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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Clote, Peter/ Backofen, Rolf

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2000-10

价格:2660.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471872511

丛书系列:

图书标签:

计算分子生物学
生物信息学
分子生物学
计算生物学
基因组学
蛋白质组学
系统生物学
算法
数据挖掘
生物统计学

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具体描述

Recently molecular biology has undergone unprecedented development generating vast quantities of data needing sophisticated computational methods for analysis, processing and archiving. This requirement has given birth to the truly interdisciplinary field of computational biology, or bioinformatics, a subject reliant on both theoretical and practical contributions from statistics, mathematics, computer science and biology. Provides the background mathematics required to understand why certain algorithms work Guides the reader through probability theory, entropy and combinatorial optimization In-depth coverage of molecular biology and protein structure prediction Includes several less familiar algorithms such as DNA segmentation, quartet puzzling and DNA strand separation prediction Includes class tested exercises useful for self-study Source code of programs available on a Web site Primarily aimed at advanced undergraduate and graduate students from bioinformatics, computer science, statistics, mathematics and the biological sciences, this text will also interest researchers from these fields.

好的，下面为您提供一个关于计算分子生物学主题图书的详细简介，但内容将避开“Computational Molecular Biology”这本书本身，专注于该领域其他重要方面。 --- 书名：现代生物信息学与系统生物学导论作者：[虚构作者名] ISBN：[虚构ISBN] 出版社：[虚构出版社] 内容简介《现代生物信息学与系统生物学导论》是一本全面深入探讨生物学研究前沿方法论的专著。本书旨在为生命科学、计算机科学以及统计学背景的研究人员和高年级本科生、研究生提供一套系统化的知识框架，涵盖从海量基因组数据处理到复杂生命系统建模的全部核心技术与理念。在当前的生命科学研究中，高通量测序、蛋白质组学、代谢组学等技术以前所未有的速度产生了海量数据。如何有效地存储、管理、分析和解释这些数据，是理解生命过程的关键挑战。本书从基础构建模块入手，逐步深入到复杂系统的解析，构建了一座连接实验数据与生物学洞见的桥梁。第一部分：基础生物信息学与序列分析本书的开篇部分侧重于生物信息学的核心基石——序列数据分析。我们详细介绍了核酸序列（DNA和RNA）和蛋白质序列的表示方法、数据结构以及高效的比较算法。 1. 序列比对与数据库检索：重点阐述了BLAST、FASTA等局部与全局比对算法的原理和应用。我们不仅讨论了得分矩阵（如PAM和BLOSUM）的构建，还深入分析了统计显著性评估（如E值）背后的数学基础。此外，对Smith-Waterman和Needleman-Wunsch算法的实现细节进行了详尽的剖析。 2. 基因组组装与注释：随着新一代测序技术（NGS）的普及，从数百万条短读长序列中重建完整基因组成为一项艰巨的任务。本书详细介绍了从De Novo组装到基于参考基因组的映射的流程。特别地，对Overlap-Layout-Consensus (OLC) 和 De Bruijn 图算法进行了深入的比较和案例分析，并探讨了基因预测（Gene Finding）和功能注释（Annotation）的最新进展，包括非编码RNA的识别方法。 3. 系统发育学分析：理解物种间的进化关系是生物学研究的重要组成部分。本书涵盖了构建系统发育树的主要方法，包括基于距离的方法（如UPGMA、NJ）和基于字符的方法（如最大简约法、最大似然法）。我们强调了如何使用这些工具来推断病毒变异、物种起源和蛋白质家族的演化历程。第二部分：结构生物学信息学与功能预测理解生物大分子的三维结构是阐明其功能的基础。本部分将视角从序列空间转向空间结构空间。 1. 蛋白质结构预测与建模：详细介绍了同源建模（Homology Modeling）、蛋白质折叠识别以及从头预测（Ab initio）的基本原理。重点讲解了AlphaFold等深度学习模型如何革新结构预测领域，并探讨了评估预测结构准确性的指标（如RMSD和TM-score）。 2. 蛋白质功能域与结构域识别：阐述了如何利用数据库（如Pfam, CATH, SCOP）和预测算法来识别蛋白质结构和功能的基本模块，这对于理解复杂蛋白质的功能归属至关重要。 3. 结构比对与分子对接：对于研究蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）和药物设计至关重要。本书详细介绍了刚性体和柔性体结构比对的方法，并对分子对接（Molecular Docking）的评分函数、搜索空间采样技术进行了详尽的讲解，特别是针对高通量虚拟筛选的应用。第三部分：高通量组学数据分析与可视化本部分聚焦于当代分子生物学实验产生的复杂数据集的处理和解释，特别关注转录组学和单细胞技术。 1. RNA 测序（RNA-Seq）数据分析：这是一个快速发展的领域。我们提供了从原始测序数据（FASTQ）到差异表达基因（DEG）分析的完整流程。详细讨论了计数矩阵的构建、标准化方法（如DESeq2, edgeR）的选择标准，以及如何有效控制多重检验带来的错误率。 2. 单细胞测序（scRNA-seq）的数据处理：单细胞数据的稀疏性、高维度和噪声带来了独特的挑战。本书专门设立章节介绍降维技术（如PCA, t-SNE, UMAP）在细胞聚类中的应用，以及细胞类型识别、轨迹推断（Trajectory Inference）的最新算法。 3. 数据可视化技术：强大的可视化是有效传达复杂生物学发现的关键。我们介绍了用于展示基因表达、通路富集和细胞群体异质性的多种图形方法，并探讨了如何使用交互式工具（如Shiny Apps或Python库）来探索这些数据集。第四部分：系统生物学与网络建模超越单个基因或蛋白质的研究，系统生物学致力于理解生命过程的涌现特性。 1. 生物网络构建与分析：本书详细介绍了构建和分析基因调控网络、蛋白质相互作用网络以及代谢网络的数学方法。重点讲解了图论在网络拓扑结构分析中的应用，如中心性度量（度中心性、介数中心性）在识别关键节点（Hubs）中的作用。 2. 动态系统建模：对于理解细胞信号通路如何对外界刺激做出反应至关重要。我们深入探讨了常微分方程（ODE）模型在描述酶促反应动力学和信号转导通路中的应用。此外，随机过程模型（如Gillespie算法）也被引入，以处理生物系统中的内在随机性。 3. 通路富集与因果推断：解释高通量数据时，将基因列表映射到已知的生物学通路是标准步骤。本书分析了富集分析（如GSEA, ORA）的统计学假设，并介绍了如何利用因果推断方法（如格兰杰因果关系检验的生物学变体）从时间序列数据中推断生物分子间的因果关系。总结与展望《现代生物信息学与系统生物学导论》不仅是一本技术手册，更是一本思维导引。它强调计算方法与生物学实验设计的紧密结合，鼓励读者批判性地评估工具的适用性，并能根据具体科学问题选择最恰当的分析策略。本书的最终目标是培养新一代的“计算生物学家”——那些能够熟练驾驭数据洪流，并从中提炼出深刻生物学见解的科研人员。通过对这些前沿方法的系统学习，读者将能够自信地应对未来生物学研究中出现的任何数据挑战。