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運用計算機對生物信息進行收集、處理、分析和模擬的生物信息學為藥物的研究與開發過程帶來瞭革新性的變化。本書原著由緻力於生物信息學組件和算法研究的全球知名專傢編寫，從應用角度對生物信息學技術進行瞭闡述。本書分為兩篇，第1篇為生物信息學的基礎知識，對生物信息學研究

　　各環節應用的方法、軟件和數據資源進行瞭說明；第2篇論述瞭 生物藉慰學在撕藥研究與開發中的應用。本書適用於藥物研究與開發領域，生物學、生物化學專業的研究人員，同時可供藥學專業的高年級本科生和研究生參考。

1生物信息學：基因組到藥物的橋梁3
11疾病的分子基礎3
12疾病治療的分子途徑7
13尋找蛋白質靶點8
131基因組學與蛋白質組學10
132基因/蛋白質所能提供的信息10
14藥物開發11
15生物信息學的概貌12
151生物信息學的內在屬性14
16生物信息學的擴展屬性16
161基本貢獻：分子生物學數據庫和基因組比較16
162應用之一：基因和蛋白質錶達數據17
163應用之二：藥物篩選18
164應用之三：遺傳變異18
參考文獻19
2序列分析20
21引言20
22序列分析21
221二級結構預測22
23雙重序列比對24
231點陣作圖法24
232序列比對25
24數據庫檢索 Ⅰ：單一序列的啓發式算法28
25比對與相似性搜索的統計31
26多重序列比對33
27多重比對和數據庫搜索35
28蛋白質傢族和蛋白質結構域36
29結論37
參考文獻37
3真核基因的結構、性質以及計算識彆42
31真核基因的結構特點42
32哺乳類動物基因組中拼接位點的分類44
33識彆功能信號的方法47
331搜尋保守序列的非隨機的相似性47
332位點特異性識彆器49
333內容特異性測定方法51
334基於框架特異性的蛋白編碼區識彆方法51
335精確性量度52
336綫性辨識分析的應用52
337供體受體拼接位點的預測53
338人類DNA中啓動子序列的識彆56
339poly(A)位點的預測58
34基因識彆方法61
35用於多基因預測的差異分析概率法61
351使用HMM的多基因預測方法62
352基於模式的多基因預測方法64
353基因識彆程序的準確性67
354利用蛋白質或EST相似性信息來改進基因預測69
36基因組測序計劃所産生序列的注釋70
37InfoGene：已知基因和預測基因的數據庫72
38預測的基因功能分析和確證74
39基因發現與功能位點預測的常用網址76
緻謝76
參考文獻77
4分析基因組中的調控區域82
41真核基因組中調控區域的主要特徵82
42調控區域的主要功能82
421轉錄因子結閤位點(TF位點)83
422序列特徵83
423結構元件83
424調控區域的組織原則83
425用於分析和檢查調控區域的生物信息學模型87
43元件檢測的方法88
431轉錄因子結閤位點的檢測88
432結構元件的檢測89
433其他元件的檢測89
44調控區域的分析90
441訓練集的選擇90
442統計學和生物學顯著性90
443上下文依賴性91
45調控區域的檢測方法91
451調控區域的類型92
452調控序列的識彆方法93
46大的基因組序列分析97
461靈敏度與特異性的平衡98
462長的上下文序列98
463比較基因組學的特徵99
464基於高通量方法的數據集分析99
47結論99
參考文獻100
5生物學和醫學中的同源模建103
51引言103
511同源模建的概念103
512同源蛋白是如何産生的？104
513同源模建的目的105
514基因組計劃的影響106
52數據輸入107
53方法109
531在不同層次的復雜性上模建109
532環模建110
533側鏈模建119
534完整模建的方法127
54結果129
541靶蛋白的範圍129
542舉例：澱粉狀前體蛋白β分泌酶130
55優勢和局限性134
56檢驗135
561側鏈預測的精度135
562CASP會議136
563蛋白質健康度137
57可獲得性139
58附錄139
581骨架構象139
582側鏈構象分析145
緻謝149
參考文獻149
6蛋白質結構預測163
61概述164
611術語的定義166
612本章所涉及的內容167
62數據169
621輸入數據169
622輸齣數據169
623其他輸入數據169
624結構比較和分類170
625評分函數和（經驗）能量勢172
63方法175
631二級結構預測175
632基於知識的三維結構預測177
64結果189
641遠緣同源檢測189
642結構基因組學189
643為結構基因組學選擇靶標194
644基因組注釋196
645序列到結構到功能的範式（Paradigm）196
65預測的驗證197
651基準集（Benchmark set）測試197
652盲法預測實驗（CASP）199
66結論：優勢和局限性201
661綫串法201
662優勢202
663局限性202
67獲取方式203
緻謝203
參考文獻204
7藥物設計中的蛋白質配體對接216
71引言216
711對接的分類217
712基於結構的藥物設計的應用218
72蛋白質配體對接的方法219
721剛性結構對接219
722柔性配體對接算法223
723模擬對接228
724組閤庫的對接231
725蛋白質配體復閤物計分232
73驗證與應用234
731X射綫結構的再造234
732盲法預測驗證235
733篩選小分子數據庫235
734組閤庫的對接237
