高等院校生物类专业系列教材：生物信息学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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叶子弘 著

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• 生物信息学
• 生物技术
• 高等教育
• 教材
• 计算机生物学
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 生物统计学
• 数据挖掘
• 生物医学

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308090117

版次：1

商品编码：10848426

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-09-01

页数：319

编辑推荐

《高等院校生物类专业系列教材：生物信息学》的目的是使非生物信息学专业，如生物学、农学、计算机科学、数学与统计科学等专业的学生能够了解生物信息学的基本内涵、发展趋势以及常用的分析工具和分析方法。 全书共分12章，内容包括：生物信息学概述，生物信息学的生物学基础，数据库的基本知识与生物信息数据库的模拟构建，生物信息数据库与网络基础，序列比对，分子进化与系统发育分析，基因预测与引物设计，蛋白质结构与预测，蛋白质组信息学，RNA结构与预测，生物芯片，生物信息学在计算机辅助药物设计中的应用。

内容简介

生物信息学是一门新兴的交叉学科，它融合了生物学、计算机科学与数学等知识，被誉为21世纪生物科学发展的主导学科。《高等院校生物类专业系列教材：生物信息学》首先简要介绍了国内外生物信息学的发展现状和生物信息分析研究方法的最新动向，介绍了生物信息学的基础知识和成熟的技术方法（序列比对、基因特征分析、引物设计、蛋白质结构预测等），阐述了生物信息数据库及分子生物信息相关的分析技术，包括生物信息数据库的结构分析和模拟构建技术，介绍了计算机辅助药物设计技术和化学计量学方法，辅以实例说明，并在每章后面罗列了相关分析方法、软件、工具及知识的重要免费网站作为知识拓展，以供参考。
《高等院校生物类专业系列教材：生物信息学》可作为非生物信息学专业的本科学生的生物信息学课程教材，也可作为生物学、农学、药物设计等领域工作者的参考用书。

目录

第1章 生物信息学概述
1.1 生物信息学的发展史
1.2 生物信息学主要研究内容
1.3 展望

第2章 生物信息学的生物学基础
2.1 生物的分类
2.2 模式生物
2.3 生物大分子及其结构
2.4 分子生物学的中心法则
2.5 基因组及基因组结构

第3章 数据库的基本知识与生物信息数据库的模拟构建
3.1 数据库系统概述
3.2 数据管理技术的发展
3.3 信息描述与数据模型
3.4 概念数据模型
3.5 常见的逻辑数据模型
3.6 数据库系统结构
3.7 数据库管理系统
3.8 生物信息数据库的模拟构建

第4章 生物信息数据库与网络基础
4.1 生物信息数据库概述
4.2 核酸数据库
4.3 蛋白质数据库
4.4 生物大分子结构数据库
4.5 其他数据库
4.6 数据库搜索
4.7 数据库集成

第5章 序列比对
5.1 序列的相似性
5.2 序列比对的模型和依据
5.3 两两比对
5.4 多重比对
5.5 DNA片段组装

第6章 分子进化与系统发育分析
6.1 引言
6.2 分子进化
6.3 分子系统发育分析

第7章 基因预测与引物设计
7.1 基因特征
7.2 基因预测
7.3 引物设计

第8章 蛋白质结构与预测
8.1 蛋白质的结构及其实验测定方法
8.2 蛋白质分类
8.3 蛋白质结构预测算法
8.4 蛋白质结构预测软件

第9章 蛋白质组信息学
9.1 蛋白质组学
9.2 蛋白质组信息学
9.3 蛋白质组分析的内容与基本方法
9.4 蛋白质组信息学相关资源
9.5 蛋白质组学的应用与前景

第10章 RNA结构与预测
10.1 RNA的种类及结构
10.2 RNA的功能
10.3 RNA的结构预测
10.4 RNA二级结构预测应用--非编码RNA的预测

第11章 生物芯片
11.1 生物芯片概述
11.2 基因芯片
11.3 基因芯片数据分析
11.4 蛋白质芯片
11.5 细胞芯片
11.6 组织芯片

第12章 生物信息学在计算机辅助药物设计中的应用
12.1 生物信息学用于新的药物靶标的发现和确认
12.2 生物信息学在药物筛选中的应用
12.3 定量构效关系

