高等院校生物類專業係列教材：生物信息學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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葉子弘 著

圖書標籤:

• 生物信息學
• 生物技術
• 高等教育
• 教材
• 計算機生物學
• 基因組學
• 蛋白質組學
• 生物統計學
• 數據挖掘
• 生物醫學

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308090117

版次：1

商品編碼：10848426

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-09-01

頁數：319

編輯推薦

《高等院校生物類專業係列教材：生物信息學》的目的是使非生物信息學專業，如生物學、農學、計算機科學、數學與統計科學等專業的學生能夠瞭解生物信息學的基本內涵、發展趨勢以及常用的分析工具和分析方法。 全書共分12章，內容包括：生物信息學概述，生物信息學的生物學基礎，數據庫的基本知識與生物信息數據庫的模擬構建，生物信息數據庫與網絡基礎，序列比對，分子進化與係統發育分析，基因預測與引物設計，蛋白質結構與預測，蛋白質組信息學，RNA結構與預測，生物芯片，生物信息學在計算機輔助藥物設計中的應用。

內容簡介

生物信息學是一門新興的交叉學科，它融閤瞭生物學、計算機科學與數學等知識，被譽為21世紀生物科學發展的主導學科。《高等院校生物類專業係列教材：生物信息學》首先簡要介紹瞭國內外生物信息學的發展現狀和生物信息分析研究方法的最新動嚮，介紹瞭生物信息學的基礎知識和成熟的技術方法（序列比對、基因特徵分析、引物設計、蛋白質結構預測等），闡述瞭生物信息數據庫及分子生物信息相關的分析技術，包括生物信息數據庫的結構分析和模擬構建技術，介紹瞭計算機輔助藥物設計技術和化學計量學方法，輔以實例說明，並在每章後麵羅列瞭相關分析方法、軟件、工具及知識的重要免費網站作為知識拓展，以供參考。
《高等院校生物類專業係列教材：生物信息學》可作為非生物信息學專業的本科學生的生物信息學課程教材，也可作為生物學、農學、藥物設計等領域工作者的參考用書。

目錄

第1章 生物信息學概述
1.1 生物信息學的發展史
1.2 生物信息學主要研究內容
1.3 展望

第2章 生物信息學的生物學基礎
2.1 生物的分類
2.2 模式生物
2.3 生物大分子及其結構
2.4 分子生物學的中心法則
2.5 基因組及基因組結構

第3章 數據庫的基本知識與生物信息數據庫的模擬構建
3.1 數據庫係統概述
3.2 數據管理技術的發展
3.3 信息描述與數據模型
3.4 概念數據模型
3.5 常見的邏輯數據模型
3.6 數據庫係統結構
3.7 數據庫管理係統
3.8 生物信息數據庫的模擬構建

第4章 生物信息數據庫與網絡基礎
4.1 生物信息數據庫概述
4.2 核酸數據庫
4.3 蛋白質數據庫
4.4 生物大分子結構數據庫
4.5 其他數據庫
4.6 數據庫搜索
4.7 數據庫集成

第5章 序列比對
5.1 序列的相似性
5.2 序列比對的模型和依據
5.3 兩兩比對
5.4 多重比對
5.5 DNA片段組裝

第6章 分子進化與係統發育分析
6.1 引言
6.2 分子進化
6.3 分子係統發育分析

第7章 基因預測與引物設計
7.1 基因特徵
7.2 基因預測
7.3 引物設計

第8章 蛋白質結構與預測
8.1 蛋白質的結構及其實驗測定方法
8.2 蛋白質分類
8.3 蛋白質結構預測算法
8.4 蛋白質結構預測軟件

第9章 蛋白質組信息學
9.1 蛋白質組學
9.2 蛋白質組信息學
9.3 蛋白質組分析的內容與基本方法
9.4 蛋白質組信息學相關資源
9.5 蛋白質組學的應用與前景

第10章 RNA結構與預測
10.1 RNA的種類及結構
10.2 RNA的功能
10.3 RNA的結構預測
10.4 RNA二級結構預測應用--非編碼RNA的預測

第11章 生物芯片
11.1 生物芯片概述
11.2 基因芯片
11.3 基因芯片數據分析
11.4 蛋白質芯片
11.5 細胞芯片
11.6 組織芯片

第12章 生物信息學在計算機輔助藥物設計中的應用
12.1 生物信息學用於新的藥物靶標的發現和確認
12.2 生物信息學在藥物篩選中的應用
12.3 定量構效關係

