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生物信息學(第2版)(簡體書)
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生物信息學(第2版)(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
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目次

商品簡介

本書以生物學問題為導向,以具體的案例來演示如何用信息學方法處理各種生物學數據,並對目前研究中存在的問題和未來的發展方向進行了展望。全書從介紹生物信息學的研究歷史和發展現狀入手,第2章描述了相關生物學基礎,重點討論生物信息學的研究物件——生物大分子;第3章介紹了生物數據的常用分析算法,包括統計分析、機器學習和模型評估方法,並新增了一些算法介紹,特別是新近發展的隨機森林和深度學習方法;從第4章開始,分專題介紹了各種組學研究,包括基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、生物網絡和系統生物學。*后,作為案例,本書介紹了生物信息學在藥物研發中的應用。為便于初學者掌握專業英文詞匯, 本書附有英中對照的術語索引。另外,本書的授課用PPT文件可通過華信教育資源網(www.hxedu.com.cn)注冊下載。

作者簡介

劉偉 博士,國防科技大學講師,主要研究方向為生物網絡的構建與分析。擔任”生物信息學“和”生物信息概論“等多門課程的主講教師,發表教學論文6篇。主持國家自然科學基金項目1項,發表論文20余篇,出版教材3部,獲得國家發明7項。張紀陽 博士,國防科技大學副教授。主要學術方向為控制原理與工程、生物信息學。目前主要從事無人機飛行控制系統設計與實現、蛋白質組質譜數據分析方面的教學科研工作。承擔自然科學基金項目1項,發表科研論文20余篇,參與編寫教材2部。謝紅衛 博士,國防科技大學教授,博士生導師。主要學術方向為自動控制理論、實驗鑒定與評估技術、生物信息學。學校“自動控制原理”系列課程的負責人,負責建設的“自動控制原理”課程獲評湖南省精品課程。獲得軍隊院校“育才獎”銀獎1項,省教學成果二等獎1項,編寫、翻譯出版教材和專著6部。承擔完成科研項目30余項。發表論文100余篇,其中40余篇被SCI收錄。獲得國防科學技術獎二等獎1項,中國電子學會電子信息科學技術獎一等獎1項。