前言/序言

生物信息学：数据驱动的生命科学前沿探索 在21世纪，生命科学领域正经历着一场由数据驱动的深刻变革。随着高通量测序技术、生物成像技术以及各类组学技术的飞速发展，海量的生物学数据以前所未有的速度涌现。这些数据如同一座座未被开垦的金矿，蕴藏着理解生命奥秘、揭示疾病机理、开发创新疗法乃至指导精准医疗的关键信息。然而，如何有效地收集、存储、管理、分析和解读这些复杂且庞大的生物数据，已成为当前生命科学研究的核心挑战。正是在这样的时代背景下，生物信息学应运而生，并迅速成为连接生命科学与计算机科学、数学、统计学等学科的桥梁，引领着研究的范式转型。 生物信息学的核心价值与研究范畴 生物信息学并非仅仅是计算机技术在生物学中的简单应用，它是一门独立的交叉学科，其核心在于运用计算的思维和方法，来处理、分析和解释生物数据，从而解决生物学问题。这包括但不限于： 基因组学与测序数据分析： 从宏观的基因组序列构建，到微观的单核苷酸多态性（SNP）鉴定、结构变异检测，再到宏基因组学研究微生物群落组成，生物信息学提供了强大的工具和算法。例如，基因组组装算法能够将分散的短序列拼接成完整的染色体，基因识别算法可以标记出基因的编码区和非编码区，从而预测蛋白质的结构和功能。比较基因组学更是通过比对不同物种的基因组，揭示物种间的进化关系和基因功能的演变。 转录组学与基因表达调控： 转录组学分析揭示了在特定时间、特定条件下，基因的表达水平。生物信息学在此领域发挥着至关重要的作用，包括RNA测序（RNA-seq）数据的质量控制、比对、定量，以及差异表达基因的识别。通过对转录组数据的分析，我们可以深入理解细胞如何响应环境变化、发育过程中的基因调控网络，以及疾病状态下基因表达的异常。 蛋白质组学与蛋白质功能解析： 蛋白质是生命活动的主要执行者，蛋白质组学旨在全面研究细胞或生物体内的蛋白质组成、结构、功能及其相互作用。生物信息学在蛋白质组学中扮演着数据处理和功能预测的关键角色。质谱数据分析需要复杂的算法来识别肽段和蛋白质；蛋白质结构预测，如AlphaFold等工具的出现，极大地推动了从序列预测三维结构的能力；蛋白质相互作用网络的构建则有助于理解细胞内的信号转导通路和代谢途径。 代谢组学与表观遗传学： 代谢组学研究生物体内的所有小分子代谢物，揭示其代谢途径和调控机制。生物信息学工具帮助我们识别代谢谱中的特征化合物，构建代谢网络，并分析其与疾病的关联。表观遗传学则关注DNA修饰、组蛋白修饰等不改变DNA序列但影响基因表达的遗传修饰。高通量测序技术（如ChIP-seq, Bisulfite-seq）产生的海量数据需要生物信息学方法进行分析，以理解表观遗传修饰如何参与基因调控和发育过程。 系统生物学与网络生物学： 系统生物学致力于理解生物系统作为一个整体的涌现特性，而非孤立的组分。生物信息学是构建和分析生物分子网络（如基因调控网络、蛋白质相互作用网络、代谢网络）的基础。通过将不同层次的生物学数据整合起来，构建和模拟生物系统模型，可以更全面地理解复杂的生命过程，并预测干预措施的效果。 药物研发与精准医疗： 在新药研发过程中，生物信息学被广泛应用于靶点识别、化合物筛选、药物毒性预测等方面。基于基因组信息预测个体对药物的反应，实现个体化用药，即精准医疗，是生物信息学在临床应用中的重要方向。这包括疾病风险预测、诊断标记物发现以及个性化治疗方案的制定。 生物数据库与知识挖掘： 随着生物学研究的深入，海量的生物数据被保存在各种公共数据库中，如NCBI、Ensembl、UniProt等。生物信息学不仅需要开发工具来访问和管理这些数据库，更重要的是从中挖掘有价值的知识。文本挖掘、知识图谱等技术被应用于从文献和数据库中提取生物学关联信息。 生物信息学研究中的关键技术与方法 生物信息学研究的实现离不开一系列强大的计算技术和算法。其中，算法设计与分析是核心，包括序列比对算法（如Smith-Waterman, BLAST）、聚类算法、分类算法、模式识别算法等。