三民網路書店 中國圖書館分類法 / 生物科學 / 生物工程學（生物技術） / 仿生學

本書為原著第三版，內容新穎，具有以下主要特色： （1）內容全面，很好地將生物信息學與功能基因組學的理論和實踐應用結合起來，非常重視生物信息學的具體應用技巧。 （2）內容新穎，包含了二代測序的進展。 （3）實用性強，包含了一些工具使用指導、R語言及命令行操作等。並且每一章都有問題集、與生物信息學有關的web操作訓練以及相應的web鏈接，還列出了可以免費獲取的生物信息學軟件和作者推薦的讀物。 （4）作

大自然就像擁有無限創意的寶藏，它是很多創意和發明的靈感來源。天空一直對人類有著特殊的吸引力：我們追尋星辰，注視翅膀，觀察昆蟲，凝視蒼穹。從中國古代的風箏製作到未來科技。這本書展示了大自然如何為我們的設計帶來靈感，介紹了一種新的科學：模仿生物學，既通過觀察模仿大自然中的動植物，從而創造出不可思議的發明。 本書以最為孩子熟悉和喜歡的飛機作為切入點，將讀者引入仿生學的世界。書中每一個設計靈感都與動物或植物密切相關，涉及航空航天、動力學、建築、能源、材料、醫學、信息技術等多個領域，讓讀者感受到仿生科技幾乎無處不在。每一個發明都與動植物密切相關，並配以極具藝術氣息的繪圖和淺顯易懂的講解，幫助孩子更好地理解。

《人工智能在生物信息學中的應用》以人工智能方法和生物組學數據分析為主線，闡述了人工智能中的群智能優化、機器學習、深度學習等算法的基本原理，並探討了如何將這些算法應用於生物信息學相關問題的研究中，如蛋白質複合物挖掘、關鍵蛋白質識別、疾病基因預測、多種組學（轉錄組學、代謝組學、微生物組學）數據與疾病的關聯關係預測、circRNA-RBP結合位點預測、RNA甲基化位點預測以及藥物發現等。《人工智能在生物信息學中的應用》系統收集整理了生物組學相關數據庫，另結合應用問題，從人工智能算法設計到具體流程計算，再到結果分析，均給出了詳細步驟，以上均是《人工智能在生物信息學中的應用》的特色所在。

《仿生科學與工程專業英語》教材以仿生學原理及其多學科應用方向為基礎，參考國外原版課程素材和國際高水平學術期刊論文，系統介紹仿生相關學會組織與機構、仿生設計原則與方法、運動仿生學、仿生材料、仿生機械、仿生健康和仿生智能等內容。本教材面向國家建設現代化教育強國的戰略需求，落實立德樹人根本任務，通過提高仿生科學與工程專業領域的語言知識水平及綜合運用能力，強化提升學生的國際視野和綜合素養，培養學生成為我國強有力參與仿生科技領域國際事務與國際競爭、建設現代化科技強國的優秀人才。本教材不僅適用於仿生科學與工程專業本科生教學，也可作為該專業碩博研究生專業英語的參考用書，還可作為材料科學與工程、機械設計、人工智能等多學科專業英語教學和自學參考用書。

☆ 精彩案例追尋仿生故事，通俗語言揭秘仿生髮明。☆ 高清標本照片手繪原理圖，輕鬆看懂仿生髮明的科學基礎。☆ 豐富模塊涵蓋物種信息，貫穿歷史文化與奇思妙想。☆ 當自然賦予科技靈感，方知自然之智慧與慷慨。億萬年來，大自然中種類繁多的植物和動物經過優勝劣汰的進化過程，形成了千奇百怪的形態和功能，這些多樣性中包含了大量可以幫助解決技術問題的方法。於是，懂得觀察的工程師、建築師和科學家就向慷慨的大自然學習那

