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內容簡介

　　《生物序列分析》在結構上大緻可以分為四個部分，每個部分所覆蓋的問題分彆是 ：二序列聯配、多序列聯配、係統發育樹和RNA結構。具體分為：二序列聯 配、Markov鏈與隱馬模型、使用HMM的二序列聯配、用於序列傢族的列型 HMM、多序列聯配方法、構造係統發育樹和係統發育的概率論方法。本書介 紹的列型чMM、多序列聯配方法、構造係統發育樹和係統發育的概率論方 法。本書介紹的一些方法將不同的生物信息來源整閤到一般的、清晰且可 操作的序列分析概率論模型中，有助於研究者深入瞭解生物序列分析的基 礎。
　　本書可供生物信息學、分子生物學、數學、計算機科學以及物理學專 業的研究生或高年級本科生及這些領域的老師和研究人員參考。

目錄

譯者名單
中文版序一
中文版序二
譯者的話
前言
第1章 緒論
1.1 序列的相似性、同源性及聯配
1.2 本書概述
1.3 概率與概率論模型
1.4 補充讀物
第2章 二序列聯配
2.1 引言
2.2 計分模型
2.3 聯配算法
2.4 更復雜模型的動態規劃
2.5 啓發式聯配算法
2.6 綫性空間聯配
2.7 分值的顯著性
2.8 從聯配數據推導計分參數
2.9 補充讀物
第3章 Markov鏈與隱馬模型(HMM)
3.1 Markov鏈
3.2 隱馬模型
3.3 HMM的參數估計
3.4 HMM的模型結構
3.5 更復雜的Markov鏈
3.6 HMM算法的數值穩定性
3.7 補充讀物
第4章 采用HMM的二序列聯配
4.1 索引
4.2 X和Y的對所有路徑求和的全概率
4.3 次優聯配
4.4 Xi聯配上Yi的後驗概率
4.5 用於搜索的成對HMM與FSA之對比
4.6 補充讀物
第5章 用於序列傢族的列型ItMM
5.1 無空位計分矩陣
5.2 添加插入與刪除狀態以獲得列型HMM
5.3 從多序列聯配中導齣列型HMM
5.4 基於列型HMM的搜索
5.5 用於非全局聯配的列型HMM變體
5.6 對概率估計的深入說明
5.7 最優模型的構建
5.8 訓練序列的加權
5.9 補充讀物
第6章 多序列聯配方法
6.1 多序列聯配的含義
6.2 為多序列聯配計分
6.3 多維動態規劃
6.4 漸進聯配方法
6.5 由列型HMM訓練的多序列聯配
6.6 補充讀物
第7章 構造係統發育樹
7.1 生命之樹
7.2 樹的背景知識
7.3 用成對距離建樹
7.4 簡約法
7.5 樹的評估：自舉法
7.6 聯配與係統發育的同時處理
7.7 補充讀物
7.8 附錄：鄰接法定理的證明
第8章 係統發育的概率論方法
8.1 引言
8.2 進化的概率論模型
8.3 計算無空位聯配的似然
8.4 用似然做推斷
8.5 更現實的進化模型
8.6 概率論方法與非概率論方法的比較
8.7 補充讀物
第9章 轉換文法
9.1 轉換文法
9.2 正則文法
9.3 上下文無關文法
9.4 上下文有關文法
9.5 隨機文法
9.6 用於序列建模的隨機上下文無關文法
9.7 補充讀物
第10章 RNA結構分析
10.1 RNA
10.2 RNA二級結構預測
10.3 協方差模型：基於SCFG的RNA列型
10.4 補充讀物
第11章 概率論背景
11.1 概率分布
11.2 熵
11.3 推斷
11.4 抽樣
11.5 從計數估計概率
11.6 EM算法
參考文獻
部分術語漢英對照
部分術語英漢對照
索引

前言/序言

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