具体描述
随着越来越多物种的基因组被测序，这些数据的计算分析变得越来越重要。《生物信息学：序列与基因组分析》应用数学方法分析DNA和蛋白质序列，Mount 认为利用计算机程序进行运算的工作者应该理解这些程序是如何运行的。所以，他强调对运算法及这些法则与策略局限性的理解。每章都有计算的流程图，网站上还提供了与书中一致的表格和一些运算程序。
第二版对本书进行了全面知识更新，本版的读者群更加广泛，包括本科生、研究生。新版书中加入了导读、信息提示和词汇，利于初学者学习。新加入一章内容，包括序列的统计分析、生物信息学程序、数据管理与挖掘。每章后的问题实例分析更增加了本书的实用性。
作者：（美）芒特 编译：曹志伟
图书目录
CHAPTER 1 历史简介和概论
CHAPTER 2 Collecting and Storing Sequences in the Laboratory
CHAPTER 3 Alignment of Pairs of Sequences
CHAPTER 4 Introduction to Probability and Statistical Analysis of Sequence Alignments
CHAPTER 5 Multiple Sequence Alignment
CHAPTER 6 Sequcence Database Searching for Similar Sequences
CHAPTER 7 Phylogenetic Prediction
CHAPTER 8 Prediction of RNA Secondary Structure
CHAPTER 9 Gene Prediction and Regulation
CHAPTER 10 Protein Classification and Structure Prediction
CHAPTER 11 Genome Analysis
CHAPTER 12 Bioinformatics Programming Using Perl and Perl Modules
CHAPTER 13 Analysis of Microarrays
Index
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
这本书给我最深刻的印象是它在理论深度与实践性之间找到了一个很好的平衡点。虽然我还没有来得及深入研读其中的所有细节，但从章节目录和前几章的浏览来看，作者在梳理复杂概念时展现了极高的功力。例如，关于序列比对算法的部分，不仅仅是简单地列出算法名称和公式，而是清晰地阐述了其背后的逻辑，例如动态规划在Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法中的应用，以及BLAST系列算法的近似匹配思想。这种循序渐进的讲解方式，对于像我这样希望从根本上理解算法原理的读者来说，无疑是雪中送炭。而且，书中似乎还融入了许多近年来生物信息学领域的新进展，比如在宏基因组学分析、单细胞测序数据处理等热门方向的内容，这让我觉得这本书的参考价值非常高，能够帮助我跟上学科发展的步伐。我对书中关于数据可视化和结果解释的部分尤其好奇，因为在实际的科研工作中，如何有效地展示和解读分析结果，是至关重要的环节。我希望这本书能够提供一些实用的指导和建议，例如如何选择合适的图表类型来呈现不同类型的数据，以及在解释基因组变异、表达谱差异等结果时需要注意的陷阱。
评分初次拿到《生物信息学：序列与基因组分析（第二版）》，我最直观的感受就是它厚重扎实，装帧精美。封面的设计简洁而富有科技感，深蓝色的底色搭配银色的书名，给人一种沉静而专业的印象。翻开扉页，印刷质量相当不错，纸张质感也很好，阅读起来不容易产生疲劳感。我一直对生物信息学领域有着浓厚的兴趣，尤其是在生物技术飞速发展的当下，理解和掌握相关分析方法变得尤为重要。虽然我并非科班出身，但听闻这本书是该领域的经典之作，尤其是第二版在内容上做了大量的更新和补充，所以充满了期待。我希望这本书能够系统地介绍生物信息学的核心概念、常用工具和典型应用，尤其是在序列比对、基因组组装、功能注释等方面的讲解能够详尽而易于理解。我非常看重书籍的逻辑结构是否清晰，知识点是否由浅入深，能够引导读者逐步建立起完整的知识体系。我之前接触过一些零散的生物信息学资料，但总感觉不成体系，希望能通过这本书能够真正地“入门”并“精通”。我很想知道，这本书在算法原理的阐述上是否足够深入，同时又是否考虑到了初学者的接受能力，不会过于晦涩难懂。此外，我对书中是否包含实际案例分析非常感兴趣，理论知识结合实际操作，往往是理解和掌握一个领域最有效的方式。
评分这本书给我的整体感觉是，它不仅仅是一本教材，更像是一个经验丰富的导师，能够引导读者在生物信息学的世界里 navigate。我之所以对第二版如此期待，很大程度上是因为听说它更新了大量内容，尤其是在涉及生物信息学工具和数据库的部分。我深知，生物信息学领域发展迅猛，很多工具和数据库可能在短短几年内就发生了翻天覆地的变化。因此，我非常希望这本书能够提供最新、最主流的工具和数据库介绍，并简要说明其适用范围和特点。比如，在序列比对方面，除了经典的BLAST，是否还介绍了更高效的工具；在基因组组装方面，是否有针对不同规模和复杂度的基因组的推荐算法；在功能预测方面，是否有最新的数据库和方法。我更希望书中能够穿插一些“专家建议”或者“注意事项”，帮助读者避免一些常见的误区，或者在遇到问题时能够有更清晰的思路去解决。当然，如果书中能够涉及一些关于如何进行大规模数据分析的并行计算和云计算的策略，那就更完美了。
评分这本书在内容编排上给人一种“面面俱到”的感觉，并且似乎在不断地与时俱进。从生物大分子的序列基础，到复杂基因组的宏观层面，再到跨物种的比较分析，整个知识体系的构建非常全面。我尤其关注书中关于“基因组学”的深度。基因组的变异、结构、功能，以及如何从海量的测序数据中挖掘这些信息，一直是我非常感兴趣但又感到有些吃力的部分。我希望这本书能够深入浅出地讲解基因组组装的各种算法（如De Bruijn图方法），基因组注释的关键技术（如非编码RNA的识别、调控元件的预测），以及单细胞基因组学和宏基因组学的最新进展。我非常看重书中是否能够提及到当前生物信息学研究的前沿方向，比如AI在生物信息学中的应用，或者新型测序技术的分析策略。如果书中能够提供一些关于如何构建和管理大型生物信息学数据库的思路，或者介绍一些常用的数据库资源及其查询技巧，那将是锦上添花。毕竟，数据是生物信息学分析的基石。
评分作为一名长期在实验室工作的生物学研究者，我一直觉得生物信息学分析是我的一个薄弱环节。市面上关于生物信息学的书籍不少，但很多要么过于偏重理论，要么过于强调软件操作，缺乏一种能够将理论知识与实际应用紧密结合的“桥梁”。《生物信息学：序列与基因组分析（第二版）》给我带来的希望，正是体现在它似乎能够填补这一空白。我特别欣赏书中对“分析流程”的强调，这不仅仅是介绍单个的算法或工具，而是如何将它们串联起来，形成一套完整的分析体系来解决生物学问题。比如，从原始测序数据的质量控制，到基因组的组装与注释，再到功能分析和比较基因组学，书中是否能清晰地勾勒出这样一条清晰的“生产线”，并对其中的关键节点给出详细的指导，是我非常期待的。我对书中关于“实践”的篇幅和深度有很高的期望。我希望不仅仅是“知道”怎么做，而是能够“学会”怎么做，最好书中能够包含一些伪代码、脚本示例，或者推荐一些常用的命令行工具和图形界面软件，并提供一些下载和安装的指引。毕竟，只有亲手操作，才能真正地理解和掌握。
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