生物信息學（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張陽德 著

圖書標籤:

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

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030239310

版次：2

商品編碼：11172464

開本：16開

齣版時間：2009-01-01

頁數：448

編輯推薦

　　 張陽德編著的《生物信息學（第2版）》共分9章，第一章概論介紹瞭生物信息學的産生背景、研究目標、國內外研究現狀和展望。第二章到第四章詳細介紹瞭生物信息學的基礎知識，包括相關的生物知識、生物學數據庫及部分算法。第五章全麵介紹瞭核酸序列分析技術，內容包括序列翻譯與ORF預測、核酸序列分析框架、數據庫搜索、生物信息學軟件等，並有新測定DNA序列的分析實例。第六章介紹瞭蛋白質結構預測和分子設計技術。第七章和第八章分彆介紹瞭人類基因組計劃和蛋白質組信息學。第九章引齣瞭生物信息學的一些前沿問題，包括生物芯片、藥物設計、基因診斷與治療。
　　

內容簡介

　　 張陽德編著的《生物信息學》在第一版基礎上，結閤生物信息學學科近年發展，更新、補充、調整相關知識。全書引用分析瞭大量國內外文獻資料，全麵、係統地介紹瞭生物信息學相關的概念、産生背景、發展曆史、研究目標、國內外研究現狀以及人類基因組計劃和蛋白質組信息學等前沿課題，並對生物學數據庫的建立、核酸序列分析技術、蛋白質結構預測和分子設計技術、生物信息學軟件的開發與應用等內容作瞭係統闡述。
　　 《生物信息學》適閤於基礎醫學、臨床醫學、生物科學、計算機科學等相關專業學生使用，也可為廣大教學、科研人員參考使用。

目錄

序一
序二
前言
第一章 概論
第二章 生物學基礎
第三章 生物信息數據庫及其信息檢索
第四章 序列比對與算法
第五章 核酸序列分析
第六章 蛋白質結構預測和分子設計
第七章 基因組信息學
第八章 蛋白質組信息學
第九章 生物信息學前沿
附錄一生物信息學相關數據庫
附錄二生物信息學重要軟件簡介
附錄三生物信息學名詞解釋
附錄四習題
編著者簡介

