生物信息學(xué)計算技術(shù)和軟件導論簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-10-15 17:32
來(lái)源：京東
作者：京東
生物信息學(xué)計算技術(shù)和軟件導論
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內容簡(jiǎn)介:如果說(shuō)21世紀是生物學(xué)世紀，生物信息學(xué)應該是支撐生物學(xué)世紀的核心科技之一。而大數據科學(xué)和人工智能技術(shù)正在將生物信息學(xué)推向生命科學(xué)和信息科學(xué)的前沿?！渡镄畔W(xué)計算技術(shù)和軟件導論》分為生物信息學(xué)基礎篇和生物信息組學(xué)技術(shù)篇兩大部分。生物信息學(xué)基礎篇從新興領(lǐng)域切入，介紹生物信息學(xué)的計算科學(xué)及進(jìn)化生物學(xué)基礎（如網(wǎng)絡(luò )科學(xué)與大數據技術(shù)、深度學(xué)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(xué)生態(tài)學(xué)、DNA計算、進(jìn)化樹(shù)與溯祖樹(shù)分析、種群遺傳學(xué)等）。生物信息組學(xué)技術(shù)篇除經(jīng)典內容（基因組、轉錄組、蛋白質(zhì)組）外，還包括新的三代基因測序算法和軟件（作者團隊研發(fā)的DBG2OLC和SPARC）、微生物群系(Microbiome)和宏基因組學(xué)(Metagenomics)、非編碼RNA、新藥發(fā)現、代謝組學(xué)（Metabolomics）等熱點(diǎn)內容。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:目錄
生物信息學(xué)基礎篇
第1章 生物信息學(xué)一些前沿領(lǐng)域簡(jiǎn)介 3
1.1 生物信息大數據 3
1.2 復雜網(wǎng)絡(luò )分析概論 11
1.3 復雜網(wǎng)絡(luò )分析實(shí)例：以微生物群系醫學(xué)生態(tài)網(wǎng)絡(luò )為例 15
1.4 深度學(xué)習、計算智能與人工智能 21
1.5 醫學(xué)生態(tài)學(xué) 25
1.6 DNA計算機-生物學(xué)對計算機科學(xué)的回饋 30
第2章 系統發(fā)育樹(shù)與溯祖分析 38
2.1 樹(shù)的概念 38
2.2 主要的建樹(shù)方法 39
2.3 模型選擇 50
2.4 貝葉斯方法 54
2.5 溯祖理論 60
2.6 物種樹(shù)估計 64
第3章 群體遺傳學(xué)數據分析軟件簡(jiǎn)介 70
3.1 多功能軟件比較 70
3.2 理論模型與分析方法的實(shí)現方式 72
3.3 軟件運行方式與編程語(yǔ)言 79
3.4 總結與展望 79
第4章 生物信息學(xué)中重要統計計算方法和模型 85
4.1 計算機模擬技術(shù) 85
4.2 馬爾可夫蒙特卡羅法 93
4.3 隱馬爾可夫模型 98
4.4 貝葉斯統計 105
4.5 統計學(xué)習 114
4.6 高斯圖模型 120
生物信息組學(xué)技術(shù)篇
第5章 第三代基因測序組裝算法和軟件技術(shù) 129
5.1 第三代基因測序及組裝技術(shù)簡(jiǎn)介 129
5.2 第三代基因組裝算法及軟件簡(jiǎn)介：以DBG20LC和SPARC為例 132
5.3 三代基因組裝算法和軟件比較 139
5.4 DBG20LC和SPARC軟件使用簡(jiǎn)介 140
第6章 基因組第二代測序數據的生物信息學(xué)分析 145
6.1 基因測序技術(shù)簡(jiǎn)介 145
6.2 基因組裝技術(shù) 149
6.3 外顯子基因突變檢測 154
6.4 單細胞測序數據的基因組裝 156
第7章 轉錄組數據的生物信息學(xué)分析 160
7.1 轉錄組技術(shù)的發(fā)展 160
7.2 RNA-seq數據的質(zhì)量控制 163
7.3 基于參考基因組的轉錄組分析 164
7.4 無(wú)參考基因組的轉錄組的從頭拼裝及拼裝質(zhì)量評估 170
第8章 非編碼RNA研究常用數據庫及軟件 175
8.1 非編碼RNA概述 175
8.2 非編碼RNA常用數據庫 179
8.3 非編碼RNA研究常用軟件 184
第9章 蛋白質(zhì)組學(xué)研究常用軟件簡(jiǎn)介 210
9.1 蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介 210
9.2 計算蛋白質(zhì)組學(xué)的應用 215
9.3 計算蛋白質(zhì)組學(xué)算法與數據庫 230
第10章 新藥物發(fā)現中的生物信息學(xué)軟件簡(jiǎn)介 236
10.1 大型藥物設計平臺 237
10.2 分子視圖軟件 238
10.3 化學(xué)結構編輯程序 242
10.4 分子對接與虛擬篩選軟件 245
10.5 配體構象搜索軟件 250
10.6 藥效團模擬軟件 251
10.7 分子動(dòng)力學(xué)模擬軟件 254
10.8 在線(xiàn)藥物設計資源列表 255
10.9 小結 257
第11章 宏基因組學(xué)概述及生物信息學(xué)分析 260
11.1 宏基因組學(xué)技術(shù)簡(jiǎn)介 260
11.2 宏基因組學(xué)研究流程 261
Chapter 12 Bioinformatics for Metabolomics：An Introduction 277
Abstract 277
12.1 Introduction to Metabolomics 277
12.2 Technologies for Metabolomics 280