名人/編輯推薦

本書適合作為生命科學或醫學相關專業的生物信息學課程教材,也適合從事生物信息學相關研究的專業人員參考閱讀。

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章 生物信息學簡介1.1 引言1.2 生物信息學的發展歷史1.2.1 生物信息學的誕生1.2.2 生物信息學的興起1.2.3 生物信息學的蓬勃發展1.3 生物信息學的研究內容1.3.1 基因組學研究1.3.2 轉錄組數據分析1.3.3 蛋白質組學分析1.3.4 生物網絡分析1.3.5 系統生物學研究1.3.6 醫學相關研究1.4 生物信息學的研究資源1.4.1 研究機構1.4.2 數據庫1.4.3 文獻資源1.4.4 分析工具1.4.5 編程語言1.5 生物信息學的應用1.5.1 輔助實驗設計1.5.2 提供數據分析的工具1.5.3 探索生物規律1.5.4 促進醫學研究1.6 生物信息學展望1.6.1 導致重大科學規律的發現1.6.2 促進不同學科的交融1.6.3 提供對于復雜系統的分析能力1.6.4 展現巨大的應用前景習題參考文獻第2章 生物學基礎2.1 生命概述2.2 生命科學的研究歷史2.2.1 描述生物學階段2.2.2 實驗生物學階段2.2.3 現物學階段2.3 生命的有序結構2.3.1 細胞的定義和功能2.3.2 細胞的基本組分2.3.3 細胞分裂2.4 生命活動的動態運行2.4.1 基因概述2.4.2 中心法則2.4.3 蛋白質解說2.5 生物學研究展望習題參考文獻第3章 生物信息學算法介紹3.1 生物信息學算法概述3.2 數學統計方法3.2.1 假設檢驗3.2.2 相關與回歸分析3.2.3 隱馬爾可夫模型3.3 特征選擇與優化方法3.3.1 特征提取算法3.3.2 數據壓縮算法3.4 模式分類方法3.4.1 K近鄰法3.4.2 貝葉斯分類器3.4.3 決策樹方法3.4.4 森林3.4.5 支持向量機方法3.4.6 人工神經網絡3.4.7 深度學習3.4.8 遺傳算法3.4.9 聚類算法3.4.10分類器的選擇3.5 分類模型評估方法3.5.1 構建標準數據集3.5.2 評價指標3.6 生物信息學算法展望習題參考文獻第4章 基因組技術與研究方法4.1 基因組概述4.2 人類基因組計劃4.2.1 人類基因組計劃的提出4.2.2 人類基因組計劃的主要任務4.2.3 大規模測序的基本策略4.2.4 人類基因組計劃的完成4.2.5 人類基因組計劃對生物信息學的挑戰4.3 功能基因組4.3.1 基因組注釋4.3.2 比較基因組學4.4 差異基因組學4.4.1 人類遺傳多態性4.4.2 單核苷酸的多態性4.5 基于MATLAB工具箱的基因序列分析4.5.1 系統發育樹構建4.6 基因組研究展望習題參考文獻第5章 轉錄組技術與數據分析5.1 轉錄組概述5.2 轉錄組研究的實驗技術5.2.1 基因芯片技術5.2.2 基因表達序列分析5.2.3 RNA測序技術5.2.4 轉錄組檢測技術比較5.3 生物信息學方法在轉錄組研究中的應用5.3.1 基因芯片數據標準5.3.2 基因芯片設計5.3.3 數據分析算法5.4 基因芯片數據分析與處理5.4.1 基因表達數據預處理 5.4.2 芯片數據的統計學分析5.4.3 基因芯片的生物學分析5.4.4 芯片數據分析軟件5.5 基于MATLAB工具箱的基因芯片數據分析5.5.1 基因芯片數據來源5.5.2 基因表達譜數據分析5.5.3 芯片數據分析小結5.6 轉錄組研究展望習題參考文獻第6章 蛋白質組學技術與數據分析6.1 蛋白質組概述6.2 蛋白質組學的定義6.2.1 蛋白質組學發展歷史6.2.2 蛋白質組學研究內容6.3 蛋白質組學實驗技術6.3.1 蛋白質分離技術6.3.2 蛋白質鑒定與定量技術6.4 質譜數據分析6.4.1 質譜數據的特點6.4.2 蛋白質鑒定6.4.3 蛋白質定量6.4.4 翻譯后修飾6.5 蛋白質組學研究展望參考文獻第7章 生物分子網絡研究7.1 生物網絡概述7.2 生物網絡分類介紹7.2.1 蛋白質相互作用網絡7.2.2 代謝網絡7.2.3 信號轉導網絡7.2.4 基因表達調控網絡7.2.5 4種生物網絡的比較7.3 生物網絡的屬性分析7.3.1 單個結點的屬性7.3.2 子網絡7.3.3 總體屬性7.3.4 網絡比對7.3.5 網絡的動態分析7.4 生物網絡的專門分析方法7.4.1 蛋白質相互作用的預測和驗證7.4.2 代謝網絡的分析方法7.4.3 信號網絡的重建7.4.4 基因調控網絡的構建7.5 生物網絡研究展望習題參考文獻第8章 系統生物學研究8.1 系統生物學概述8.1.1 系統生物學的定義8.1.2 系統生物學的基本思想8.1.3 系統生物學的研究內容8.1.4 系統生物學的研究方法8.2 生物數據的挖掘與整合8.2.1 生物數據的挖掘8.2.2 不同組學數據的整合8.3 生物系統的建模與仿真8.3.1 系統生物學建模語言8.3.2 生物系統建模過程 8.4 從虛擬細胞到虛擬人8.4.1 虛擬細胞8.4.2 虛擬器官8.4.3 虛擬人體8.5 生物系統的人工合成——合成生物學8.5.1 合成生物學簡介8.5.2 合成生物學研究現狀8.5.3 合成生物學應用前景8.6 基于MATLAB工具箱的生物過程模擬8.6.1 研究物件8.6.2 建立信號通路模型8.6.3 模型仿真與結果演示8.6.4 模型參數估計8.6.5 仿真結果分析8.7 系統生物學研究展望習題參考文獻第9章 生物信息學在藥物研發中的應用9.1 新藥研發概述9.2 疾病相關的數據庫資源9.2.1 疾病相關的基因數據庫9.2.2 候選藥靶數據庫9.2.3 疾病相關的基因芯片數據庫9.2.4 其他相關數據庫9.3 用于藥靶發現的生物信息學方法9.3.1 基因組學方法9.3.2 轉錄組學方法9.3.3 蛋白質水平研究方法9.3.4 代謝組學方法9.3.5 整合多組學數據的系統生物學方法9.4 潛在藥靶的生物信息學驗證9.4.1 蛋白質的可藥性9.4.2 藥物的副作用9.5 以靶標為基礎的藥物設計9.5.1 先導化合物的篩選和優化9.5.2 藥物毒性預測和風險評估9.6 新藥研發展望參考文獻索引

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