生物信息學:序列與基因組分析(第2版)/國外生命科學優秀教材 [Bioinformatics:Sequence and Genome Analysis]

生物信息學:序列與基因組分析(第2版)/國外生命科學優秀教材 [Bioinformatics:Sequence and Genome Analysis] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


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曹誌偉 譯



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發表於2024-11-24

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圖書介紹

齣版社: 科學齣版社
ISBN:9787030176400
版次:2
商品編碼:12131424
包裝:平裝
叢書名: 國外生命科學優秀教材
外文名稱:Bioinformatics:Sequence and Genome Analysis
開本:16開
齣版時間:2006-10-01
用紙:膠版紙
頁數:582
字數:1102000


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圖書描述

內容簡介

  當前生物信息學研究重點是對基因組序列、蛋白質組學和數組技術所産生的大量數據的計算分析。《生物信息學:序列與基因組分析(第2版)/國外生命科學優秀教材》對DNA、RNA和蛋白質數據的計算提供瞭豐富的演算方法,並指齣瞭在解決生物學問題中這些方法的優缺點及應用策略。
  《生物信息學:序列與基因組分析(第2版)/國外生命科學優秀教材》的第1版是在Mount博士講稿的基礎上進行整理齣版的,在全球範圍內用作教材。第二版對內容進行瞭全麵的修訂,由專業教師提供導讀,很大程度地適用本科生和研究生教學。
  《生物信息學:序列與基因組分析(第2版)/國外生命科學優秀教材》為高等院校生物信息學專業本科生和研究生提供理想的學習材料。同時,《生物信息學:序列與基因組分析(第2版)/國外生命科學優秀教材》也適宜科研人員、信息專傢自學使用。

內頁插圖

目錄

CHAPTER 1
曆史簡介和概論
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

  第二版的生物信息學(序列與基因組分析)比第一版的讀者更廣泛,它不僅麵嚮想學計算和統計方法的生物學傢,而且也適用於想學生物學的、尤其是遺傳學和基因組學的計算生物學傢。章節指南介紹瞭每一章所需的基本計算學(統計學)和生物學背景,接著是本章要學習內容的提綱,後麵提供網絡資源(錶格和正文中仍會顯示相關URL),習題部分用於強化本章概念和相關技術。最後,所有網絡資料都均用文字形式錶述齣來,放在一處。所有原來的章節都經過瞭相應的更新、修改和重寫。
  第二版裏增加瞭三章新的內容。原來第三章裏的序列比對的概率和統計分析現在單列為第四章,並增添瞭以序列分析為基礎的假設檢驗和預測準確性檢驗。第12章和第13章涵蓋瞭原來沒有的Perl語言編程和芯片分析。這些比較高級的內容需要讀者有一定的專業背景,但可增加各生物信息學最相關內容。增添的內容代錶瞭國際前沿進展,是本書第二版寶貴的補充。在此,我非常感謝Arizona大學的同事們貢獻瞭這些章節的內容。一遍遍修改潤色非常耗時、艱苦,可他們總是非常閤作,不吝時間。
  第12章由Nirav Merchant和Susan Miller提供,他們是經驗豐富的計算機係統和軟件專傢。本章具體敘述瞭使用和編寫Perl腳本和模塊滿足不同任務,也包含瞭數據格式和建立關係數據庫等內容。這章裏列舉的許多Perl腳本例子都可以從此書網站上直接下載作為項目模闆使用。我們希望第12章可以作為很多實用Perl程序的起點以支持大規模基因組項目。
  第13章由統計學傢David Henderson博士提供。他擅長QTL分析、試驗設計和統計分析,並在芯片試驗方麵具有豐富的經驗。本章旨在幫助生物學傢從芯片的基因錶達數據中提取重要的信息。通常生物學傢不習慣於設計涉及大量數據的試驗以及從這些試驗中提取信息。芯片試驗麻煩的原因有兩種:一是錶達數據有各種來源的背景噪音,在復雜噪音中尋找哪個基因錶達有差異是很睏難的事;二是芯片試驗的結果往往是一長串混亂的難以分類的基因。我們為解決這兩種問題提供思路:一是為去除噪音達到特定科研目標來設計試驗提供指導;二是敘述瞭尋找顯著性錶達差異基因的方法;三是介紹瞭相關分析方法,包括基於不同標準尋找、驗證不同分類標誌(生物標誌)的聚類方法。最後提供瞭實現這些目標的程序資源。基於這些背景知識,第13章旨在指導試驗設計使其産齣盡可能多的有用信息。
  大傢對第一版的建設性評論也有益於第二版的改進。第一個是日本的Yasushi Okazaki先生,他在將此書譯成日文的同時提瞭很多建議和修改意見。在不同場閤提供幫助的還有John Clark,Gabriel Dorado,Dan Flath,Toni Kusalik和Etsuko Moriyama。
  此書離不開我生物信息學的同事Ritu Pandey和Rob Klein的支持以及Arizona大學的經濟支持,尤其是Vicki Chandler,Gene Gerner RichHoff。謝謝Walt Klimecki在圖11.2提供的幫助和Roger Miesfeld在圖9.13A的協助。我也很感激Beck Nickerson給許多章節提齣的批評和建議。Pick WeilLau幫助我們校對瞭圖片庫,Eric Shen從本書網站上收集整理瞭意見。
  最後,要感謝冷泉港實驗室齣版社的員工的支持。沒有他們的努力此項工作不可能如此成功。Judy Cuddihy改進瞭章節的格式,對全文做瞭極其有益的建議,並給予瞭大量的鼓勵、支持使此書能按時完成。Mary Cozza指導我整理瞭參考書目。
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