這是一本從美國引進的面向5~8歲孩子的關於仿生學發明的科普圖書。億萬年來，大自然的動植物經過優勝劣汰的進化過程，發展出不同的形態和功能，懂得觀察的工程師、建築師和科學家通過向大自然學習，神奇的仿生發明由此而誕生。如飛機是受什麼啟發而產生的？潛水艇是怎麼來的？高鐵的翠鳥喙狀的車頭是受什麼啟發而設計的？這套書可以帶給孩子們啟迪，啟發孩子們關注大自然，向大自然學習，未來創造更多的發明。

視覺、聽覺、觸覺、嗅覺與味覺是自然界人類等生物體獲取和感知環境信息的5種基本感官。仿生傳感與智能感知是將傳感技術與生命科學、人工智能技術相結合，通過模仿生物體的感官功能實現信息的獲取，包含了敏感機理與傳感功能的仿生以及信息處理和智能識別技術的仿生，其中模擬生物感官的敏感機理和智能識別是發展仿生傳感與智能感知的核心。本書從感官生物學機制、仿生傳感技術原理、智能感知技術、實際應用及未來發展等多個層面對 外仿生傳感與智能感知技術研究進行了詳細介紹。

大自然通過優勝略汰使許許多多的物種進化出了令人類歎為觀止的生存智慧：昆蟲的眼睛能看到我們昂貴的隱形眼鏡都看不到的東西，白蟻丘在炎熱的沙漠中無需空調也可以保持涼爽，鳥兒能最大限度地利用複雜的氣流自如飛行……在這本講述仿生學的科普書裡，阿米娜‧汗妙趣橫生地講述了大自然物種的無窮奧妙，並啟示我們：大自然是最好的老師，包括建築師、生物學家、納米科技研究員、工程師在內的每個人都應該虛心地“向大自然借智慧”；我們正處在生態惡化、過度消費資源的歷史拐點上，洞悉自然中的秘密力量可以讓我們獲得創造的靈感，推進人類的發明和科技創新，向更加安全、實效、多產的生活方式邁進。本書通過材料科學、運動機械、系統建築、可持續發展方面豐富而精彩的實例，向我們展示了在不久的將來，人類如何借助"仿生的智慧"，輕鬆地建立億萬美元的多元化產業，解決過去十幾年中耗費大量人力、物力和財力都勞而無果的事情。本書引人入勝地展示了仿生學的魅力、生物學發現對於文明的意義，也有助於我們思考基礎科學與應用科學間的關係、深度研究與廣度研究間的關聯。

《深度學習在生物信息學中的研究與應用》基於長期的教學實踐以及同國內學者的交流合作編寫完成，系統介紹了深度學習在生物信息學中的基本概念與應用模式。《深度學習在生物信息學中的研究與應用》共分為8章。內容涵蓋深度學習與生命科學的內在聯繫，深度學習的主要計算框架, 深度學習在生物圖像、語音、序列等重要生物數據上的應用。《深度學習在生物信息學中的研究與應用》最大的特點是理論與實踐相結合，通過示例分析的形式降低了讀者的學習難度，避免了理論學習的枯燥性。《深度學習在生物信息學中的研究與應用》的部分案例直接選自生物信息研究中的實例，這使得《深度學習在生物信息學中的研究與應用》更具有實戰性。

生物信息學是研究生物信息的採集、處理、存儲、傳播，分析和解釋等各方面的學科，也是隨著生命科學和計算機科學的迅猛發展，生命科學和計算機科學相結合形成的一門新學科。它通過綜合利用生物學，計算機科學和信息技術而揭示大量而複雜的生物數據所賦有的生物學奧秘。本書著重講述了生物信息學數據庫和序列比對等基礎知識並簡要介紹了基因組序列分析、基於蛋白質結構的計算機輔助藥物設計、分子進化以及生物信息學編程基礎等研究方向。