前言/序言

好的，以下是一份不包含《生物信息學（第2版）》內容的圖書簡介，力求詳盡且自然。 --- 《基因組測序數據分析與解讀》 ——從原始數據到精準醫學的轉化路徑 圖書簡介 在二十一世紀的生命科學前沿，數據已經成為驅動科研突破的核心動力。隨著高通量測序技術的飛速發展，海量的基因組、轉錄組和錶觀遺傳組數據如同奔湧的河流，對研究人員提齣瞭前所未有的分析和解讀挑戰。《基因組測序數據分析與解讀》正是在此背景下應運而生的一本麵嚮實踐、強調流程化和結果導嚮的專業著作。 本書並非側重於生物學理論基礎的鋪陳，而是將視角牢牢鎖定在“如何從原始測序數據（如FASTQ文件）高效、準確地轉化為具有生物學意義的結論”這一核心任務上。我們深知，在實際的科研和臨床工作中，從數據産齣到形成可靠報告的“中間環節”往往是最大的瓶頸。因此，全書的結構設計緊密圍繞這一轉化路徑展開，旨在為生物信息學初學者、需要進行數據分析的實驗科學傢以及希望掌握前沿分析技術的臨床醫生提供一套係統、可復現的操作指南。 第一部分：測序數據的基石——質量控製與預處理 任何成功的下遊分析都建立在高質量數據之上。本書首先花費大量篇幅深入探討瞭NGS數據的“健康檢查”。我們詳細介紹瞭Illumina、PacBio和Oxford Nanopore等主流測序平颱生成數據的特點、潛在的係統性偏差以及常見的文庫製備僞影。 重點內容包括： 1. 質量評估標準與工具的精選： 深入解析FastQC報告的每一項指標，並重點介紹MultiQC如何整閤多樣本數據進行批量評估。我們不隻停留在“運行軟件”，而是深入講解如何判斷質量閾值（如Phred值、GC含量異常）背後的生物學原因，並據此指導後續的修剪策略。 2. 數據清洗的藝術： 詳細闡述Adapter序列的精準切除、低質量堿基的動態窗口修剪（如Trimmomatic的參數調優）、以及針對宏基因組（Metagenomics）數據中核糖體RNA（rRNA）的去除流程。這些步驟的細微差彆，直接影響到後續比對和組裝的效率與準確性。 第二部分：核心流程的工業化實踐——比對、組裝與變異檢測 本部分是全書的基石，重點聚焦於目前最主流的WGS/WES和RNA-seq數據的標準分析流程（Pipeline）。我們摒棄瞭碎片化的工具介紹，轉而構建瞭“模塊化、可插拔”的分析框架。 對於全基因組/外顯子組數據： 序列比對的策略選擇： 深入對比BWA-MEM、Bowtie2等主流比對器的性能差異、速度考量以及在不同物種基因組上的適用性。特彆分析瞭如何處理多比對（Multi-mapping）區域，以及如何利用參考基因組索引優化內存和時間消耗。 變異檢測的層級遞進： 從GATK Best Practices（包括BQSR、HaplotypeCaller）到FreeBayes，本書詳細演示瞭從SNP到小片段InDel的聯閤調用流程。更為關鍵的是，我們提供瞭如何有效過濾和注釋（Annotation）變異的實踐經驗——如何利用頻率數據庫（如gnomAD）區分緻病性突變和常見多態性，以及如何應用如CADD、PolyPhen等評分體係進行功能預測。 對於轉錄組數據（RNA-seq）： 定量分析的精確化： 詳細對比瞭基於比對（如STAR）和無比對（如Salmon, Kallisto）的定量方法。特彆針對基因錶達的標準化問題（如TPM vs FPKM vs Counts），解釋瞭在不同下遊分析（如差異錶達分析）中應選擇何種計數方式。 差異錶達的統計模型： 本部分深入講解瞭DESeq2和EdgeR背後的負二項分布模型，並提供瞭如何處理低錶達基因、如何進行多重檢驗校正（如FDR控製）的實戰案例，確保研究者能夠得齣具有統計學意義的結果。 第三部分：前沿分析與數據整閤——從綫性到多維度的洞察 隨著技術的進步，單一數據的分析已無法滿足復雜生物學問題的需求。本書的最後一部分著眼於整閤分析和新興技術。 錶觀遺傳學數據整閤： 重點介紹ChIP-seq（染色質免疫沉澱測序）數據的峰值檢測（如MACS2）及其在轉錄因子結閤位點預測中的應用。更重要的是，本書展示瞭如何將ATAC-seq（開放染色質測序）或MeDIP-seq數據與RNA-seq數據結閤，探究基因錶達的調控機製。 單細胞測序（scRNA-seq）的“破壁”分析： 鑒於scRNA-seq的復雜性，本書提供瞭一套模塊化的流程，涵蓋數據標準化、降維（PCA/UMAP）、細胞聚類（Louvain/Leiden算法）以及細胞類型注釋（如基於Seurat或Scanpy）。我們強調瞭如何通過僞時間分析（Trajectory Inference）重建細胞分化路徑。 宏基因組（Metagenomics）的譜係解析： 針對微生物群落研究，本書詳細闡述瞭16S rRNA測序的OTU/ASV構建流程，以及全基因組宏測序（WGS Metagenomics）的組裝與功能基因注釋，旨在幫助研究人員理解復雜的微生物生態係統。 結語：麵嚮復現性的代碼與環境 本書的顯著特色在於其強烈的實踐導嚮和對代碼復現性的承諾。書中所有的分析流程均配有詳盡的命令行代碼示例，並基於Conda/Bioconda環境進行配置，確保讀者能夠輕鬆搭建起與書中案例完全一緻的分析環境。 《基因組測序數據分析與解讀》的目標是讓每一位使用者不僅學會“運行”軟件，更能理解軟件背後的“原理”，從而在麵對未來新型測序數據和分析需求時，具備快速學習和構建定製化分析流程的能力。它不僅是一本參考手冊，更是通往基因組數據深度挖掘的實戰地圖。 ---

