An Introduction to Bioinformatics Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:The MIT Press

作者:Neil C. Jones

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2004-8-6

价格:USD 71.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262101066

丛书系列:

图书标签:

• Bioinformatics
• 算法
• 计算机
• 生物信息学
• 编程
• 生物信息
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• 英文原版
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《生物信息学算法导论》 在生命科学蓬勃发展的今天，理解和分析海量的生物学数据已成为研究者的核心挑战。而《生物信息学算法导论》正是应对这一挑战的钥匙，它为读者提供了一条通往生物信息学算法世界的清晰路径。 本书并非一本枯燥的算法汇编，而是以解决生物学问题的角度出发，深入浅出地介绍了生物信息学领域中至关重要的算法。我们知道，DNA、RNA和蛋白质序列如同生命的密码本，解读这些密码需要强大的计算工具和精妙的算法。本书正是围绕着这些核心问题展开，例如： 序列比对：找到生命的相似性 生物体的演化、基因的功能以及蛋白质的相互作用，很多线索都隐藏在生物序列的相似性中。本书详细探讨了两种主要的序列比对方法： 全局比对（Global Alignment）：在Needleman-Wunsch算法的指导下，我们学习如何将两条完整的序列进行比对，找出它们之间最大的相似程度。这对于比较同源基因或蛋白质，推断其功能和演化关系至关重要。我们会深入理解动态规划的原理，一步步构建比对矩阵，并从中提取最佳比对结果。 局部比对（Local Alignment）：Smith-Waterman算法则引领我们发现序列中最相似的片段。这在搜索数据库中的保守结构域，或者识别潜在的药物靶点时有着广泛的应用。本书将阐释如何通过修改动态规划的初始化和转移方程，实现对局部最优区域的有效查找。 除了基础的动态规划方法，本书还会介绍更高效的启发式算法，如FASTA和BLAST，它们如何在海量数据库中快速准确地找到潜在的相似序列，极大地加速了生物信息学研究的进程。我们会分析这些算法的设计思想，理解它们如何通过牺牲部分精度来换取计算效率的飞跃，以及在实际应用中如何选择合适的参数。 基因组组装：重构生命的蓝图 如同将一本散落的图书重新拼凑成完整的故事，基因组组装的任务就是将测序获得的无数短片段，准确地重建出完整的染色体序列。本书将带领读者领略这一复杂过程背后的算法智慧： De Bruijn图与超图：我们将学习如何利用De Bruijn图这一强大的数据结构来表示测序数据，并通过寻找图中的欧拉路径来推断出正确的基因组序列。理解图的构建过程，以及欧拉路径的查找算法，是掌握基因组组装技术的基础。 组装策略与错误校正：从简单的碎片段组装（Fragment Assembly）到更复杂的从头组装（De Novo Assembly），本书会梳理不同场景下的组装策略。同时，我们也会探讨如何识别和校正测序错误，以确保最终组装出的基因组序列的准确性。 基因预测与识别：揭示基因的功能 基因是编码生命活动的基本单位，准确地预测和识别基因在基因组中的位置和边界，是理解基因组功能的第一步。本书将深入介绍： 隐藏马尔可夫模型（HMM）：HMM是基因预测的经典算法。我们将学习其基本原理，包括状态、转移概率和发射概率，并理解如何利用Viterbi算法等来寻找最可能的基因结构。 剪接位点识别：在真核生物中，基因结构更为复杂，包含外显子和内含子。识别精确的剪接位点是正确预测基因结构的关键。本书将介绍一些基于机器学习和模式识别的剪接位点预测方法。 系统发育分析：追溯生命的演化史 生命的多样性背后是漫长的演化历程，系统发育树就是描绘这一历程的“生命之树”。本书将引导读者探索构建和理解系统发育树的算法： 距离法与字符法：我们将学习如何从生物序列数据中计算物种之间的遗传距离，并基于这些距离构建系统发育树（如UPGMA和Neighbor-Joining算法）。同时，也会介绍直接从序列字符信息构建树的方法（如最大简约法）。 最大似然法与贝叶斯推断：这些更高级的统计推断方法，能够更精确地估计演化关系。本书将介绍其基本思想和应用，帮助读者理解如何利用模型来推断最可能的演化树。 蛋白质结构预测与比对：洞悉蛋白质的功能 蛋白质是生命活动的主要执行者，其三维结构决定了其功能。本书将触及蛋白质结构领域的一些核心算法挑战： 蛋白质序列与结构的关系：我们将探讨如何从蛋白质序列推断其二级结构（如α-螺旋和β-折叠），以及更复杂的从头三维结构预测问题。 蛋白质结构比对：当两条蛋白质的三维结构相似时，通常意味着它们具有相似的功能。