生物信息學(xué)

前言

　　自從精要速覽系列的生物信息學(xué)第一版出版以后，生物信息學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)有了實(shí)質(zhì)性的發(fā)展，而且正在變成一門(mén)具有自身特點(diǎn)的學(xué)科。我們非常感謝出版商給我們機(jī)會(huì)出版生物信息學(xué)第二版，這使我們能夠根據(jù)兩個(gè)目標(biāo)來(lái)重新構(gòu)思這本書(shū)。首先，為化學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和神經(jīng)學(xué)等研究領(lǐng)域的信息學(xué)研究者提供資料；其次展示這些通用的信息學(xué)技術(shù)如何應(yīng)用在生命科學(xué)的大多數(shù)領(lǐng)域，而不僅僅是在生物信息學(xué)最初活躍的分子生物學(xué)領(lǐng)域?！　”緯?shū)章節(jié)主要分成三部分，第一部分（A章和B章）主要對(duì)這個(gè)學(xué)科進(jìn)行介紹。A章概述了使生物信息學(xué)成為一個(gè)必需領(lǐng)域的因素。B章主要介紹該學(xué)科從20世紀(jì)60年代興起，經(jīng)過(guò)的令人振奮（或是令人興奮）的20世紀(jì)90年代，直到生物信息學(xué)正應(yīng)用于所有類(lèi)型的生物學(xué)信息的21世紀(jì)的簡(jiǎn)要?dú)v史（通過(guò)對(duì)一系列的生物信息學(xué)這一術(shù)語(yǔ)的定義）?！　〉诙糠质切畔W(xué)的基礎(chǔ)部分（從C章到I章）：物理學(xué)，數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)。但缺少一項(xiàng)重要內(nèi)容——計(jì)算機(jī)編程是生物信息學(xué)的基本技能，受圖書(shū)篇幅限制，無(wú)法進(jìn)行有用語(yǔ)言的充足訓(xùn)練。由于這是一個(gè)特別實(shí)用的領(lǐng)域，最好是將這個(gè)問(wèn)題留給大量的其他可以利用的書(shū)籍。不過(guò)，我們盡力概述有效的數(shù)據(jù)管理和程序設(shè)計(jì)習(xí)慣的基礎(chǔ)知識(shí)?！　〉谌糠职飳W(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域（從J章到R章）。它包括三個(gè)部分：分子生物學(xué)；新陳代謝，解剖學(xué)，生理學(xué)；復(fù)雜的信息來(lái)源（特別是圖像的數(shù)據(jù)集和自然語(yǔ)言文本）。后者仍然是提取準(zhǔn)確的量化數(shù)據(jù)最困難的地方。第二和第三部分的關(guān)聯(lián)如下圖所示，這強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)部分的基礎(chǔ)重要性。從兩者緊密聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)來(lái)看，它們二者的應(yīng)用領(lǐng)域都存在明顯的相互依賴(lài)。

內(nèi)容概要

　　“精要速覽系列（Instant Notes Series）”叢書(shū)是國(guó)外教材“Best Sellei-”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(jiǎn)明清晰；英文自然易懂，被許多高等院校雙語(yǔ)教學(xué)選用?！　　渡镄畔W(xué)（第2版）（導(dǎo)讀版）》在前版基礎(chǔ)上修訂，涵蓋了生物信息學(xué)的基本內(nèi)容及拓展知識(shí)。全書(shū)共分三大部分：學(xué)科概況（A-B）、基礎(chǔ)部分（C-I）、應(yīng)用領(lǐng)域（J-R），合計(jì)18章：A生物學(xué)研究方式的轉(zhuǎn)變、B生物信息學(xué)的定義、C物理學(xué)要素、D數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)庫(kù)、E數(shù)據(jù)類(lèi)型、F計(jì)算、G概率與統(tǒng)計(jì)、H模擬與數(shù)學(xué)技術(shù)、1人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、J基因組及其他序列、K轉(zhuǎn)錄物組學(xué)、L蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)、M代謝物組學(xué)、N超分子結(jié)構(gòu)、0生化動(dòng)力學(xué)、P生理學(xué)、Q圖像分析、R文本分析。書(shū)前附有縮略詞表，書(shū)后附有進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)以及索引。　　《生物信息學(xué)（第2版）（導(dǎo)讀版）》適合普通高校生命科學(xué)、醫(yī)藥科技相關(guān)專(zhuān)業(yè)，以及數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、計(jì)算機(jī)等理工科專(zhuān)業(yè)教學(xué)使用，也可供科研人員參考閱讀。