12.3 Data Formats for Metabolomics 285
12.4 Databases for Metabolomics 287
12.5 General Principles for Metabolomic Data Analysis 292
12.6 From Spectra to Metabolite Lists：Bioinformatics for Metabolite Identification 293
12.7 From Metabolite Lists to Significant Metabolites：Multivariate Statistics 300
12.8 From Significant Metabolites to Pathways：Bioinformatics for Metabolite Interpretation 306
12.9 Conclusion 310
生物信息學(xué)基礎篇
第1章 生物信息學(xué)一些前沿領(lǐng)域簡(jiǎn)介 3
1.1 生物信息大數據 3
1.2 復雜網(wǎng)絡(luò )分析概論 11
1.3 復雜網(wǎng)絡(luò )分析實(shí)例：以微生物群系醫學(xué)生態(tài)網(wǎng)絡(luò )為例 15
1.4 深度學(xué)習、計算智能與人工智能 21
1.5 醫學(xué)生態(tài)學(xué) 25
1.6 DNA計算機-生物學(xué)對計算機科學(xué)的回饋 30
第2章 系統發(fā)育樹(shù)與溯祖分析 38
2.1 樹(shù)的概念 38
2.2 主要的建樹(shù)方法 39
2.3 模型選擇 50
2.4 貝葉斯方法 54
2.5 溯祖理論 60
2.6 物種樹(shù)估計 64
第3章 群體遺傳學(xué)數據分析軟件簡(jiǎn)介 70
3.1 多功能軟件比較 70
3.2 理論模型與分析方法的實(shí)現方式 72
3.3 軟件運行方式與編程語(yǔ)言 79
3.4 總結與展望 79
第4章 生物信息學(xué)中重要統計計算方法和模型 85
4.1 計算機模擬技術(shù) 85
4.2 馬爾可夫蒙特卡羅法 93
4.3 隱馬爾可夫模型 98
4.4 貝葉斯統計 105
4.5 統計學(xué)習 114
4.6 高斯圖模型 120
生物信息組學(xué)技術(shù)篇
第5章 第三代基因測序組裝算法和軟件技術(shù) 129
5.1 第三代基因測序及組裝技術(shù)簡(jiǎn)介 129
5.2 第三代基因組裝算法及軟件簡(jiǎn)介：以DBG20LC和SPARC為例 132
5.3 三代基因組裝算法和軟件比較 139
5.4 DBG20LC和SPARC軟件使用簡(jiǎn)介 140
第6章 基因組第二代測序數據的生物信息學(xué)分析 145
6.1 基因測序技術(shù)簡(jiǎn)介 145
6.2 基因組裝技術(shù) 149
6.3 外顯子基因突變檢測 154
6.4 單細胞測序數據的基因組裝 156
第7章 轉錄組數據的生物信息學(xué)分析 160
7.1 轉錄組技術(shù)的發(fā)展 160
7.2 RNA-seq數據的質(zhì)量控制 163
7.3 基于參考基因組的轉錄組分析 164
7.4 無(wú)參考基因組的轉錄組的從頭拼裝及拼裝質(zhì)量評估 170
第8章 非編碼RNA研究常用數據庫及軟件 175
8.1 非編碼RNA概述 175
8.2 非編碼RNA常用數據庫 179
8.3 非編碼RNA研究常用軟件 184
第9章 蛋白質(zhì)組學(xué)研究常用軟件簡(jiǎn)介 210
9.1 蛋白質(zhì)組學(xué)簡(jiǎn)介 210
9.2 計算蛋白質(zhì)組學(xué)的應用 215
9.3 計算蛋白質(zhì)組學(xué)算法與數據庫 230
第10章 新藥物發(fā)現中的生物信息學(xué)軟件簡(jiǎn)介 236
10.1 大型藥物設計平臺 237
10.2 分子視圖軟件 238
10.3 化學(xué)結構編輯程序 242
10.4 分子對接與虛擬篩選軟件 245
10.5 配體構象搜索軟件 250
10.6 藥效團模擬軟件 251
10.7 分子動(dòng)力學(xué)模擬軟件 254
10.8 在線(xiàn)藥物設計資源列表 255
10.9 小結 257
第11章 宏基因組學(xué)概述及生物信息學(xué)分析 260
11.1 宏基因組學(xué)技術(shù)簡(jiǎn)介 260
11.2 宏基因組學(xué)研究流程 261
Chapter 12 Bioinformatics for Metabolomics：An Introduction 277
Abstract 277
12.1 Introduction to Metabolomics 277
12.2 Technologies for Metabolomics 280
12.3 Data Formats for Metabolomics 285
12.4 Databases for Metabolomics 287
12.5 General Principles for Metabolomic Data Analysis 292
12.6 From Spectra to Metabolite Lists：Bioinformatics for Metabolite Identification 293
12.7 From Metabolite Lists to Significant Metabolites：Multivariate Statistics 300
12.8 From Significant Metabolites to Pathways：Bioinformatics for Metabolite Interpretation 306
12.9 Conclusion 310
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