本书将介绍计算蛋白质结构相似度的算法，以及如何利用这些算法来进行功能推断。 算法效率与复杂性：背后的数学基石 在生物信息学研究中，效率至关重要。本书还将关注算法的效率分析，包括时间复杂度和空间复杂度，帮助读者理解为什么某些算法比其他算法更适合处理大规模数据。我们将学习大O表示法，理解其在评估算法性能方面的作用，并了解NP-完备性等概念，以便更好地把握计算的边界。 《生物信息学算法导论》不仅提供了算法的实现思路，更注重培养读者对算法背后原理的深刻理解。通过大量的案例分析和图文并茂的解释，本书旨在让读者能够： 理解核心生物信息学问题的计算本质。 掌握分析生物数据的常用算法和技术。 评估不同算法的优劣，并选择最适合特定问题的解决方案。 为进一步深入研究生物信息学领域打下坚实的基础。 无论您是生命科学领域的学生，还是希望利用计算方法解决生物学问题的研究者，《生物信息学算法导论》都将是您不可或缺的指南，引领您在浩瀚的生物数据海洋中，精准地发现生命的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书前言里说主要是给本科生做教材的，所以还是比较容易读懂的。书里着重用伪代码描述出简化了的生物信息算法，和算法导论那本书的风格比较像。 推荐给希望入门的人看，看完这本书，再看其它生物信息学的书，更加容易理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书前言里说主要是给本科生做教材的，所以还是比较容易读懂的。书里着重用伪代码描述出简化了的生物信息算法，和算法导论那本书的风格比较像。 推荐给希望入门的人看，看完这本书，再看其它生物信息学的书，更加容易理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书前言里说主要是给本科生做教材的，所以还是比较容易读懂的。书里着重用伪代码描述出简化了的生物信息算法，和算法导论那本书的风格比较像。 推荐给希望入门的人看，看完这本书，再看其它生物信息学的书，更加容易理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书前言里说主要是给本科生做教材的，所以还是比较容易读懂的。书里着重用伪代码描述出简化了的生物信息算法，和算法导论那本书的风格比较像。 推荐给希望入门的人看，看完这本书，再看其它生物信息学的书，更加容易理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书前言里说主要是给本科生做教材的，所以还是比较容易读懂的。书里着重用伪代码描述出简化了的生物信息算法，和算法导论那本书的风格比较像。 推荐给希望入门的人看，看完这本书，再看其它生物信息学的书，更加容易理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是太“硬核”了！从一开始，我就感觉自己被卷入了一场关于算法的严谨探索。书中的数学公式和理论推导，就像是精密的手术刀，一点点地剖析着生物信息学问题的本质。我花了相当多的时间去理解那些抽象的概念，比如动态规划在序列比对中的应用，还有那些涉及到图论的复杂算法。每一次成功地跟上作者的思路，都有一种豁然开朗的满足感。当然，中间也少不了卡壳和反复阅读的时候，有时候一个眼神稍不留神，就错过了关键的推导步骤。不过，也正因为这种挑战性，我感觉自己对生物信息学算法的理解层次得到了极大的提升。不再是停留在浅显的“知其然”，而是努力向“知其所以然”迈进。这本书就像一个严谨的老师，不允许半点含糊，逼着你去思考，去消化。它不是一本让你轻松读完的书，但绝对是一本能让你在学术上真正扎实的书。如果你渴望深入理解生物信息学算法背后的数学原理和逻辑，并且不畏惧挑战，那么这本书绝对值得你投入时间和精力。它提供的知识，是你构建自己研究体系的坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《An Introduction to Bioinformatics Algorithms》这本书给我的感觉，就像是打开了一个通往精密世界的大门。我一直觉得算法听起来很抽象，但这本书却用一种非常务实的方式，把我带进了生物信息学这个神奇的领域。它没有回避那些复杂的数学和逻辑，反而直面它们，然后一步步地展示了这些“工具”是如何被用来解决生物学研究中的实际问题的。我特别欣赏作者在讲解某个算法时，会从它的起源、它的核心思想，一直讲到它的优缺点以及在不同场景下的适用性。这让我不仅仅是学会了一个算法，更是理解了这个算法是如何被设计出来的，以及它在整个生物信息学工具箱中扮演的角色。比如，它关于系统发生树构建的章节，让我茅塞顿开，原来那些复杂的进化关系可以用如此巧妙的算法来推断。读这本书，就像是在学习一门新的语言，每个算法都是一个单词，而如何组合它们来解决问题，就是语法。虽然需要花费不少精力去理解和消化，但每一次理解一个新算法，都感觉自己的知识库又丰富了一块。