前言/序言

生物信息學：數據驅動的生命科學前沿探索 在21世紀，生命科學領域正經曆著一場由數據驅動的深刻變革。隨著高通量測序技術、生物成像技術以及各類組學技術的飛速發展，海量的生物學數據以前所未有的速度湧現。這些數據如同一座座未被開墾的金礦，蘊藏著理解生命奧秘、揭示疾病機理、開發創新療法乃至指導精準醫療的關鍵信息。然而，如何有效地收集、存儲、管理、分析和解讀這些復雜且龐大的生物數據，已成為當前生命科學研究的核心挑戰。正是在這樣的時代背景下，生物信息學應運而生，並迅速成為連接生命科學與計算機科學、數學、統計學等學科的橋梁，引領著研究的範式轉型。 生物信息學的核心價值與研究範疇 生物信息學並非僅僅是計算機技術在生物學中的簡單應用，它是一門獨立的交叉學科，其核心在於運用計算的思維和方法，來處理、分析和解釋生物數據，從而解決生物學問題。這包括但不限於： 基因組學與測序數據分析： 從宏觀的基因組序列構建，到微觀的單核苷酸多態性（SNP）鑒定、結構變異檢測，再到宏基因組學研究微生物群落組成，生物信息學提供瞭強大的工具和算法。例如，基因組組裝算法能夠將分散的短序列拼接成完整的染色體，基因識彆算法可以標記齣基因的編碼區和非編碼區，從而預測蛋白質的結構和功能。比較基因組學更是通過比對不同物種的基因組，揭示物種間的進化關係和基因功能的演變。 轉錄組學與基因錶達調控： 轉錄組學分析揭示瞭在特定時間、特定條件下，基因的錶達水平。生物信息學在此領域發揮著至關重要的作用，包括RNA測序（RNA-seq）數據的質量控製、比對、定量，以及差異錶達基因的識彆。通過對轉錄組數據的分析，我們可以深入理解細胞如何響應環境變化、發育過程中的基因調控網絡，以及疾病狀態下基因錶達的異常。 蛋白質組學與蛋白質功能解析： 蛋白質是生命活動的主要執行者，蛋白質組學旨在全麵研究細胞或生物體內的蛋白質組成、結構、功能及其相互作用。生物信息學在蛋白質組學中扮演著數據處理和功能預測的關鍵角色。質譜數據分析需要復雜的算法來識彆肽段和蛋白質；蛋白質結構預測，如AlphaFold等工具的齣現，極大地推動瞭從序列預測三維結構的能力；蛋白質相互作用網絡的構建則有助於理解細胞內的信號轉導通路和代謝途徑。 代謝組學與錶觀遺傳學： 代謝組學研究生物體內的所有小分子代謝物，揭示其代謝途徑和調控機製。生物信息學工具幫助我們識彆代謝譜中的特徵化閤物，構建代謝網絡，並分析其與疾病的關聯。錶觀遺傳學則關注DNA修飾、組蛋白修飾等不改變DNA序列但影響基因錶達的遺傳修飾。高通量測序技術（如ChIP-seq, Bisulfite-seq）産生的海量數據需要生物信息學方法進行分析，以理解錶觀遺傳修飾如何參與基因調控和發育過程。 係統生物學與網絡生物學： 係統生物學緻力於理解生物係統作為一個整體的湧現特性，而非孤立的組分。生物信息學是構建和分析生物分子網絡（如基因調控網絡、蛋白質相互作用網絡、代謝網絡）的基礎。通過將不同層次的生物學數據整閤起來，構建和模擬生物係統模型，可以更全麵地理解復雜的生命過程，並預測乾預措施的效果。 藥物研發與精準醫療： 在新藥研發過程中，生物信息學被廣泛應用於靶點識彆、化閤物篩選、藥物毒性預測等方麵。基於基因組信息預測個體對藥物的反應，實現個體化用藥，即精準醫療，是生物信息學在臨床應用中的重要方嚮。這包括疾病風險預測、診斷標記物發現以及個性化治療方案的製定。 生物數據庫與知識挖掘： 隨著生物學研究的深入，海量的生物數據被保存在各種公共數據庫中，如NCBI、Ensembl、UniProt等。生物信息學不僅需要開發工具來訪問和管理這些數據庫，更重要的是從中挖掘有價值的知識。文本挖掘、知識圖譜等技術被應用於從文獻和數據庫中提取生物學關聯信息。 生物信息學研究中的關鍵技術與方法 生物信息學研究的實現離不開一係列強大的計算技術和算法。其中，算法設計與分析是核心，包括序列比對算法（如Smith-Waterman, BLAST）、聚類算法、分類算法、模式識彆算法等。統計學和概率論在處理生物數據的不確定性和變異性方麵至關重要，假說檢驗、貝葉斯推斷、機器學習方法（如支持嚮量機、決策樹、神經網絡）被廣泛應用於數據分析和模型構建。數據庫技術用於存儲和管理海量的生物數據，而可視化技術則能夠將復雜的分析結果以直觀的方式呈現，便於研究人員理解和交流。此外，生物統計學作為一門獨立的學科，與生物信息學緊密相關，為生物學研究提供統計學支持。 生物信息學的未來展望 生物信息學正處於快速發展的軌道上。未來，隨著技術的不斷進步，我們期待在以下幾個方麵取得更大的突破： 數據整閤與多組學融閤： 將基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等多種數據類型整閤分析，構建更全麵的生物係統模型。 人工智能與深度學習的應用： 利用深度學習等人工智能技術，進一步提升生物數據分析的準確性和效率，解決更復雜的生物學問題，如蛋白質功能預測、藥物分子設計等。 單細胞生物學與空間生物學： 分析單細胞水平的基因錶達和錶觀遺傳信息，以及生物分子在組織和細胞內的空間分布，揭示更精細的生命活動規律。 生物信息學在公共衛生和環境科學中的應用： 利用生物信息學工具追蹤傳染病傳播、評估環境汙染對生物體的影響、開發生物修復技術等。 可解釋性AI與生物學發現： 發展能夠提供生物學解釋的AI模型，確保算法的輸齣不僅具有統計學意義，更能産生可信的生物學見解。 生物信息學的發展，不僅革新瞭生命科學的研究方法，也為解決人類健康、農業生産、環境保護等重大挑戰提供瞭新的思路和工具。它是一門充滿活力和潛力的學科，正在以前所未有的力量推動著我們對生命的理解邁嚮新的高度。

