Advances in Enzymology and Related Areas of Molecular Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Toone, Eric J. 编

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2008-11

价格:969.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471235842

丛书系列:

图书标签:

• Enzymology
• Molecular Biology
• Biochemistry
• Enzymes
• Protein Chemistry
• Biological Chemistry
• Life Sciences
• Research
• Science
• Biocatalysis

《计算生物学前沿进展：从序列分析到系统建模》 一、本书概述 《计算生物学前沿进展：从序列分析到系统建模》是一部汇集了当代计算生物学领域最新理论突破、算法创新及应用实践的综合性专著。本书旨在为生命科学研究人员、生物信息学专家以及计算机科学工作者提供一个深入理解和掌握利用大规模数据解决复杂生物学问题的平台。内容覆盖了从基础的分子序列分析到宏大的基因组学、蛋白质组学、系统生物学建模等多个关键前沿领域，强调计算方法的设计、性能评估及其在真实生物数据解析中的有效性。 二、主要内容结构与深度解析 本书的结构设计遵循从微观到宏观、从基础算法到复杂系统集成的逻辑脉络，共分为六大部分，详细涵盖了当前计算生物学的核心议题。 第一部分：高通量测序数据处理与基础算法优化 本部分聚焦于新一代测序（NGS）技术产生海量数据的处理挑战。首先，详细探讨了当前主流的短读长序列比对算法的演进，重点分析了基于BWT（Burrows-Wheeler Transform）索引和FM-Index的精确匹配与模糊匹配策略的效率提升。随后，深入讲解了从原始FASTQ文件到可操作数据结构（如SAM/BAM格式）的转化过程中，如何通过并行化计算和内存优化技术，显著缩短数据预处理时间。 在变异检测方面，本书不仅回顾了传统的SNV和Indel检测管道，更着重介绍了针对结构变异（SV）和拷贝数变异（CNV）的复杂模型，包括基于读长覆盖度不均、配对末端信息和从头组装（De Novo Assembly）辅助比对的创新方法。对错误模型（Error Modeling）的深入剖析，确保了后续分析的准确性。 第二部分：功能基因组学与表观遗传学计算方法 本部分转向高层级的生物学功能解析。在转录组学分析中，书中详细阐述了RNA-Seq数据分析中差异表达基因（DEG）的统计模型，特别是如何校正测序深度和基因长度带来的偏差。对于新兴的单细胞RNA测序（scRNA-Seq），本书提出了多维度聚类算法（如基于图的Spectral Clustering与共享近邻嵌入SNN）的改进方案，以有效识别稀疏数据中的细胞亚群，并介绍了轨迹推断（Trajectory Inference）中基于微分方程和贝叶斯模型的方法。 表观遗传学部分，重点讨论了ChIP-Seq和ATAC-Seq数据的峰值识别算法（Peak Calling）的精确度与背景噪声抑制策略。针对DNA甲基化数据（如WGBS和RRBS），书中引入了马尔可夫随机场（MRF）模型，用以捕获相邻CpG位点间的空间相关性，提高甲基化状态预测的准确性。 第三部分：蛋白质结构预测与功能注释的计算范式 蛋白质结构预测是计算生物学的核心难题之一。本书系统梳理了基于序列比对的同源建模（Homology Modeling）的局限性，并花费大量篇幅介绍基于深度学习的结构预测框架。详细解析了Transformer架构在残基间距离预测和接触图预测中的应用，以及如何将预测出的结构约束集成到能量最小化搜索中，以生成高精度的三维模型。 在功能注释方面，本书超越了简单的BLAST搜索，探讨了基于上下文的嵌入（Context-aware Embeddings）方法来预测蛋白质的功能域（Domain）和分子作用靶点。特别是针对蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的拓扑分析，引入了复杂网络理论中的中心性指标（如PageRank、Betweenness Centrality）及其在识别关键调控蛋白中的应用。 第四部分：生物网络建模与系统生物学 本部分将计算方法提升至系统层面。对于基因调控网络（GRN）的重建，书中对比了基于互信息、回归分析（LASSO/Elastic Net）与贝叶斯网络等不同推断范式的优劣，并提出了在时间序列数据中处理网络动态性的隐式模型方法。 在代谢网络分析中，书中详细阐述了代谢通量分析（MFA）的核心——最大流/最小割算法在确定生物反应速率限制步骤中的应用。针对细胞信号转导网络，本书引入了随机过程模拟（如Gillespie算法）和约化模型（Reduced-Order Modeling），以探究噪声和随机事件对细胞决策的影响。 第五部分：数据挖掘与机器学习在生物学中的应用深化 本部分专注于介绍先进的机器学习工具如何解决生物学中的高维、非线性问题。除了传统SVM和随机森林在分类任务中的应用外，书中重点介绍了生成对抗网络（GANs）在合成生物学中设计新型蛋白质序列或优化启动子序列方面的潜力。 深度学习在表型预测中的应用是本章的亮点。通过构建多模态数据融合框架（如将基因表达、临床指标和影像数据整合），利用图卷积网络（GCN）对异构数据进行特征学习，从而实现对复杂疾病预后的精准预测。书中还特别讨论了深度学习模型的可解释性（XAI）问题，例如使用Grad-CAM等技术来定位模型预测的关键生物学特征。 第六部分：生物信息学工具链与数据基础设施建设 最后一部分着眼于计算生物学实践的工程层面。本书探讨了构建高效、可重复的分析管道的重要性，详细介绍了Workflow管理系统（如Snakemake和Nextflow）在容器化技术（Docker/Singularity）支持下的优势。此外，书中还包含了关于大规模生物数据存储、检索和查询优化的数据库设计原则，特别是针对基因组变异数据库（如使用NoSQL结构存储高维注释数据）的最佳实践。 三、本书的特色与目标读者 本书的特色在于其深度与广度的完美结合，它不仅提供了对经典算法的严谨数学基础阐述，更紧密追踪了近年来由深度学习驱动的计算范式革新。书中大量使用了实际案例和代码片段（使用Python和R语言）来辅助理解，力求理论与实践并重。 本书特别适合以下群体： 1. 生物信息学与计算生物学研究生及博士后研究人员：作为深入学习和研究的参考手册。 2. 生物医学领域的数据科学家：希望将先进的计算工具应用于基因组学、蛋白质组学或药物研发的高级实践者。 3. 计算机科学背景希望转向生物学应用的工程师：提供系统化的生物学问题框架和必要的计算生物学知识背景。 通过阅读本书，读者将能够批判性地评估现有计算工具的适用性，并具备设计和实现针对复杂生物学难题的创新算法的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