"精要速覽系列(Instant Notes Series)"叢書是國外教材"Best Seller"榜的上榜教材。該系列教材結(jié)構(gòu)新穎，視角獨(dú)特，重點(diǎn)明確，脈絡(luò)分明，圖表簡明清晰，英文自然易懂，被許多高等院校雙語教學(xué)選用?！渡镄畔W(xué)(第二版)》在前一版基礎(chǔ)上修訂，涵蓋了生物信息學(xué)的基本內(nèi)容及拓展知識。《生物信息學(xué)(第二版)》共分三大部分，包括學(xué)科概況(A～B章)、基礎(chǔ)部分(C～I(xiàn)章)、應(yīng)用領(lǐng)域(J～R章)，合計18章：A生物學(xué)研究新面貌、B生物信息學(xué)的定義、C物理學(xué)要素、D數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫、E數(shù)據(jù)類別、F計算、G概率與統(tǒng)計、H模型與數(shù)學(xué)技術(shù)、I人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、J基因組與其他序列、K轉(zhuǎn)錄組學(xué)、L蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)組學(xué)、M代謝物組學(xué)、N超分子結(jié)構(gòu)、O生化動力學(xué)、P生理學(xué)、Q圖像分析、R文本分析。書前附有縮略詞表，書后附有進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)。《生物信息學(xué)(第二版)》適合普通高校生命科學(xué)、醫(yī)藥科技，以及生物信息學(xué)相關(guān)專業(yè)教學(xué)使用，也可供科研人員參考閱讀。
前言
譯者前言
縮略詞
A 生物學(xué)研究新面貌
B 生物信息學(xué)的定義
C 物理學(xué)要素
D 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫
E 數(shù)據(jù)類別
E1 數(shù)據(jù)類別
E2 生物信息學(xué)中呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的做法
F 計算
G 概率與統(tǒng)計
G1 概率和概率分布
G2 條件概率和貝葉斯法則
G3 基本的統(tǒng)計學(xué)檢驗(yàn)
H 模型與數(shù)學(xué)技術(shù)
H1 系統(tǒng)特征
H2 圖論及其應(yīng)用
H3 常微分方程與代數(shù)
H4 高級建模技術(shù)
H5 形狀、變形與生長
I 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)
I1 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)概論
I2 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的統(tǒng)計學(xué)方法
I3 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的計算方法
J 基因組與其他序列
J1 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)源
J2 基因組注釋
J3 序列分析
J4 序列家族、序列比對與系統(tǒng)發(fā)育
J5 結(jié)構(gòu)域家族與數(shù)據(jù)庫
K 轉(zhuǎn)錄組學(xué)
K1 轉(zhuǎn)錄譜
K2 轉(zhuǎn)錄分析的統(tǒng)計學(xué)問題
K3 分析差異表達(dá)基因
K4 多元技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)推理
K5 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計
L 蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)組學(xué)
L1 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)
L2 互作蛋白質(zhì)組學(xué)
L3 相互作用數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)
L4 結(jié)構(gòu)生物信息學(xué)
L5 結(jié)構(gòu)分類
L6 結(jié)構(gòu)預(yù)測與建模
L7 分子動力學(xué)與藥物設(shè)計
M 代謝物組學(xué)
N 超分子結(jié)構(gòu)
N1 超分子結(jié)構(gòu)
N2 組織與生物體尺度結(jié)構(gòu)
O 生化動力學(xué)
O1 代謝網(wǎng)絡(luò)研究
O2 微積分和代數(shù)學(xué)的應(yīng)用
P 生理學(xué)
P1 生理學(xué)
P2 整合生物學(xué)與植物模擬
P3 整合生物學(xué)——總結(jié)
Q 圖像分析
Q1 什么是圖像分析?
Q2 圖像分析如何應(yīng)用到生物科學(xué)研究中?
Q3 圖像增強(qiáng)
Q4 特征檢測
Q5 數(shù)據(jù)析取
R 文本分析
進(jìn)一步閱讀
索引
A生物學(xué)研究新面貌
要點(diǎn)
引言
隨著各種專業(yè)與日俱增的分化，生物學(xué)的研究也逐漸多樣化，從20 世紀(jì)70 年代中期開始，以4 種新的方法與技術(shù)為核心的驅(qū)動力改變了生物學(xué)的研究方式。 本節(jié)將依次介紹。
萬物皆分子
從最初的基礎(chǔ)生物化學(xué)到最終的幾乎所有生物學(xué)門類，分子生物學(xué)與遺傳學(xué)的結(jié)合已成為鑒定生物過程中組成成分的一大利器。
小型化與自動化
生物技術(shù)專家已經(jīng)發(fā)展并將繼續(xù)尋求從更小的生物樣本中挖掘更多信息的技術(shù)。 自動化機(jī)器的出現(xiàn)使得高效并可重復(fù)性地處理大量樣本成為可能。 這些技術(shù)被稱為高通量技術(shù)。
圖像分析
為了使高通量技術(shù)產(chǎn)生的大容量數(shù)據(jù)(每個樣本MB 級別)易于處理，原始輸出通常由計算機(jī)程序編譯過的圖像呈現(xiàn)。
計算與統(tǒng)計建模
高通量技術(shù)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)通過一系列的統(tǒng)計分析，確定生物對象(基因、蛋白質(zhì)等)個體與群體的性質(zhì)。 生物過程源于這些生物對象之間的相互作用，已經(jīng)有大量的計算方法用來模擬這些過程。 這些生物過程最簡單的形式包含生化反應(yīng)或基因調(diào)控的相互作用網(wǎng)絡(luò)。 然而，生物現(xiàn)象(或生物系統(tǒng))的動力學(xué)和量化行為也可以通過更細(xì)致的數(shù)學(xué)模型來表現(xiàn)。 這些模型可以通過計算機(jī)模擬的方式進(jìn)行"what-if"實(shí)驗(yàn)，在這種情形中，模型的質(zhì)量關(guān)系到它的模擬能力，尤其是在預(yù)測系統(tǒng)的行為時。 這些數(shù)學(xué)模型只有配備高性能計算機(jī)時才能得以實(shí)現(xiàn)，意味著生物學(xué)變得越來越像物理學(xué)，因?yàn)槔碚撋飳W(xué)家正趕上并很有可能會超越純粹的實(shí)驗(yàn)生物學(xué)家。
研究方式轉(zhuǎn)變的結(jié)果
這些變化的結(jié)果是生物學(xué)家將花費(fèi)越來越多的時間在數(shù)據(jù)分析上，而花費(fèi)在實(shí)驗(yàn)本身的時間較少。 這些改變也導(dǎo)致了對能夠及時以有生物學(xué)意義的方式管理和分析海量數(shù)據(jù)的人員的需求迅速增長。 這些人就是生物信息學(xué)家。 章節(jié)B 將通過一些定義描述生物信息學(xué)的簡短歷史。
相關(guān)章節(jié)
生物信息學(xué)的定義(B)轉(zhuǎn)錄組學(xué)(K)概率與統(tǒng)計(G)蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)組學(xué)(L)模型與數(shù)學(xué)技術(shù)(H)圖像分析(Q)
直到20 世紀(jì)的25 年，生物學(xué)的研究仍是觀察和描述"生物體"的形態(tài)，以及它們在不同環(huán)境和遺傳背景下的行為和功能。 最初，這些"生物體"是可見的單個植物或動物(生物學(xué))，或者是生物群體及它們相互之間和與周圍環(huán)境的作用關(guān)系(種群生物學(xué)，生態(tài)學(xué))。 外科醫(yī)生和植物學(xué)家開始研究動物和植物體內(nèi)
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