评分☆☆☆☆☆

《An Introduction to Bioinformatics Algorithms》这本书，简直是为那些渴望深入理解生物信息学“引擎”的读者量身打造的。它并没有试图用华丽的辞藻去包装那些核心的算法原理，而是选择了最直接、最严谨的方式来呈现。我读到书中关于概率模型的部分时，感觉就像是在学习一种新的科学语言，它用数学的严谨性来描述生物现象的不确定性。作者在解释序列比对时，那种清晰的逻辑链条，让我完全理解了为什么Levenshtein距离能够如此有效地衡量两个序列的差异。读这本书的过程，是一种不断挑战自我、不断突破认知边界的体验。它要求你不仅仅是被动接受信息，更需要主动思考、主动推理。虽然有时候会因为某个推导过程而感到困惑，但一旦理清了思路，那种成就感是无与伦比的。这本书的价值在于，它为你打下了坚实的理论基础，让你在未来的研究中，能够更自信地选择和应用适合的算法，甚至能够根据实际问题进行创新和改进。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《An Introduction to Bioinformatics Algorithms》这本书的叙事方式简直像一位经验丰富的向导，带着你徒步穿越一片未知的算法丛林。作者的笔触细腻而富有条理，每介绍一个算法，都会先铺垫好背景，解释它在生物信息学领域解决了什么实际问题，然后再深入剖析算法的原理和实现细节。我特别喜欢作者在讲解过程中穿插的那些生动的例子，它们就像路边的风景，让原本枯燥的算法世界变得鲜活起来。读到关于字符串匹配的部分，我仿佛看到了DNA序列在比对中被一点点“翻译”的过程；而当读到聚类算法时，我脑海中不禁浮现出基因表达数据被分组的情景。这本书的魅力在于，它将抽象的算法概念与具体的生物学应用巧妙地结合在了一起，让你在学习算法的同时，也能深刻理解它们在解决生物学难题中的强大力量。虽然其中涉及的某些算法对初学者来说可能有些挑战，但作者的循序渐进和清晰的解释，有效地降低了学习门槛。这本书让我对生物信息学算法的应用前景充满了信心，也激发了我进一步探索这个领域的浓厚兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，可以用“沉浸式”来形容。它不是那种泛泛而谈的介绍，而是深入到了算法的“骨髓”里。作者在讲解每一个算法时，都力求做到详尽不遗漏，仿佛要把整个算法的“一生”都呈现在读者面前。从最初的概念引入，到数学模型的建立，再到伪代码的呈现，以及最终的复杂性分析，每一个环节都处理得一丝不苟。我发现，这本书最大的价值在于，它不仅仅教授你“如何使用”这些算法，更重要的是让你理解“为什么这样设计”这些算法。例如，它在解释动态规划时，那种分解问题、寻找最优子结构的方式，让我深刻体会到了算法设计的精妙之处。当然，这也意味着你需要投入足够的时间和精力去钻研，特别是对于那些不熟悉相关数学背景的读者。但如果你能够坚持下来，你会发现，这本书为你打开了一个全新的视野，让你能够从更深层次去理解生物信息学研究的底层逻辑。它为你提供的，是一种能够独立思考和分析算法的能力，而不是简单的“拿来主义”。

评分☆☆☆☆☆

其实是一本基础算法书。大概做学生那会儿读起来会更加受用一点---当阅读的时间变得越来越有限之后会常常会有这种感叹。

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别闹

评分☆☆☆☆☆

有些章节不够详细，毕竟只是 introduction，不过能给出 problem 和 intuition 也是很好的~

评分☆☆☆☆☆

贵死鸟…… 温习了高中生物知识，也了解了各种初级的算法

评分☆☆☆☆☆

别闹