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页数:320

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出版时间:2012-9

价格:38.00元

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isbn号码:9787030347749

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生物信息学与数据挖掘：从基础到前沿应用 图书简介 在当今生命科学研究飞速发展的时代，生物学研究已经步入了数据驱动的全新阶段。海量的基因组学、蛋白质组学、代谢组学数据以前所未有的速度产生，如何有效地从这些复杂、高维的数据中提取有价值的生物学信息，已成为制约科学前沿突破的关键瓶颈。《生物信息学与数据挖掘：从基础到前沿应用》正是为应对这一挑战而精心编写的权威性专著。 本书旨在为生命科学领域的科研人员、研究生、生物技术从业者以及对计算生物学感兴趣的读者，提供一套系统、深入且极具实操性的知识体系。它不仅涵盖了生物信息学领域的核心理论与经典算法，更紧密结合当前数据挖掘技术的前沿进展，强调理论与实际应用的完美融合。 全书共分为七大部分，逻辑清晰，层层递进，力求构建一个从数据基础处理到复杂模型构建的完整学习路径。 --- 第一部分：生物信息学基础与数据基础设施 本部分是理解后续内容的技术基石。我们首先详细介绍了现代生物信息学研究的生态系统，包括核心数据库的结构与检索策略（如NCBI GenBank, PDB, UniProt等）及其API调用方法。随后，深入探讨了生物学原始数据的标准化与预处理。这包括序列数据的质量控制（QC）、缺失值处理、异常值检测，以及不同类型数据（如短读长测序数据FASTQ、基因表达矩阵）的格式转换与规范化。强调了数据管理的规范性对于后续分析的决定性作用。 第二部分：核心序列分析算法与实现 序列是生命信息的载体。本部分聚焦于生物信息学中最核心的序列比对与分析技术。我们不仅复习了Smith-Waterman和BLAST算法的数学原理及其在远程同源性搜索中的应用，还详细剖析了多序列比对（MSA）的经典方法，如ClustalW和MAFFT，并引入了基于Hidden Markov Models (HMMs) 的比对方法，用于构建和评估蛋白质家族的特征模型。特别值得一提的是，我们探讨了如何利用这些算法为后续的结构预测和功能注释打下坚实基础。 第三部分：基因组学与转录组学的数据解析 随着高通量测序（NGS）技术的成熟，基因组与转录组数据的处理成为生物信息学的核心任务。本部分系统讲解了从原始测序数据到注释基因组的全流程。内容涵盖： 1. 从头组装与从头注释（De Novo Assembly and Annotation）：详细介绍De Bruijn图算法在组装中的应用，以及如何利用软件（如Trinity, SPAdes）处理复杂的基因组结构。 2. 差异表达分析（Differential Expression Analysis）：针对RNA-Seq数据，深入解析了计数模型（如DESeq2, edgeR）的统计学基础，包括负二项分布在处理测序计数数据中的优势，以及如何进行批次效应（Batch Effect）校正。 3. 变异检测与关联分析：讲解了SNP、Indel的识别流程（GATK最佳实践），以及如何进行连锁不平衡（LD）分析和全基因组关联研究（GWAS）的初步筛选。 第四部分：数据挖掘：统计学模型与机器学习基础 本部分是连接生物学数据与前沿计算技术的桥梁。我们着重介绍了数据挖掘在生物学问题中的应用视角，而非仅仅停留在算法层面。首先，回顾了数据降维技术（PCA, t-SNE, UMAP）在可视化高维生物数据中的应用，强调选择合适的降维方法对解释生物学意义的重要性。 随后，系统讲解了核心的分类与聚类算法： 无监督学习：K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）及其在表型分类中的应用。 监督学习：逻辑回归、支持向量机（SVM）在疾病诊断预测中的效能评估。 重点放在了模型的选择、参数调优与交叉验证策略上，确保读者能构建出具有鲁棒性和可解释性的预测模型。 第五部分：深度学习在生物信息学中的革命性应用 近年来，深度学习（Deep Learning）已成为解决复杂生物学问题的利器。本部分聚焦于前沿的神经网络架构及其在生命科学中的突破： 1. 卷积神经网络（CNN）：应用于DNA/RNA序列特征提取、功能元件识别（如增强子、启动子预测）。 2. 循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）：用于建模序列的上下文依赖性，例如预测蛋白质二级结构或功能域。 3. 图神经网络（GNN）：讲解如何将蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）或药物分子结构转化为图结构数据，并利用GNN进行网络拓扑预测或药物活性筛选。 所有案例均配有Python/TensorFlow或PyTorch的示例代码框架，帮助读者快速上手。 第六部分：生物网络分析与系统生物学建模 生命活动的复杂性往往体现在相互关联的网络中。本部分深入探讨网络生物学： 网络构建与拓扑分析：讲解如何构建基因调控网络、代谢网络，并计算关键网络指标（中心性、模块性）。 模块发现与功能富集：利用社区发现算法（如Louvain算法）识别核心生物学模块，并结合GO/KEGG通路分析，解释这些模块的生物学功能。 动力学建模入门：简要介绍如何使用常微分方程（ODEs）对简单的信号转导通路进行初步的动态模拟，理解系统行为的时序特征。 第七部分：数据集成、可视化与结果报告 最终，再强大的分析也需要清晰的展示。本部分强调多组学数据的集成与可视化。我们探讨了如何使用协方差分析（CCA）或多组学因子分析（MOFA）来整合基因组、蛋白质组和代谢组数据，以获得更全面的生物学洞察。 此外，本书用大量篇幅介绍了高质量数据可视化的原则与工具（如ggplot2, Plotly），强调图表应具有信息准确性、美观性和可读性，并提供了撰写严谨、规范的生物信息学研究报告的指南，确保研究成果能够被科学共同体有效理解和复现。 --- 本书特色： 理论与实践并重： 每章均包含详尽的算法推导和配套的真实生物数据集实例分析。 前沿导向： 覆盖了深度学习、单细胞数据分析（单列）等当前研究热点。 工具与代码兼容性： 代码示例主要采用Python生态系统（Pandas, Scikit-learn, BioPython），确保广泛的适用性。 《生物信息学与数据挖掘：从基础到前沿应用》是生命科学研究者迈向数据密集型科学时代的必备工具书和案头参考手册。通过系统学习，读者将能够独立设计和执行复杂的数据分析流程，将原始数据转化为具有重大科学价值的生物学发现。