统计学和概率论在处理生物数据的不确定性和变异性方面至关重要，假说检验、贝叶斯推断、机器学习方法（如支持向量机、决策树、神经网络）被广泛应用于数据分析和模型构建。数据库技术用于存储和管理海量的生物数据，而可视化技术则能够将复杂的分析结果以直观的方式呈现，便于研究人员理解和交流。此外，生物统计学作为一门独立的学科，与生物信息学紧密相关，为生物学研究提供统计学支持。 生物信息学的未来展望 生物信息学正处于快速发展的轨道上。未来，随着技术的不断进步，我们期待在以下几个方面取得更大的突破： 数据整合与多组学融合： 将基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多种数据类型整合分析，构建更全面的生物系统模型。 人工智能与深度学习的应用： 利用深度学习等人工智能技术，进一步提升生物数据分析的准确性和效率，解决更复杂的生物学问题，如蛋白质功能预测、药物分子设计等。 单细胞生物学与空间生物学： 分析单细胞水平的基因表达和表观遗传信息，以及生物分子在组织和细胞内的空间分布，揭示更精细的生命活动规律。 生物信息学在公共卫生和环境科学中的应用： 利用生物信息学工具追踪传染病传播、评估环境污染对生物体的影响、开发生物修复技术等。 可解释性AI与生物学发现： 发展能够提供生物学解释的AI模型，确保算法的输出不仅具有统计学意义，更能产生可信的生物学见解。 生物信息学的发展，不仅革新了生命科学的研究方法，也为解决人类健康、农业生产、环境保护等重大挑战提供了新的思路和工具。它是一门充满活力和潜力的学科，正在以前所未有的力量推动着我们对生命的理解迈向新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是其极强的理论深度和对前沿研究的洞察力。我是一名在读的博士生，之前已经接触过一些生物信息学课程和文献，但总觉得在某些理论概念上不够扎实。这本《高等院校生物类专业系列教材：生物信息学》恰恰弥补了我的这方面需求。它不仅仅停留在“是什么”，而是深入探讨了“为什么”。在数据挖掘和机器学习的部分，作者并没有简单罗列各种模型，而是详细解释了模型背后的数学原理和统计学基础，例如如何理解支持向量机（SVM）的核函数，以及逻辑回归模型是如何进行分类的，这对于我理解和改进现有的分析流程至关重要。书中对高通量测序数据的处理流程，从原始数据的质控到变异检测、基因表达分析，都有非常详尽的阐述，并且在每个环节都提供了不同方法的优劣比较和适用场景分析。特别值得一提的是，作者在讲解生物大数据处理和可视化时，强调了数据的质量控制和结果的解释，这在实际科研中往往是容易被忽视但又至关重要的环节。书中的一些章节，比如系统生物学和网络生物学，更是将生物信息学与更宏观的生命系统研究联系起来，让我看到了这一领域未来的广阔前景。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于它能够激发读者的好奇心，并提供解决问题的思路。我是一名对生物信息学充满兴趣但缺乏系统学习机会的学生，平时主要通过网络资源和零散的文献来学习。然而，这些碎片化的知识常常让我感到难以整合，并且在遇到更复杂的问题时，显得力不从心。这本《高等院校生物类专业系列教材：生物信息学》就像是一张清晰的路线图，指引我一步步深入了解这个学科。它在介绍生物信息学工具时，不仅仅是给出命令行的使用方法，更重要的是解释了这些工具背后的算法原理，比如在进行基因组组装时，为什么需要De Bruijn图，以及常用的组装算法（如 SPAdes, Velvet）是如何工作的。书中还对一些热门的研究方向，例如单细胞测序数据分析、宏基因组学和蛋白质结构预测，都进行了概要性的介绍，并指出了相关的关键技术和挑战。这让我对未来的学习和研究方向有了更清晰的认识，知道自己可以在哪些领域深入探索。