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生物信息學基礎

  • 作者:編者:劉偉
  • 出版社:鄭州大學
  • ISBN:9787564550721
  • 出版日期:2018/03/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:244
人民幣:RMB 36 元      售價:
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內容大鋼
    劉偉主編的《生物信息學基礎》是根據作者多年從事生物信息教學和研究的經驗積累並結合國外最新專著編寫而成的,詳細介紹了生物信息學的核心內容和基礎知識,並對生物信息學快速發展的新技術進行了較完整描述。第1章介紹了生物信息學的產生背景和發展過程及研究趨勢。第2章對主要核酸和蛋白質資料庫進行了描述,詳細介紹了基因組數據的瀏覽方式。第3章介紹了雙序列比對的意義、比對打分矩陣和比對演算法。第4章介紹了基本局域比對搜索工具的實現步驟、演算法和策略。第5章集中介紹了比較獨特的比對搜索方法。第6章,多序列比對。本書適合生命科學等專業本科生和研究生進行生物信息學課程的學習。

作者介紹
編者:劉偉

目錄
第1章 概論
  1.1 內容組織
  1.2 生物信息學:大圖景
  1.3 對學生和教師的建議:練習、發現基因和描述基因組
  1.4 生物信息學軟體:兩種文化
  1.5 生物信息學和其他信息學學科
第2章 序列數據檢索
  2.1 存儲DNA序列的集成式資料庫
  2.2 DNA、RNA和蛋白質資料庫的內容
  2.3 生物信息資源中心:NCBI和EBI
  2.4 信息獲取:通過檢索號來標記並識別序列
  2.5 通過NCBI基因資源獲取信息
  2.6 命令行訪問NCBI數據
  2.7 信息獲取:基因組瀏覽器
  2.8 訪問序列數據實例:單個基因/蛋白
  2.9 如何訪問數據集:區域和特徵的大範圍查詢
  2.1 0查閱生物醫學文獻
第3章 雙序列比對
  3.1 引言
  3.2 評分矩陣
  3.3 比對演算法:全局和局部
  3.4 雙序列比對的統計意義
  3.5 展望
  3.6 誤區
第4章 基本局部比對搜索工具
  4.1 BLAsT搜索步驟
  4.2 BLAsT演算法使用局部比對搜索
  4.3 BLAST搜索的策略
  4.4 用BLAsT搜索發現基因:查找基因
  4.5 展望
  4.6 誤區
第5章 高級資料庫搜索
  5.1 特異BLAST網站
  5.2 獲得遠緣相關蛋白的PSI—BLAST和DELTA—BLAST
  5.3 分佈型研究:隱馬爾可夫模型
  5.4 類BLAsT匹配工具快速搜索基因組DNA
  5.5 把二代測序讀段序列匹配到參照基因組上
  5.6 誤區
第6章 多序列比對
  6.1 簡介
  6.2 五種主要的多序列比對方法
  6.3 基準研究:方法、發現和挑戰
  6.4 多序列比對資料庫
  6.5 基因組區域的多序列比對
  6.6 展望
  6.7 誤區
第7章 分子系統發育及進化
  7.1 分子水平的進化
  7.2 分子系統發育與進化原理
  7.3 分子系統發育:樹的性質

  7.4 樹的類型
  7.5 系統發育分析的五個步驟
第8章 真核生物染色體
  8.1 真核生物與細菌和古細菌的主要差異
  8.2 真核生物基因組和染色體的主要特徵
  8.3 真核生物染色體中的重複DNA
  8.4 真核染色體中的基因
  8.5 真核生物染色體的調控區域
  8.6 真核生物DNA和染色體DNA變異的比較
  8.7 檢測染色體改變的技術
  8.8 展望
第9章 第二代測序數據分析
  9.1 DNA測序技術
  9.2 第二代測序技術的基因組DNA數據分析
  9.3 第二代測序的具體應用
  9.4 展望與誤區
第10章 核糖核酸(RNA)的生物信息學方法
  10.1 非編碼RNA
  10.2 信使RNA簡介
  10.3 微陣列和RNA的序列:基因表達的全基因組測序
  10.4 RNA數據分析的解釋
  10.5 展望與誤區
第11章 基於晶元和RNA—seq技術的基因表達數據分析
  11.1 基因晶元分析方法:基於NCBI的GE02R工具
  11.2 晶元分析方法2:PARTEK
  11.3 晶元數據分析方法3:用R語言分析GEO數據
  11.4 基因晶元數據分析:描述性統計
  11.5 RNA—Seq數據分析
  11.6 晶元數據功能註釋
  11.7 展望
第12章 蛋白分析和蛋白組學
  12.1 蛋白質資料庫
  12.2 蛋白質鑒定技術
  12.3 蛋白質的四大方面
第13章 蛋白質結構
  13.1 蛋白質結構原理
  13.2 蛋白質資料庫
  13.3 蛋白質結構預測
  13.4 固有無序蛋白
  13.5 蛋白質結構和疾病
第14章 功能基因組學
  14.1 定義
  14.2 功能基因組學的八種模式生物
  14.3 功能基因組使用正向與反向遺傳學
  14.4 功能基因組學與中心法則
  14.5 蛋白質組學方法研究功能基因組學
  14.6 展望
  14.7 誤區

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