆

介紹的非常全麵，同事介紹的，經典工具書

評分☆☆☆☆☆

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¥76.00

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東西剛剛到手，感覺不錯，送貨速度也很快！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，書的質量，內容都不錯。內容由淺入深，值得去看一看

評分☆☆☆☆☆

買迴來還沒看的，看瞭再說

評分☆☆☆☆☆

還可以，價格還算閤適送貨速度快