74實際中的分子對接237
741輸入數據的準備237
742分析對接結果238
743選擇正確的對接工具238
75總結239
76可獲取的軟件240
緻謝240
參考文獻240
8蛋白質蛋白質和蛋白質DNA對接的模建248
81引言248
811蛋白質蛋白質和蛋白質DNA對接的必要性248
812計算方法概述248
813本章的範圍250
82蛋白復閤物的結構研究250
83蛋白質蛋白質對接的方法251
831用傅裏葉相關理論來進行剛性結構對接251
832用殘基對勢為對接復閤物再排序256
833距離限製的使用258
834復閤物的精細化和附加篩選258
835對接的實現260
84蛋白質蛋白質對接的結果261
85蛋白質DNA復閤物的模建264
851方法264
852結果265
86蛋白質蛋白質對接方案267
861對接模擬結果的評估267
862傅裏葉關聯法268
863其他剛性對接方法268
864柔性蛋白質蛋白質對接270
865用剛性處理法對假定的對接復閤物重排名270
866在假定的對接復閤物重排名過程中引入柔性271
87蛋白質蛋白質對接的盲法實驗271
88蛋白質對接的能量方麵273
89結論274
緻謝275
參考文獻275
第2篇應用
9分子生物學資源的集成與獲取281
91引言281
92分子生物學資源282
921數據庫282
922應用程序286
923全球範圍的數據庫與應用程序286
93SRS概述287
931元定義層288
932SRS核心288
933包封程序288
934客戶端程序288
94集成分子生物學資源289
941SRS標記服務器289
942分子生物學資源的元定義290
943索引數據庫291
944查詢與鏈接數據庫291
945瀏覽器和對象加載器291
946應用程序——分析數據292
95SRS數據倉庫292
96訪問集成數據293
961網頁界麵293
962應用程序的界麵（API）295
963其他界麵296
97其他方法296
98總結297
參考文獻297
10基因組測序計劃的生物信息學支持298
101引言298
102方法302
1021相似讀序對的快速鑒定303
1022低質末端區的去除305
1023重疊區的計算和評估306
1024疊連群的構建306
1025一緻序列的構建308
103示例308
104其他拼裝程序313
105結論315
緻謝315
參考文獻315
11序列差異性分析317
111引言317
112序列差異性317
113連鎖分析318
114關聯分析320
115為什麼由遺傳分析轉移到單核苷酸多態性？321
116SNP的發現321
117基因型定型技術323
118在人類基因組中SNP是頻繁齣現的並且其組織結構很復雜325
119混閤池策略（Pooling Strategies）327
1110結論327
參考文獻328
12蛋白質組分析332
121引言和原理332
122蛋白質分離336
1221實驗方麵：一種實驗操作技術——二維電泳技術的介紹336
1222應用二維電泳技術作為診斷學和疾病描述的工具337
123二維電泳圖譜的計算機分析339
1231二維電泳分析軟件341
124分離後蛋白質的驗證和性質測定347
1241引言347
1242工具349
125蛋白質組數據庫352
1251引言352
1252蛋白質序列數據庫352
1253核酸序列數據庫356
1254蛋白質傢族、結構域及功能位點的數據庫：InterPro357
1255二維電泳數據庫357
1256翻譯後修飾數據庫358
1257結論359
126蛋白質組分析中的自動化359
1261引言359
1262應用肽質量指紋技術的機器化蛋白質鑒定360
1263分子掃描362
1264其他技術364
127結論365
參考文獻366
13基因組和蛋白質組中靶標的搜尋369
131引言369
132大規模基因錶達研究和藥物靶點鑒定的實驗設計369
133藥物靶點發現中的計算分析372
1331Shannon 熵372
1332聚類374
1333分析方法聯閤應用於實驗藥物的開發377
1334如何選擇這些方法378
1335未來展望：遺傳網絡的逆嚮工程378
1336基因組和蛋白質組380
134結論380
參考文獻380
14數據庫的篩選382
141引言382
142計算機虛擬篩選的方法384
1421基於配體相似性的虛擬篩選384
1422基於結構的虛擬篩選387
143虛擬篩選應用389
144第一個測試方案：快速相似性篩選算法的應用389
1441庫生成389
1442計算細節391
1443篩選結果的討論391
145第二個測試方案：對接作為一種虛擬篩選工具397
1451庫生成398
1452對接程序398
1453對接結果討論398
146總結和展望402
緻謝403
參考文獻403
15未來方嚮407
151基因組學和生物信息學的進展將如何改變我們對生物學
和醫學的觀點？407
152生物信息學將麵臨的主要挑戰是什麼？409
1521新的實驗數據409
1522新的分析方法411
1523生物學上的整閤觀點413
153生物信息學的展望和內在局限性416
參考文獻417
附錄生物信息學中算法術語詞錶419
第2篇應用
第9章1
第2章藥物開發過程27
本書適用於藥物研究與開發領域，生物學、生物化學專業的研究人員，同時可供藥學專業的高年級本科生和研究生參考。
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