具体描述
本书作为《现代生物技术丛书》的分册之一，旨在为从事生物信息学研究的学子们提供一个可操作的入门性介绍。生物信息学是一门涵盖生物学、数学、化学、物理学、计算机科学等学科的年轻科学，也是近年来发展非常迅速的研究领域。目前，生物信息学研究工作者大都依据各自的知识背景采用擅长的数学方法，独门利器，庖丁解牛，从初等数学到高等数学，可说是“十八般武艺、各显神通”。本书独辟蹊径，以智能化算法为主线逐一介绍了隐马氏模型、神经网络、遗传算法、模拟退火算法、贝叶斯网络等算法，着重阐述了这些算法在生物信息学研究中的应用，力图探索破译生命奥秘的可行之径。书中介绍的各种算法和生物信息学课题都是笔者多年来实际研究过的工作，相关的论文也都已陆续发表。因此，从一定意义上说，本书是作者多年研究工作的整理和总结。国内高校和科研院所生物和数学领域中从事生物信息学教学和研究的教师和学生，阅读本书，将会发现它是一本实用的教材和阅读方便的参考书。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的出现，简直就像在我求知若渴的荒漠中出现了一泓甘泉！我一直对生命科学的奥秘充满好奇，但总觉得隔着一层薄纱，无法窥探其内在的运行机制。尤其是当涉及到那些庞杂的数据，诸如基因组、蛋白质组这些概念，常常让我望而却步，觉得它们遥不可及。直到我翻开这本《生物信息学》，我才找到了一个切实可行的方式去理解和解析这些生命体的“语言”。作者以一种非常引人入胜的方式，将那些看似枯燥的技术术语，如序列比对、数据库查询、系统发育树构建等等，变得生动而易于理解。我尤其喜欢他举的例子，比如通过比较不同物种的基因序列来追溯它们的进化历程，这让我仿佛置身于一场跨越亿万年的生命演化之旅。书中不仅仅是罗列理论，更重要的是它教会了我如何去“思考”生物信息学的问题，如何将数据转化为有用的知识。我曾尝试过一些其他相关的入门材料，但往往因为缺乏系统性或者过于偏重技术细节而让我失去兴趣，但这本书不同，它循序渐进，从基础概念讲到高级应用，让我在不知不觉中掌握了解决生物学难题的利器。我发现，原来分析基因数据不再是专家的专利，通过这本书，我也可以尝试去探索基因的秘密，去理解疾病的分子机制，甚至去参与到新的药物研发中。这本书带来的不仅仅是知识的增长，更是一种视野的拓展，让我看到了生命科学未来的无限可能。我迫不及待地想将书中介绍的工具和方法应用到我正在进行的一些小项目中，我相信，这本书一定会成为我在生物信息学领域最得力的助手，也为我打开了通往更深层次生物学研究的大门。
评分当我第一次拿到这本书，我就被它宏大的视角和深邃的内涵所吸引。我一直对生命体的复杂性感到着迷，但总觉得我们对生命的理解还只是冰山一角。这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我深入探索了生命信息的微观世界。作者在阐述生物信息学基本原理时，采用了非常形象的比喻，将那些抽象的概念，如序列的相似性度量、文件的格式转换等，解释得生动有趣，易于理解。我特别喜欢书中对系统发育树构建的讲解，作者详细介绍了构建树的不同算法，如邻接法、最大似然法等，并结合实际的生物学案例，如比较不同物种的基因组来推断它们的进化关系，让我深刻理解了这些方法在研究生命演化过程中的重要作用。书中关于蛋白质功能预测的章节也让我受益匪浅，它介绍了多种预测蛋白质三维结构和功能的方法，这对于理解蛋白质在生命过程中的作用至关重要。我一直对疾病的遗传基础感到好奇，这本书中关于基因组变异分析的介绍，为我提供了解决这个问题的思路。它详细讲解了如何检测和分析SNP、Indel等基因组变异，以及这些变异与疾病的关联。这本书不仅仅传授了技术，更重要的是它培养了我用数据说话的科学素养，让我能够从海量的数据中发现隐藏的规律。我迫不及待地想将书中学到的知识应用到我的学习和研究中，去探索生命更深层次的奥秘。