《仿生智能優化鳳仙花算法》系統地描述了一種新型群體智能算法――鳳仙花優化算法,它的產生、算法實現、理論分析、算法改進及其應用,為讀者勾勒出了鳳仙花優化算法的全景圖像。主要內容包括: 鳳仙花優化算法的基本原理與實現及其性能分析、收斂性和時間複雜度分析、改進算法、多目標鳳仙花優化算法的化實現,以及幾種應用實例。書中重點介紹了鳳仙花優化的參數設定,各種改進方法、多目標優化、與典型群體智能算法的性能對比分析等。書中還包括了鳳仙花優化算法的最新資料和一些重要算法的流程圖,以及源代碼,供感興趣的讀者參閱和使用。《仿生智能優化鳳仙花算法》可供人工智能、控制科學與工程、計算機算法等專業領域研究人員參考，也可供相關專業研究生教學使用。

趣味輕科普圖畫書，用簡單易懂的語言帶孩子瞭解地球上繽紛的生命，並展示了20多種受到大自然啟發而產生的發明。表達出對未來的希望和創新的鼓勵，倡導與自然和平相處。

本書根據生物學研究者最常見的需求或問題，設計了10個基礎實驗，目的是加深初學者對理論知識的理解，包括分子序列數據庫、數據庫序列搜索、多序列聯配、系統發生樹構建、序列拼接與基因預測、基因組可視化、蛋白質功能域及結構預測、非編碼microRNA鑒定及其靶標預測、轉錄組分析、Python基礎及利用Python提取序列。

本書從最基本的生物信息學相關的計算機的使用，到利用生物信息學方法去分析和探討一個實際的生物學問題，總共設計十三個大實驗，包括linux入門及操、編程基礎及簡單應用、NCBI網站使用、EBI網站使用、序列比對分析、進化分析、轉錄組組裝、轉錄組分析、基因組組裝、基因組注釋、基因預測、比較基因組、綜合實驗，每個實驗中又包括了當前最為流行和應用最廣的相關軟件。其中基礎部分適合本科生教學，而提高部分適合研究生教學。本書的所有實驗基本包含了現階段核酸序列分析方面的主要軟件和應用。

經過漫長的生命演化，生物將24小時的時間約定烙印在最本質的生命代碼中，進化出了演奏生命樂章的生物鐘系統，用來調控生物體的幾乎全部生理及行為過程，賦予生物對外界環境條件變化的預知性和適應性。所以大自然中那些讓我們感歎良久的默契，其實是生物鐘賦予的秩序。本書讓小讀者們在瞭解生物鐘原理的同時，能夠遵循生物鐘的運作規則，在正確的時間做正確的事情，而使得自身機體的生物鐘節奏更加優美。本書配以精美彩插，讓小讀者對生命規律有更直觀的認知。

本書共12個章節，涵蓋了生物信息學需要掌握的基礎計算機技術，如Linux系統、R語言的基本操作命令，以及數據庫使用、序列比對、進化分析、基因預測、轉錄組分析、轉錄調控分析、單細胞轉錄組分析、蛋白質分析和系統生物學相關的實驗。每個章節先對實驗進行介紹，然後通過案例進行操作步驟的介紹。

本書由四十余所高校聯合編寫而成，系統全面地介紹生物信息學的基本概念與內容。全書共14章，內容涵蓋分子生物學數據庫、序列結構與功能分析、基因表達與非編碼RNA轉錄分析、蛋白質結構與功能、系統生物學、合成生物學，以及計算生物學等生物信息學中的重點問題。書中配有大量的二維碼及部分視頻資源，方便讀者利用移動設備進行查詢與學習。

本書是一部介紹有關新一代測序(NGS)數據分析方法的著作。書中全面系統地介紹了新―代測序技術的生物學意義、測序原理、分析過程和應用領域等；詳細介紹了新―代測序數據的分析方法，包括其在基因組從頭測序和重測序、轉錄組測序、小RNA測序、ChIP測序、表觀基因組測序及宏基因組測序等應用中的具體分析方法，對讀者學習新一代測序技術、促進該技術在生命科學各個領域中的應用有著重要意義。