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出版者:湖南科技

作者:黎杰强

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-09-01

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787535747198

丛书系列:

图书标签:

• 遗传学
• 实验
• 生物学
• 分子生物学
• 基因
• DNA
• 染色体
• 实验室
• 教学
• 科学

《跨越时空的密码：生物信息学导论与应用》 内容简介： 随着高通量测序技术的飞速发展和生物学研究的日益深入，海量的生命数据以前所未有的速度积累。如何有效地存储、管理、分析和解读这些复杂的数据，已成为现代生命科学，尤其是遗传学、分子生物学和系统生物学领域面临的核心挑战。《跨越时空的密码：生物信息学导论与应用》正是在这一背景下应运而生的一部全面、系统且极具实践指导意义的专著。它旨在为生命科学研究人员、计算机科学专业学生以及对生物大数据感兴趣的领域专家，提供一把解密生命奥秘的数字钥匙。 本书摒弃了传统生物学教科书中对实验操作的冗余描述，而是聚焦于数据驱动的科学发现。全书结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了从基础概念到尖端算法的广阔领域，力求实现理论深度与实际操作的完美结合。 第一部分：生物信息学基础与数据构建 本部分是理解整个学科体系的基石。我们首先深入探讨了生物信息学的历史沿革与学科定位，明确了其在基因组学、蛋白质组学和代谢组学研究中的核心作用。随后，重点讲解了生物学数据的标准化、存储与管理。 核心数据类型解析： 详细介绍了DNA、RNA、蛋白质序列数据的格式（FASTA, GenBank, FASTQ等）及其元数据结构。特别强调了大规模测序数据（NGS）产生的FASTQ文件的质量控制、预处理流程，包括去适配器、低质量碱基过滤和错误率评估等关键步骤。 数据库与资源整合： 系统梳理了全球主要的生物信息学数据库，如NCBI的GenBank、RefSeq、PDB、UniProtKB等。不同于简单的罗列，本书侧重于讲解如何高效地进行跨库数据检索、整合与关联分析，帮助读者构建起一个动态的知识网络。例如，如何通过API或E-utilities从多个数据库中批量提取特定基因家族的结构域信息和功能注释。 计算环境搭建与基础编程： 鉴于生物信息学的高度依赖计算，本书投入了相当篇幅介绍Linux/Unix命令行环境的精髓，包括Shell脚本编程（Bash/Python基础）在自动化数据处理流水线中的应用。这部分内容旨在使读者能够独立搭建和维护自己的分析环境，实现从原始数据到初步结果的自动化转换。 第二部分：序列比对与结构预测的算法核心 本部分深入挖掘了生物信息学中最经典和最核心的算法，这是解读序列信息和预测分子功能的基础。 序列比对的演进： 从经典的Needleman-Wunsch（全局比对）和Smith-Waterman（局部比对）算法的动态规划原理出发，详细剖析了其时间复杂度和优化策略。随后，重点过渡到BLAST算法，不仅解释了其启发式搜索的原理（如种子区域选择和E值统计的含义），更重要的是，指导读者如何根据不同的研究目标（同源性搜索、多重序列比对）选择合适的BLAST程序（blastn, blastp, blastx等）及其参数设置。 多序列比对（MSA）与系统发育分析： 讨论了ClustalW、MAFFT等常用MSA工具的原理。深入探讨了一致性评分矩阵的构建，并详述了基于MSA构建系统发育树的方法，包括距离矩阵法（UPGMA, Neighbor-Joining）和基于字符的方法（Maximum Parsimony, Maximum Likelihood）。对系统发育树的拓扑结构解读和软件（如MEGA, RAxML）的使用进行了详尽的实战指导。 蛋白质结构预测与功能域识别： 针对蛋白质的三维结构预测这一难题，本书概述了从同源建模、折叠识别到AlphaFold2等深度学习方法的最新进展。重点讲解了如何利用PSI-BLAST进行远程同源搜索，如何利用HMMER进行蛋白质家族和结构域（如Pfam数据库）的扫描与鉴定，以及如何解读预测出的结构质量评估分数（如pLDDT）。 第三部分：基因组学与转录组学的深度挖掘 现代生物学研究的重点聚焦于基因组和转录组的定量和功能分析。本部分系统介绍了解析这些复杂数据的标准流程。 从测序数据到基因组组装： 详细描述了从头组装（De Novo Assembly）面临的挑战（重复序列、覆盖度不均），并比较了基于Overlap-Layout-Consensus (OLC) 和 De Bruijn 图方法的优劣。重点讲解了如何使用K-mer分析评估基因组质量和预测倍性。 基因预测与注释： 阐述了真核生物和原核生物的基因结构差异，并介绍了预测基因和非编码RNA（lncRNA, miRNA）的主要算法（如AUGUSTUS, GENSCAN）。关键在于如何利用跨物种保守性、开放阅读框（ORF）特征和EST/RNA-seq数据进行高精度注释，并将预测结果映射到参考基因组。 转录组定量分析（RNA-Seq）： 本部分构建了完整的RNA-Seq分析流程。从原始FASTQ文件的质量控制开始，到序列比对（如STAR, HISAT2），再到基因表达的定量（FPKM/TPM的局限性与Count的获取）。最后，深入讲解了差异表达基因（DEG）的统计模型（如DESeq2, edgeR），包括如何处理低计数数据、如何进行多重检验校正，以及如何解读火山图和热图。 第四部分：功能注释、网络构建与高级应用 数据分析的终极目标是理解生物学意义。本部分将分析结果转化为可解释的生物学洞见。 功能富集分析（GSEA/ORA）： 详细剖析了GO（Gene Ontology）和KEGG/Reactome通路分析的统计学基础。对比了过表达富集分析（ORA）和基因集富集分析（GSEA）的适用场景，并指导读者如何选择合适的背景集和校正方法，以避免生物学结论的偏差。 生物分子网络构建与分析： 介绍了构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络、基因调控网络（GRN）的方法，包括数据来源（实验证据、预测数据库）和网络拓扑分析（中心性指标、模块发现）。利用Cytoscape等工具进行可视化和关键节点（Hub Gene）的识别，是本章的实践重点。 宏基因组学与单细胞数据概览： 鉴于当前研究热点，本书对新兴领域进行了前瞻性介绍。在宏基因组学部分，涵盖了16S rRNA分析流程（分类单元识别、Alpha/Beta多样性）和Shotgun测序的组装与功能基因丰度估计。在单细胞领域，则概述了ScRNA-seq数据的降维、聚类（如Seurat流程）和细胞类型鉴定的核心挑战与解决方案。 总结与展望： 《跨越时空的密码：生物信息学导论与应用》不仅是一本参考手册，更是一份实用的研究指南。它侧重于“如何做”和“为什么这样做”，强调计算思维在解决复杂生物学问题中的不可替代性。通过本书的学习，读者将能够掌握主流的生物信息学工具链，独立设计和执行复杂的数据分析项目，真正实现从海量数据中提取精准、可靠的生命科学知识。本书适合有一定生物学或计算背景，希望快速进入或深化数据驱动型研究的专业人士阅读。

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