此外，书中对生物信息学伦理和数据隐私等方面的讨论，也展现了其前瞻性和人文关怀，这在快速发展的科技领域尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名曾经的生物学实验室研究员，现在转行进入生物信息领域，我选择这本书是因为它在内容的广度和深度上找到了一个很好的平衡点。我需要一本能够帮助我快速构建起生物信息学知识体系的工具书，而这本教材恰好满足了我的需求。它没有像一些非常专业的专著那样过于侧重某个细分领域，而是提供了一个全面的概览。我尤其喜欢它在介绍生物数据库时，不仅仅是简单列举一些常用数据库（如 GenBank, UniProt, PDB），而是深入分析了它们的数据结构、索引方式以及如何有效地进行跨数据库检索。在序列比对部分，作者花了相当大的篇幅来讲解不同的打分矩阵（如 PAM, BLOSUM）是如何构建的，以及它们在不同类型序列比对中的适用性，这对我理解同源性分析的准确性非常有帮助。此外，书中对生物统计学在生物信息学中的应用，例如假设检验、P值和多重检验校正等概念的讲解，也让我能够更严谨地对待分析结果。对于像我这样需要快速上手解决实际问题的人来说，书中提供的很多实例和应用案例，都非常具有启发性，让我能够更快地将理论知识转化为实践技能，并能独立地设计和执行一些基本的生物信息学分析任务。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入学的生物信息学专业研究生，我一直在寻找一本能够系统梳理生物信息学基础知识的教材。收到这本《高等院校生物类专业系列教材：生物信息学》时，我充满了期待。书的装帧设计简洁大方，纸质也很好，拿在手里沉甸甸的，透着一股严谨的学术气息。我首先翻阅了目录，看到内容涵盖了从分子生物学基础、数据库应用，到序列分析、基因组学、蛋白质组学等一系列核心领域，这正是我学习的重点和难点。书中对各种算法和模型的介绍，比如 BLAST、HMM、聚类分析等，都力求深入浅出，配以丰富的图示和表格，帮助读者理解抽象的计算原理。我特别欣赏的是，作者在讲解每一种工具或方法时，都会追溯其背后的生物学意义，而不是孤立地介绍技术细节，这使得学习过程既有广度又有深度。例如，在讲解基因组比对时，作者不仅详细描述了 Needleman-Wunsch 和 Smith-Waterman 算法的步骤，还阐述了这些算法在发现同源基因、推断进化关系方面的实际应用，让我深刻体会到生物信息学如何连接计算与生命科学。这本书的语言风格十分严谨，但也兼顾了教学的易懂性，很多地方通过实际案例来巩固理论知识，比如利用公共数据库进行蛋白质结构预测和功能注释的实验流程，就让我这个初学者受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我是一名生物学专业的教师，在为我的研究生课程选择教材时，我非常看重教材的系统性、前沿性和教学性。《高等院校生物类专业系列教材：生物信息学》这本书给我留下了深刻的印象。它在内容组织上逻辑严谨，从基础概念的引入，到各种核心算法和工具的介绍，再到前沿领域的探索，层层递进，非常适合作为高等院校生物类专业的系列教材。我特别欣赏书中对复杂算法的讲解方式，它没有回避数学推导，但又以一种易于理解的方式呈现，配以清晰的图解，使得学生能够真正掌握算法的精髓，而不是停留在表面。在数据库部分，除了介绍常见的公共数据库，还涉及了如何构建和管理私有数据库，这对科研团队来说非常有实用价值。书中对生物信息学在疾病研究、药物研发、农业育种等领域的应用案例进行了详细的阐述，这不仅能激发学生的学习兴趣，也能让他们看到生物信息学在解决实际问题中的巨大潜力。此外，书中还专门开辟章节讨论了生物信息学研究的开放性和数据共享问题，这对于培养学生严谨的学术态度和合作精神非常有益。总的来说，这是一本内容翔实、结构清晰、兼具理论深度和实践指导意义的优秀教材。