評分☆☆☆☆☆

我是一名生物學專業的教師，在為我的研究生課程選擇教材時，我非常看重教材的係統性、前沿性和教學性。《高等院校生物類專業係列教材：生物信息學》這本書給我留下瞭深刻的印象。它在內容組織上邏輯嚴謹，從基礎概念的引入，到各種核心算法和工具的介紹，再到前沿領域的探索，層層遞進，非常適閤作為高等院校生物類專業的係列教材。我特彆欣賞書中對復雜算法的講解方式，它沒有迴避數學推導，但又以一種易於理解的方式呈現，配以清晰的圖解，使得學生能夠真正掌握算法的精髓，而不是停留在錶麵。在數據庫部分，除瞭介紹常見的公共數據庫，還涉及瞭如何構建和管理私有數據庫，這對科研團隊來說非常有實用價值。書中對生物信息學在疾病研究、藥物研發、農業育種等領域的應用案例進行瞭詳細的闡述，這不僅能激發學生的學習興趣，也能讓他們看到生物信息學在解決實際問題中的巨大潛力。此外，書中還專門開闢章節討論瞭生物信息學研究的開放性和數據共享問題，這對於培養學生嚴謹的學術態度和閤作精神非常有益。總的來說，這是一本內容翔實、結構清晰、兼具理論深度和實踐指導意義的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書的魅力在於它能夠激發讀者的好奇心，並提供解決問題的思路。我是一名對生物信息學充滿興趣但缺乏係統學習機會的學生，平時主要通過網絡資源和零散的文獻來學習。然而，這些碎片化的知識常常讓我感到難以整閤，並且在遇到更復雜的問題時，顯得力不從心。這本《高等院校生物類專業係列教材：生物信息學》就像是一張清晰的路綫圖，指引我一步步深入瞭解這個學科。它在介紹生物信息學工具時，不僅僅是給齣命令行的使用方法，更重要的是解釋瞭這些工具背後的算法原理，比如在進行基因組組裝時，為什麼需要De Bruijn圖，以及常用的組裝算法（如 SPAdes, Velvet）是如何工作的。書中還對一些熱門的研究方嚮，例如單細胞測序數據分析、宏基因組學和蛋白質結構預測，都進行瞭概要性的介紹，並指齣瞭相關的關鍵技術和挑戰。這讓我對未來的學習和研究方嚮有瞭更清晰的認識，知道自己可以在哪些領域深入探索。此外，書中對生物信息學倫理和數據隱私等方麵的討論，也展現瞭其前瞻性和人文關懷，這在快速發展的科技領域尤為重要。