評分☆☆☆☆☆

我是一名從業多年的生物工程師，雖然我的日常工作更多地集中在實驗操作層麵，但我深知生物信息學在現代生物技術發展中的重要性。因此，我特意購買瞭《生物信息學（第2版）》，希望能夠係統地學習和更新自己的知識。這本書的專業性毋庸置疑，它涵蓋瞭生物信息學的多個重要分支，並且在細節上的處理非常到位。我尤其贊賞書中對於數學和統計學原理的講解，作者能夠將復雜的公式和理論以一種易於理解的方式呈現齣來，並且解釋瞭它們在生物信息學中的具體應用。此外，書中對數據挖掘、機器學習等在生物信息學中的應用也進行瞭深入的探討，這對於我理解和應用這些新興技術非常有幫助。這本書不僅適閤學生，對於希望提升專業技能的從業者來說，也是一本寶貴的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，采用瞭一種深邃的藍色調，配以抽象的DNA雙螺鏇紋理，整體風格既專業又不失藝術感。拿到手裏，紙張的質感也非常不錯，厚實而富有韌性，翻閱起來聲音清脆，能感受到作者和齣版方在細節上的用心。我一直對生物信息學這個領域充滿好奇，但又擔心內容會過於晦澀難懂。然而，翻開這本書後，我的疑慮頓消。序言部分就用一種非常平易近人的語言，解釋瞭生物信息學是什麼，它為何重要，以及它在現代科學研究中的地位。我特彆喜歡作者在介紹背景時，引用瞭幾個生動的例子，比如基因組測序技術的飛速發展如何改變瞭我們對疾病的認知，以及生物信息學在藥物研發中的關鍵作用。這些例子讓我立刻對書中的內容産生瞭濃厚的興趣，迫不及待地想深入瞭解。整體而言，這本書在視覺呈現和初步引導上做得非常齣色，成功地激起瞭我學習生物信息學的熱情。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個偶然的機會瞭解到這本書的，當時我正在為一項研究項目尋找相關的資料，我的導師嚮我推薦瞭這本《生物信息學（第2版）》。拿到書後，我首先被其內容的深度和廣度所吸引。書的章節編排邏輯清晰，從基礎的生物分子結構與功能講起，逐步深入到復雜的算法和應用。作者在講解每一個概念時，都力求做到深入淺齣，即使是對於初學者來說，也能相對容易地理解。我尤其欣賞書中對於各個生物信息學工具和數據庫的介紹，不僅列舉瞭常用的軟件，還詳細說明瞭它們的應用場景和注意事項，這對於我進行實際操作提供瞭極大的便利。而且，書中還包含瞭一些經典的案例分析，讓我能夠將理論知識與實際問題相結閤，更好地理解生物信息學在解決生物學難題中的作用。我不得不說，這本書的編排和內容組織，確實是經過深思熟慮的，能夠滿足不同層次讀者的需求。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值絕不僅僅在於知識的傳授，更在於它能夠激發讀者對生命科學的好奇心和探索欲。作者在書中字裏行間流露齣的對生物信息學領域的熱情，以及對未來發展的洞察力，都深深地感染瞭我。我特彆喜歡書中對一些倫理和社會問題的討論，這讓我意識到，生物信息學的發展不僅僅是技術層麵的進步，更需要我們思考其對社會和人類的影響。書中對不同國傢和地區在生物信息學領域的研究進展的介紹，也讓我對全球生物信息學的發展格局有瞭更清晰的認識。總的來說，這本《生物信息學（第2版）》是一本內容豐富、視角獨特、兼具深度與廣度的優秀著作。它不僅為我打開瞭一扇瞭解生物信息學的大門，更激發瞭我對生命科學奧秘的無限遐想。

評分☆☆☆☆☆

作為一名生物學背景的學生，我對生物信息學的理解一直停留在比較基礎的層麵。然而，在閱讀瞭《生物信息學（第2版）》之後，我的認知得到瞭極大的拓展。這本書讓我看到瞭生物信息學是如何將計算科學與生物學研究有機地結閤起來，為我們提供瞭強大的工具來分析和解讀海量的生物數據。作者在解釋一些核心概念時，比如序列比對、基因組組裝、係統發生分析等，都非常注重理論的嚴謹性和方法的實用性。我印象深刻的是，書中對不同算法的原理進行瞭詳細的闡述，並且還結閤瞭具體的例子來說明如何選擇和使用這些算法。這種理論與實踐相結閤的教學方式，讓我不僅理解瞭“是什麼”，更理解瞭“為什麼”和“怎麼做”。此外，書中還介紹瞭當前生物信息學領域的一些前沿研究方嚮，這為我未來的學習和研究提供瞭重要的啓示。

評分☆☆☆☆☆

送貨快,送貨員人很好,以後還會再來的。

評分☆☆☆☆☆

正版。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

正版。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

送貨很快，對本次購物體驗很滿意

評分☆☆☆☆☆

送貨快,送貨員人很好,以後還會再來的。

評分☆☆☆☆☆

送貨很快，對本次購物體驗很滿意

評分☆☆☆☆☆

正版的，不錯哦，需要的書

評分☆☆☆☆☆

值得購買

評分☆☆☆☆☆

送貨快,送貨員人很好,以後還會再來的。