评分这本书的出现，无疑是我在生物学学习道路上的一场及时雨！我一直对生命科学的底层逻辑充满兴趣，但总是被那些复杂的数学模型和计算方法所困扰，感觉自己无法真正触及到生命的核心。这本书就像一位经验丰富的导师，用一种非常人性化的方式，将那些晦涩难懂的生物信息学概念，如聚类算法、降维技术等，变得生动形象，易于理解。作者在阐述统计学在生物信息学中的应用时，做得尤为出色，他并没有简单地给出公式，而是结合实际的生物学问题，比如如何进行假设检验来判断基因表达差异的显著性，或者如何用统计模型来解释基因组数据中的某些现象，让我深刻理解了统计学在数据分析中的重要性。我特别喜欢书中关于生物标记物发现的部分，它详细介绍了如何利用统计学和机器学习的方法，从大量的基因表达数据中筛选出与疾病相关的基因，这对于疾病的早期诊断和预后评估具有重要的指导意义。我还对书中关于组学数据整合的讨论印象深刻，它让我了解到如何将不同类型的生物学数据，如基因组、转录组、蛋白质组等，进行有效的整合和分析，以获得更全面的生物学洞察。这本书不仅让我掌握了生物信息学的技术，更重要的是它培养了我严谨的科学思维，让我能够用更系统、更科学的方法去分析和解读生物学数据。我迫不及待地想将书中学到的知识运用到我的学习和研究中，去探索生命更深层次的秘密。
评分阅读这本书的过程，对我来说，是一次令人兴奋的学习体验。我一直对生物体是如何工作的充满好奇，尤其是在分子层面上的细节。然而，很多时候，这些信息都隐藏在海量的数据和复杂的算法背后。这本书就像一座桥梁，连接了我对生物学的好奇和获取知识的途径。作者的写作风格非常具有感染力，他能够用一种非常清晰而富有逻辑的方式，将那些原本令人望而生畏的生物信息学概念，如基因组学中的序列比对算法、蛋白质组学中的质谱数据分析等，讲解得条理分明，易于理解。我特别喜欢书中关于机器学习在生物信息学中的应用的讲解，它让我看到了如何利用这些强大的工具来预测基因功能、分类蛋白质，甚至发现新的药物靶点。书中对系统发育学和进化分析的深入探讨，也让我理解了如何通过比较不同物种的基因序列来构建它们的进化关系，这对于我们理解生命的演化历程至关重要。我还对书中关于生物数据库的介绍印象深刻，它详细介绍了常用的数据库，如NCBI、UniProt等，以及如何高效地利用这些数据库来获取和分析生物学信息。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一种科学思维的启蒙，它让我能够用更系统、更科学的方法去分析和解读生物学数据，从而发现隐藏在生命体内的规律。我迫不及待地想将书中学到的知识应用到我的学习和研究中，去探索生命更深层次的奥秘。
评分读完这本书，我感觉自己仿佛被注入了一股全新的能量，对于生命体如何编码、存储和传递信息有了前所未有的清晰认识。我一直以为，基因序列只是冷冰冰的代码，但这本书让我看到了它们背后蕴含的巨大信息量和生物学意义。作者在解释诸如序列相似性搜索、基因组组装、基因预测等概念时，运用了大量的类比和图示，这使得原本抽象的概念变得形象具体，我甚至可以轻松地想象出计算机如何在浩瀚的基因数据库中“寻宝”。书中对不同算法的原理和应用场景的介绍也让我受益匪浅，让我明白并非所有的问题都适合同一种方法，选择合适的工具是解决生物信息学难题的关键。我尤其欣赏书中对实际案例的分析，例如如何利用生物信息学工具来识别致病基因，如何分析微生物的宏基因组来了解其生态功能，这些让我真切地感受到生物信息学在解决现实世界生物学问题中的重要作用。我一直对疾病的发生机制感到困惑，这本书提供了一个新的视角，让我了解到基因突变如何影响蛋白质功能，进而导致疾病。书中关于生物大分子结构预测和模拟的部分也给我留下了深刻的印象，让我了解到可以通过计算手段来预测蛋白质的三维结构，这对于理解蛋白质的功能以及设计新的药物具有极其重要的意义。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本思想的启迪之书，它让我开始用一种全新的、数据驱动的思维方式来审视生物学问题。我迫不及待地想将书中学到的知识应用到我自己的研究课题中，去分析我所关心的生物学数据的模式和规律，去发现隐藏在数据深处的奥秘。
