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生物信息學計算技術和軟體導論

  • 作者：編者:馬占山
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030426390
  • 出版日期：2017/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：313
人民幣：RMB 137 元      售價：元
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內容大鋼
    如果說21世紀是生物學世紀，生物信息學應該是支撐生物學世紀的核心科技之一。而大數據科學和人工智慧技術正在將生物信息學推向生命科學和信息科學的前沿。本書分為生物信息學基礎篇和生物信息組學技術篇兩大部分。生物信息學基礎篇從新興領域切入，介紹生物信息學的計算科學及進化生物學基礎(如網路科學與大數據技術、深度學習、計算智能、高維數據分析、馬爾可夫鏈蒙特卡洛法，隱馬爾可夫模型，貝葉斯統計、醫學生態學、DNA計算、進化樹與溯祖樹分析、種群遺傳學等)。生物信息組學技術篇除經典內容(基因組、轉錄組、蛋白質組)外，還包括最新的三代基因測序演算法和軟體(作者團隊研發的DBG2OLC和SPARC)、微生物群系(Microbiome)和宏基因組學(Metagenomics)、非編碼RNA、新葯發現、代謝組學(Metabolomics)等熱點內容。
    馬占山編著的這本《生物信息學計算技術和軟體導論》可作為高等院校生物信息學教材或參考書，也可供相關領域(生物學、生態學、醫學、藥學、計算科學、農林、食品科學等)的科技工作者閱讀參考。
作者介紹
編者:馬占山
目錄
生物信息學基礎篇
第1章 生物信息學一些前沿領域簡介
  1.1 生物信息大數據
  1.2 複雜網路分析概論
  1.3 複雜網路分析實例：以微生物群系醫學生態網路為例
  1.4 深度學習、計算智能與人工智慧
  1.5 醫學生態學
  1.6 DNA電腦一生物學對電腦科學的回饋
第2章系統發育樹與溯祖分析
  2.1 樹的概念。
  2.2 主要的建樹方法
  2.3 模型選擇
  2.4 貝葉斯方法
  2.5 溯祖理論
  2.6 物種樹估計
第3章 群體遺傳學數據分析軟體簡介
  3.1 多功能軟體比較
  3.2 理論模型與分析方法的實現方式
  3.3 軟體運行方式與編程語言
  3.4 總結與展望
第4章 生物信息學中重要統計計算方法和模型
  4.1 電腦模擬技術
  4.2 馬爾可夫蒙特卡羅法
  4.3 隱馬爾可夫模型
  4.4 貝葉斯統計
  4.5 統計學習
  4.6 高斯圖模型
生物信息組學技術篇
第5章 第三代基因測序組裝演算法和軟體技術
  5.1 第三代基因測序及組裝技術簡介
  5.2 第三代基因組裝演算法及軟體簡介：以DBG20LC和SPARc為例
  5.3 三代基因組裝演算法和軟體比較
  5.4 DBG20LC和SPARC軟體使用簡介
第6章 基因組第二代測序數據的生物信息學分析
  6.1 基因測序技術簡介
  6.2 基因組裝技術
  6.3 外顯子基因突變檢測
   6.4 單細胞測序數據的基因組裝
第7章 轉錄組數據的生物信息學分析
  7.1 轉錄組技術的發展
  7.2 RNA-seq數據的質量控制
  7.3 基於參考基因組的轉錄組分析
  7.4 無參考基因組的轉錄組的從頭拼裝及拼裝質量評估
第8章非編碼RNA研究常用資料庫及軟體
  8.1 非編碼RNA概述
  8.2 非編碼RNA常用資料庫
  8.3 非編碼RNA研究常用軟體
第9章 蛋白質組學研究常用軟體簡介
  9.1 蛋白質組學簡介
  9.2 計算蛋白質組學的應用

  9.3 計算蛋白質組學演算法與資料庫
第10章 新藥物發現中的生物信息學軟體簡介
  10.1 大型藥物設計平台
  10.2 分子視圖軟體
  10.3 化學結構編輯程序
  10.4 分子對接與虛擬篩選軟體
  10.5 配體構象搜索軟體
  10.6 藥效團模擬軟體
  10.7 分子動力學模擬軟體
  10.8 在線藥物設計資源列表
  10.9 小結
第11章 宏基因組學概述及生物信息學分析
  11.1 宏基因組學技術簡介
  11.2 宏基因組學研究流程
  11.3 宏基因測序數據的生物信息學分析
Chapter 12 Bioinformatics for Metabolomics：An Introduction
  Abstract
  12.1 Introduction to Metabolomics
  12.2 Technologies for Metabolomics
  12.3 Data Formats for Metabolomics
  12.4 Databases for Metabolomics
  12.5 General Principles for Metabolomic Data Analysis
  12.6 From Spectra to Metabolite Lists：Bioinformatics for Metabolite Identification
  12.7 From Metabolite Lists to Significant Metabolites：Multivariate Statistics
  12.8 From Significant Metabolites to Pathways：Bioinformatics for Metabolite Interpretation
  12 9 Conclusion

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