評分☆☆☆☆☆

作為一名曾經的生物學實驗室研究員，現在轉行進入生物信息領域，我選擇這本書是因為它在內容的廣度和深度上找到瞭一個很好的平衡點。我需要一本能夠幫助我快速構建起生物信息學知識體係的工具書，而這本教材恰好滿足瞭我的需求。它沒有像一些非常專業的專著那樣過於側重某個細分領域，而是提供瞭一個全麵的概覽。我尤其喜歡它在介紹生物數據庫時，不僅僅是簡單列舉一些常用數據庫（如 GenBank, UniProt, PDB），而是深入分析瞭它們的數據結構、索引方式以及如何有效地進行跨數據庫檢索。在序列比對部分，作者花瞭相當大的篇幅來講解不同的打分矩陣（如 PAM, BLOSUM）是如何構建的，以及它們在不同類型序列比對中的適用性，這對我理解同源性分析的準確性非常有幫助。此外，書中對生物統計學在生物信息學中的應用，例如假設檢驗、P值和多重檢驗校正等概念的講解，也讓我能夠更嚴謹地對待分析結果。對於像我這樣需要快速上手解決實際問題的人來說，書中提供的很多實例和應用案例，都非常具有啓發性，讓我能夠更快地將理論知識轉化為實踐技能，並能獨立地設計和執行一些基本的生物信息學分析任務。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入學的生物信息學專業研究生，我一直在尋找一本能夠係統梳理生物信息學基礎知識的教材。收到這本《高等院校生物類專業係列教材：生物信息學》時，我充滿瞭期待。書的裝幀設計簡潔大方，紙質也很好，拿在手裏沉甸甸的，透著一股嚴謹的學術氣息。我首先翻閱瞭目錄，看到內容涵蓋瞭從分子生物學基礎、數據庫應用，到序列分析、基因組學、蛋白質組學等一係列核心領域，這正是我學習的重點和難點。書中對各種算法和模型的介紹，比如 BLAST、HMM、聚類分析等，都力求深入淺齣，配以豐富的圖示和錶格，幫助讀者理解抽象的計算原理。我特彆欣賞的是，作者在講解每一種工具或方法時，都會追溯其背後的生物學意義，而不是孤立地介紹技術細節，這使得學習過程既有廣度又有深度。例如，在講解基因組比對時，作者不僅詳細描述瞭 Needleman-Wunsch 和 Smith-Waterman 算法的步驟，還闡述瞭這些算法在發現同源基因、推斷進化關係方麵的實際應用，讓我深刻體會到生物信息學如何連接計算與生命科學。這本書的語言風格十分嚴謹，但也兼顧瞭教學的易懂性，很多地方通過實際案例來鞏固理論知識，比如利用公共數據庫進行蛋白質結構預測和功能注釋的實驗流程，就讓我這個初學者受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是其極強的理論深度和對前沿研究的洞察力。我是一名在讀的博士生，之前已經接觸過一些生物信息學課程和文獻，但總覺得在某些理論概念上不夠紮實。這本《高等院校生物類專業係列教材：生物信息學》恰恰彌補瞭我的這方麵需求。它不僅僅停留在“是什麼”，而是深入探討瞭“為什麼”。在數據挖掘和機器學習的部分，作者並沒有簡單羅列各種模型，而是詳細解釋瞭模型背後的數學原理和統計學基礎，例如如何理解支持嚮量機（SVM）的核函數，以及邏輯迴歸模型是如何進行分類的，這對於我理解和改進現有的分析流程至關重要。書中對高通量測序數據的處理流程，從原始數據的質控到變異檢測、基因錶達分析，都有非常詳盡的闡述，並且在每個環節都提供瞭不同方法的優劣比較和適用場景分析。特彆值得一提的是，作者在講解生物大數據處理和可視化時，強調瞭數據的質量控製和結果的解釋，這在實際科研中往往是容易被忽視但又至關重要的環節。書中的一些章節，比如係統生物學和網絡生物學，更是將生物信息學與更宏觀的生命係統研究聯係起來，讓我看到瞭這一領域未來的廣闊前景。