评分这本书简直就是我梦寐以求的生物信息学入门指南！我一直对生命科学充满了热情，但总是被那些庞杂的基因数据和复杂的分析工具所吓倒。这本书的出现，却像一束明光，照亮了我探索生物信息学世界的道路。作者的写作风格非常细腻，他用一种非常通俗易懂的语言，将那些原本艰深的生物信息学概念，比如序列比对的动态规划算法，或者基因组组装的de Bruijn图算法，讲解得深入浅出。我尤其喜欢书中对生物数据库的介绍，如NCBI、EMBL-EBI等，作者详细介绍了它们的结构、数据类型以及常用的查询和下载方法，这让我能够更有效地利用这些宝贵的资源。书中对基因功能预测的讲解也让我耳目一新，它介绍了多种方法，如基于同源比对、基于序列特征分析等，以及这些方法在预测未知基因功能时的作用。我一直对研究微生物的基因组感兴趣，这本书中关于宏基因组学数据分析的介绍，为我提供了宝贵的指导。它详细讲解了如何对宏基因组数据进行质量控制、序列组装、基因预测和功能注释，这让我能够更好地理解微生物群落的组成和功能。这本书不仅仅是一本技术性的著作，更是一种对科学探索精神的赞扬，它让我看到了生物信息学在揭示生命奥秘方面的巨大潜力。我非常期待能够将书中学到的知识应用到我的研究中，去探索更多生物学未解之谜。
评分我必须说，这本书对我而言，简直是一场知识的盛宴！一直以来，我对生物的遗传信息和分子层面上的运作方式都充满着强烈的好奇心，但总觉得隔着一层难以穿透的迷雾。这本书就像一位技艺精湛的向导，带领我一步步走进了生命信息的殿堂。作者的叙事方式非常引人入胜，他并没有直接灌输枯燥的理论，而是通过一个个生动有趣的故事和案例，将生物信息学这个领域的核心概念娓娓道来。我特别喜欢书中关于宏基因组学分析的介绍，它让我明白了如何通过分析环境样本中的DNA来了解其中包含的微生物群落，这对于理解生态系统和人体健康都具有极其重要的意义。书中对机器学习在生物信息学中的应用的讲解也让我眼前一亮，它让我了解到如何利用这些强大的工具来预测基因功能、分类蛋白质，甚至发现新的药物靶点。我之前一直对药物研发流程感到陌生，但这本书让我看到了生物信息学在这个过程中所扮演的关键角色，它能够帮助我们加速新药的发现和开发过程。此外，书中关于生物可视化技术的介绍也让我印象深刻，它展示了如何将复杂的生物学数据以直观易懂的图表形式呈现出来，这对于数据的解读和交流至关重要。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一种思维方式的启发，它让我能够从数据出发，去发现生命规律，去解决生物学难题。我非常期待能够将书中学到的知识运用到我的实践中，去探索更多未知的生命奥秘。