書(shū)籍目錄

前言縮略詞A 生物學(xué)研究方式的轉(zhuǎn)變B 生物信息學(xué)的定義C 物理學(xué)要素D 數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)庫(kù)E 數(shù)據(jù)類(lèi)型：E1 數(shù)據(jù)類(lèi)型E2 生物信息學(xué)中數(shù)據(jù)表達(dá)的最佳方法F 計(jì)算G 概率與統(tǒng)計(jì)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(jì)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 常微分方程和代數(shù)學(xué)H4 高級(jí)模擬技術(shù)H5 形狀、變形和生長(zhǎng)1 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)1 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的概論12 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法13 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算方法J 基因組及其他序列J1 數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)源J2 基因組注釋J3 序列分析J4 序列家族、聯(lián)配和系統(tǒng)發(fā)育J5 結(jié)構(gòu)域家族和數(shù)據(jù)庫(kù)K 轉(zhuǎn)錄物組學(xué)K1 轉(zhuǎn)錄譜K2 轉(zhuǎn)錄分析的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題K3 基因表達(dá)的差異分析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(jì)L 蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)L1 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)L2 相互作用蛋白質(zhì)組學(xué)L3 相互作用數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)L4 結(jié)構(gòu)生物信息學(xué)L5 結(jié)構(gòu)分類(lèi)L6 結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和模建L7 分子動(dòng)力學(xué)和藥物設(shè)計(jì)M 代謝物組學(xué)N 超分子結(jié)構(gòu)N1 超分子結(jié)構(gòu)N2 組織和生物體尺度結(jié)構(gòu)O 生化動(dòng)力學(xué)01 新陳代謝網(wǎng)絡(luò)的研究02 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)和植物模型P3 整合生物學(xué)——結(jié)束語(yǔ)Q 圖像分析Q1 什么是圖像分析Q2 什么是生物科學(xué)研究中的圖像分析Q3 圖像增強(qiáng)Q4 特征檢測(cè)Q5 數(shù)據(jù)析取R 文本分析進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)索引

章節(jié)摘錄

　　Be careful when specifying data types For example， be aware that specifyinga number as a double type in one piece of software and converting to aninteger type in another piece of software will cause the number to lose allinformation beyond the decimal point. Also be aware that in this situation thenumber may be rounded up or down， depending on the software.Never mix data types， unless your software can handle the ambiguity.Probably the simplest case of this is the occurrence of ambiguity codes in DNAsequences; for example， R refers to a puRine， and Y refers to ap Yrimidine. Software that does not handle such codes cannotbe blamed for generating erroneous results， if the user inputs sequences forwhich it was never intended.Be aware of data range limitations. For example， 8-bit numbers only have arange of 256 values （28）. Data overflow can occur if you try and store numberslarger than the maximum permitted. For example， in the Java language， asigned long can store a maximum value of 9 223 372 036 854 775 807 （263-1）.This may seem like a large number， but beware that doing multiplicativecalculations with array data， such as that derived from images， can easilyexceed this amount. In this case， the system may not return an error message，and may instead store a nonsense number in the variable. This is called dataoverflow， and is tricky to trace when debugging software. Therefore it is agood idea to take this into account when deciding how to represent yournumbers in the first place！Storing continuous numbers as discrete numbers.

編輯推薦

　　快速、準(zhǔn)確掌握專(zhuān)業(yè)知識(shí)和專(zhuān)業(yè)外語(yǔ)的最佳套書(shū)！一種對(duì)教材概念的新的詮釋?zhuān)【珶拰W(xué)科核心內(nèi)容，以相對(duì)獨(dú)立又互相關(guān)聯(lián)的專(zhuān)題形式介紹各學(xué)科基礎(chǔ)知識(shí)。版式設(shè)計(jì)獨(dú)特，方便學(xué)生快速、便捷地領(lǐng)會(huì)學(xué)科要點(diǎn)，便于復(fù)習(xí)與記憶。編寫(xiě)風(fēng)格統(tǒng)一，提供“結(jié)構(gòu)化”學(xué)習(xí)方法。世界范圍內(nèi)的主流教材——?dú)W洲、北美等地眾多高校廣泛參考和使用，國(guó)內(nèi)數(shù)百家高校雙語(yǔ)教學(xué)課程選用。精要速覽系列圖書(shū)1999年面世至今受到廣大讀者的關(guān)注，2009年科學(xué)出版社隆重推出11個(gè)分冊(cè)導(dǎo)讀的的新版圖書(shū).2 010年計(jì)劃推出9個(gè)分冊(cè)的中譯版。其編寫(xiě)風(fēng)格.取材角度仍繼承前版特色，在內(nèi)容上根據(jù)各學(xué)科發(fā)展進(jìn)行修訂和擴(kuò)充。

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