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这本书的排版设计给我留下了非常深刻的印象。它不仅在视觉上非常美观，更重要的是，它极大地提升了我的阅读体验。大量的插图和表格，让复杂的知识变得更加直观易懂。例如，在介绍不同类型的显微镜时，作者提供了精美的实物照片和结构示意图，让我能够清晰地了解它们的区别和用途。而且，书中的重点内容都使用了加粗或者高亮的方式来强调，这使得我在阅读时能够快速地抓住关键信息。此外，书中的目录和索引也非常详细，方便我查找和回顾相关内容。总而言之，这本书的排版设计非常人性化，充分考虑到了读者的需求，让我的学习过程更加高效和愉快。

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这本书的封面设计真是太吸引人了，深邃的蓝色背景搭配着精美的微生物插图，让人一眼就能感受到它蕴含的科学魅力。我一直对微生物这个微观世界充满好奇，但苦于缺乏系统性的指导。当我在书店里看到这本书时，立刻就被它专业而又不失艺术感的封面所打动。翻开扉页，精美的排版和清晰的字体设计也让人心情愉悦。虽然我还没有开始深入阅读，但仅从外观和初步的浏览来看，这本书就给人一种严谨、专业且值得信赖的感觉。我特别期待它能够带领我进入那个神秘的微生物世界，了解那些肉眼看不见的生命是如何运作的。我已经迫不及待地想翻阅它的内页，去探索那些关于微生物的奥秘了，相信这本书会成为我探索微生物世界的绝佳向导。

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拿到这本书的时候，我首先被它的内容编排所吸引。它不像我之前看过的很多科学书籍那样，上来就堆砌晦涩难懂的专业术语，而是非常人性化地从基础知识讲起，循序渐进，让即使是初学者也能轻松理解。我尤其喜欢它在讲解每一个实验技术时，都会配上详尽的步骤图解，并且对每个步骤的原理都进行了深入浅出的剖析。这使得我在阅读时，仿佛身临其境，能够清晰地想象出操作的每一个细节。而且，它还不仅仅是技术的罗列，更注重培养读者的科学思维和实验设计能力。这种理论与实践相结合的讲解方式，对于我这样想要在实验室里亲手操作的人来说，简直是福音。我相信，通过这本书的学习，我能够真正掌握微生物学的实验技能，并且能够举一反三，解决实际问题。