评分这本书的到来，无疑是我在理解生命奥秘的道路上迈出的坚实一步。我一直对基因组学和蛋白质组学这些前沿领域充满向往，但常常被海量的数据和复杂的分析方法所困扰。这本书就像一座灯塔，照亮了我前行的道路，让我能够清晰地看到生物信息学的发展脉络和核心技术。作者在介绍生物信息学基本原理时，采用了非常易懂的语言，将那些看似高深的算法和模型，如动态规划、隐马尔可夫模型等，解释得生动有趣。我特别喜欢书中关于序列比对算法的讲解，作者不仅详细阐述了Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法的原理，还结合实际的生物学问题，如基因同源性分析，让我深刻理解了这些算法在实际应用中的价值。书中对数据库的介绍也极其详尽，如GenBank、UniProt等，让我了解了如何有效地利用这些宝贵的资源来获取和分析生物学信息。我一直对寻找新的生物标志物感兴趣，这本书中关于差异表达基因分析的介绍，让我看到了如何通过比较不同条件下基因的表达水平来识别与特定生物学过程相关的基因，这对于疾病诊断和治疗具有重要的意义。此外，书中关于系统发育分析的部分，让我了解到如何通过比较基因序列来构建物种之间的进化关系，这有助于我们理解生物多样性的起源和演化。这本书不仅传授了技术，更重要的是培养了我的科学思维，让我能够用更系统、更科学的方法去分析和解读生物学数据。我满怀期待地准备将书中学到的知识运用到我的学习和研究中，去探索生命更深层次的秘密，去为生物学研究贡献自己的力量。
评分这本书的出现，对我而言，简直是开启了一扇通往生命科学新世界的大门！我一直对生物学充满浓厚的兴趣，但总觉得那些晦涩难懂的术语和复杂的数据分析方法，让自己望而却步。这本书就像一位耐心细致的老师，用一种非常友善和易于理解的方式，将生物信息学这个充满魅力的领域呈现在我面前。作者的叙述风格非常独特，他并没有堆砌过多的专业术语，而是通过一个个生动的例子，比如利用基因序列数据来追溯物种的迁徙历史，或者通过分析蛋白质结构来设计新的药物，将抽象的概念变得具体形象。我尤其欣赏书中关于生物分子动力学模拟的讲解，它让我了解到如何通过计算机模拟来研究蛋白质在溶液中的运动和相互作用，这对于理解蛋白质的功能和药物的结合机制具有重要的指导意义。书中对癌症基因组学的分析也让我印象深刻，它详细介绍了如何利用生物信息学工具来分析肿瘤的基因组变异，从而揭示肿瘤的发生发展机制，并为癌症的诊断和治疗提供依据。我一直对生物学数据的可视化感到困惑，但这本书中关于多种可视化工具和技术的介绍，让我看到了如何将复杂的数据以直观易懂的方式呈现出来。这本书不仅仅是一本技术性的书籍，更是一种对科学探索精神的激励，它让我看到了生物信息学在解决人类健康和环境保护等重大问题中的巨大潜力。我非常期待能够将书中学到的知识应用到我的实践中，去探索更多未知的生命奥秘。
评分这本书简直是我在浩瀚的生物学知识海洋中遇到的救命稻草！我一直对生命科学充满热情，但总觉得那些复杂的分子机制和庞大的数据库就像是一道道难以逾越的鸿沟。这本书的出现，却如同一座桥梁，将我与这些知识紧密地联系在了一起。作者的写作风格非常独特，他能够用非常生动形象的比喻，将那些晦涩难懂的生物信息学概念，如动态规划在序列比对中的应用，或者贝叶斯定理在基因组学中的作用，讲解得浅显易懂。我尤其喜欢他对算法原理的细致剖析，例如在介绍聚类分析时，他不仅仅是列出了各种算法，更是深入浅出地讲解了它们背后的数学原理，以及在生物学数据分析中的具体应用场景，这让我彻底告别了“知其然，不知其所以然”的状态。书中对蛋白质结构预测的讲解也让我大开眼界，我之前一直以为蛋白质的结构是固定的，但这本书让我了解到，我们可以通过计算模拟来预测蛋白质的三维构象，这对于理解蛋白质的功能以及药物设计至关重要。我还对书中关于基因组变异检测的章节印象深刻，它详细介绍了各种方法，如SNP分析、Indel检测等，以及这些变异如何与疾病发生相关联。这本书不仅仅提供了理论知识，更重要的是它激发了我对生物信息学研究的兴趣，让我看到了利用计算手段解决生物学问题的巨大潜力。我迫不及待地想将书中学到的方法应用到我的研究中，去探索基因与疾病的关联，去理解生命的奥秘。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有