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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Arora, Dilip K. (EDT)/ Berka, Randy M. (EDT)/ Singh, Gautam B. (EDT)

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2006-9

价格:$ 276.85

装帧:HRD

isbn号码:9780444518071

丛书系列:

图书标签:

生物信息学
计算生物学
基因组学
蛋白质组学
序列分析
算法
数据挖掘
生物统计学
系统生物学
进化计算

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具体描述

The advances in genomic technologies, such as microarrays and high throughput sequencing, have expanded the realm of possibilities for capturing data and analyzing it using automated computer driven bioinformatics tools. With the completion of the sequencing of genomes of human and several model organisms, a quest for scientific discoveries being fueled by integrative and multidimensional techniques in mathematics and computational sciences. In this volume, leading researchers and experts have provided an overview of significant concepts from biological, mathematical, and computational perspectives. It provides a high level view of fungal genomic data integration and annotation, classification of proteins and identification of vaccine targets, identification of secretome or secreted proteins in fungal genomes, as well as tools for analyzing microarray expression profiles. It provides a survey of theoretical underpinnings on the technological tools and applications. It discusses the tools utilized for the annotation of fungal genomes and addresses issues related to automated annotation generation in a high throughput biotechnology environment. It also describes the applications of the concepts and methodologies presented throughout the book.

《生物信息学》是一部深入探索生命科学前沿领域的力作，它并非一本传统意义上的教材，而是试图以一种更加宏观、更加动态的视角，勾勒出信息技术如何重塑我们理解和改造生命的过程。这本书将带领读者穿越由海量生物数据构建的数字宇宙，揭示隐藏在基因组、蛋白质组、转录组等复杂系统中的生命奥秘。全书结构清晰，由浅入深，从生物信息的概念起源讲到其应用前沿，每一个章节都精心设计，力求在概念的阐释、技术的介绍和实际的应用之间取得平衡。我们首先会从生物信息学这一学科诞生的历史背景切入，追溯它如何从早期对DNA序列的简单比对，发展到如今能够整合多维度生物数据，驱动精准医疗、新药研发以及对生命起源的探索。这一部分将不仅仅是历史的陈述，更是对科学思维演变的一种审视，展示了跨学科融合的巨大力量。接着，本书将聚焦于构成生物信息学基石的核心数据类型。我们会详细解析基因组数据的特点，包括DNA序列的读长、覆盖度、变异检测等关键技术挑战，以及如何通过先进的测序技术和计算方法来解析完整的基因组图谱。读者将了解到基因组注释的复杂性，如何识别基因、调控元件以及非编码RNA，并进一步理解基因组变异与疾病之间的关联。蛋白质组学数据同样占据重要篇幅，我们将探讨蛋白质的鉴定、定量、结构预测以及相互作用网络的构建。这一部分将深入讨论质谱技术、色谱分离以及各种计算算法在蛋白质组学研究中的应用，揭示蛋白质在细胞功能中的核心作用。此外，转录组学、表观遗传组学等新兴数据类型也将被纳入视野，展现它们如何为我们理解基因表达调控、细胞分化和发育机制提供关键信息。本书最大的亮点在于其对生物信息学核心算法与工具的深度剖析。我们不会仅仅停留在罗列工具的层面，而是深入讲解支撑这些工具运行背后的数学原理和算法思想。例如，在序列比对章节，我们会详细阐述Needleman-Wunsch、Smith-Waterman等全局和局部比对算法的动态规划思想，以及BLAST、FASTA等启发式算法如何实现高效的比对。读者将理解相似性度量、评分矩阵以及统计显著性评估的原理。在基因预测方面，我们将探讨基于隐马尔可夫模型（HMM）和机器学习的方法，以及它们如何克服基因组的复杂性和多样性。网络分析是生物信息学领域一个日益重要的分支，本书将投入大量篇幅来探讨如何构建和分析生物分子网络，如基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络、代谢网络等。我们会介绍图论的基本概念，以及PageRank、中心性度量等算法在识别网络中的关键节点和模块中的应用。通过这些分析，读者将能够理解细胞内的复杂调控机制，以及疾病如何影响这些网络的功能。机器学习和人工智能在生物信息学中的应用是本书另一个不可或缺的组成部分。我们将介绍监督学习、无监督学习、深度学习等主流机器学习算法，并重点阐述它们如何应用于基因功能预测、蛋白质结构预测、药物靶点识别、疾病诊断等领域。读者将了解到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型如何处理生物序列和结构数据，以及它们在解决复杂生物信息学问题上展现出的强大潜力。本书还将深入探讨生物信息学在实际应用中的重大突破。在精准医疗领域，我们将展示基因组学数据如何被用于个性化治疗方案的制定，如何预测药物反应，以及如何筛查遗传性疾病的风险。读者将了解到单细胞测序技术如何揭示细胞异质性，以及如何驱动疾病的早期诊断和治疗。在新药研发方面，我们将探讨如何利用生物信息学工具进行化合物筛选、药物靶点验证、分子对接以及 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）性质的预测，从而加速药物发现的进程。此外，生物信息学在进化生物学、系统生物学、合成生物学等领域的应用也将得到充分的展示。读者将了解如何利用生物信息学方法重建生命演化历史，如何构建和模拟生物系统，以及如何设计和构建具有特定功能的生物系统。本书的语言风格力求严谨又不失可读性，避免了过于晦涩的技术术语堆砌，而是通过清晰的逻辑和丰富的例子来阐释复杂的概念。每一章都附带相关的参考文献，鼓励读者深入探索特定领域。我们坚信，通过阅读《生物信息学》，读者不仅能够掌握生物信息学的基本理论和方法，更重要的是能够培养出运用计算思维解决生物学问题的能力，为未来的科学研究和技术创新奠定坚实的基础。它将成为所有对生命科学充满好奇，并希望利用前沿计算技术探索生命奥秘的科研人员、学生以及相关领域从业者的宝贵参考。