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这本书的语言风格也让我印象深刻。作者的文字功底非常扎实，既有科学的严谨性，又不失生动有趣。在讲解那些复杂的生物学原理时，作者会巧妙地运用比喻和类比，将抽象的概念形象化，让读者更容易理解。我尤其欣赏作者在描述实验过程时的细致入微，仿佛他就在我的身边，一步一步地指导我进行操作。每一个操作的注意事项，每一个可能出现的失误，他都提前预想到并进行了提醒。这对于我这样刚开始接触微生物实验的人来说，极大地降低了学习的难度和挫败感。读这本书，就像是在和一位经验丰富的导师对话，我能够感受到他对微生物学研究的热情和对教学的认真负责。

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我一直认为，一本好的科学书籍，除了内容准确权威之外，其设计和排版也至关重要。这本书在这方面做得非常出色。每一页的留白都恰到好处，让眼睛在阅读时得到了充分的休息。大量的彩色插图和表格，不仅美化了书籍的整体风格，更有效地辅助了内容的传达。我特别喜欢书中那些高清晰度的显微镜照片，它们真实地展现了各种微生物的形态，让我对这些微小的生命有了更直观的认识。而且，书中的图表设计也非常清晰明了，能够将复杂的数据和关系一目了然地呈现出来。这种精心设计的排版，让我在阅读过程中充满了愉悦感，也大大提高了我的学习效率。

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作为一名对微生物学充满兴趣的学习者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍微生物学实验技术的书籍。当我翻开这本书时，我就知道我找到了它。这本书的知识体系非常完整，从微生物的采样到最终的鉴定，几乎涵盖了微生物学实验的各个环节。作者的讲解逻辑清晰，条理分明，能够引导读者一步步地深入理解。我特别喜欢它在介绍每一种技术时，都会追溯其历史发展和科学原理，这让我不仅知其然，更知其所以然。这种宏观的视角和微观的细节相结合的讲解方式，极大地拓宽了我的视野，也让我对微生物学这个学科产生了更深的敬意。

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这本书的作者是一位非常严谨的科学家，这一点从他对实验细节的描述中就可以看出来。他对于每一个实验步骤的精确度都有着近乎苛刻的要求，并且详细解释了为什么需要这样做。例如，在提到无菌操作时，他不仅强调了清洁的重要性，还详细说明了紫外线消毒、酒精擦拭以及火焰灭菌等方法的原理和操作技巧。这种对细节的极致追求，让我深刻地认识到，在微生物学实验中，每一个微小的细节都可能影响到实验的成败。读完这部分内容，我不仅学到了操作技巧，更学到了严谨的科学态度，这对我来说是非常宝贵的财富。

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这本书的书写质量确实非常高。我特别关注作者在描述实验操作时的准确性和严谨性。例如，在提及培养基的配制时，作者详细列出了各种成分的用量和配制顺序，并强调了pH值和灭菌的重要性。他不仅提供了具体的实验步骤，还解释了为什么需要这样做，以及每一步的科学依据。这种严谨的科学态度，让我深感敬佩。而且，书中还包含了一些非常实用的实验技巧和注意事项，例如如何避免污染、如何正确使用显微镜等，这些都是我在其他书籍中很难找到的宝贵经验。我相信，通过学习这本书，我能够大大提升我的实验操作水平。

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在学习微生物学实验技术过程中，我最关心的一点就是它的实用性。这本书在这方面做得相当到位。它不仅仅停留在理论层面，而是将大量的篇幅用于介绍各种常用的实验技术，并且详细讲解了这些技术的原理、操作步骤、注意事项以及可能遇到的问题。例如，它对微生物的分离、培养、鉴定以及显微镜观察等关键技术都进行了深入的阐述，并提供了非常详细的实验方案。我非常期待能够将书中学到的知识运用到实际的实验操作中，去亲手培养和观察那些奇妙的微生物。这本书的实用性，让我相信它能够真正地帮助我提升实验技能，为我将来的学习和研究打下坚实的基础。

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这本书的语言风格非常适合初学者，它避免了过于生僻的术语，而是用通俗易懂的语言来解释复杂的科学概念。即使是对于那些没有相关专业背景的读者，也能轻松地理解书中的内容。我尤其欣赏作者在讲解一些比较抽象的概念时，会运用生活中的例子来进行类比，这使得学习过程变得更加生动有趣。例如，在讲解微生物的生长曲线时，作者将其比作一个植物的生长过程，从萌发到旺盛生长再到衰亡，这种生动的比喻让我一下子就理解了这个概念。这种贴近读者的教学方式，让我在学习过程中充满了信心和乐趣。

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