Algorithms And Technologies for Multispectral, Hyperspectral, And Ultraspectral Imagery XI pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Shen, Sylvia S. (EDT)/ Lewis, Paul E. (EDT)

出品人:

页数:880

译者:

出版时间:

价格:160

装帧:Pap

isbn号码:9780819457912

丛书系列:

图书标签:

• Remote Sensing
• Hyperspectral Imaging
• Multispectral Imaging
• Ultraspectral Imaging
• Image Processing
• Algorithms
• Data Analysis
• Computer Vision
• Spectroscopy
• Pattern Recognition

好的，这是一份关于其他主题的图书简介，旨在详细介绍其内容，同时避免提及您提到的那本书。 --- 图书名称： 《计算生物学基础：从序列分析到系统建模》 图书简介 本书深入探讨了计算生物学领域的基石概念、核心算法与前沿应用，旨在为生物学、计算机科学、统计学背景的研究人员和学生提供一套全面且实用的知识体系。随着高通量测序技术和先进成像技术的爆炸式发展，海量生物数据的产生对数据分析和解释能力提出了前所未有的挑战。本书正是为了应对这些挑战而编写，它系统性地梳理了从分子生物学基础到复杂系统建模的计算方法。 第一部分：生物信息学核心基础与序列分析 本部分聚焦于生物信息学的基石——DNA、RNA 和蛋白质序列数据的处理与分析。我们首先回顾了生物大分子的结构和功能，为后续的计算分析奠定理论基础。 基因组序列比对与组装： 详细介绍了经典的Smith-Waterman和BLAST算法，以及它们在基因组注释和同源性搜索中的应用。重点探讨了现代短读长测序（Illumina）和长读长测序（PacBio, Oxford Nanopore）数据的拼接（Assembly）挑战。内容涵盖了从De Novo组装到参考序列比对的各种策略，包括图论方法在解决复杂重复序列区域中的应用。 系统发育分析： 深入阐述了如何利用序列数据构建生命演化树。内容涵盖了最大简约法、最大似然法和贝叶斯推断等主要方法的原理、优势与局限性。特别关注了如何评估系统发育树的统计显著性（如Bootstrap分析）。 基因与蛋白质功能注释： 讲解了基于同源性和基于结构域的预测方法。详细分析了GO（Gene Ontology）数据库的层次结构以及如何进行富集性分析，以理解特定基因集在生物学过程中的作用。 第二部分：高通量数据分析与分子组学整合 随着组学技术的成熟，本部分将重点转向处理和解释大规模实验数据，特别是转录组学和蛋白质组学数据。 转录组学数据分析（RNA-Seq）： 全面覆盖RNA-Seq数据从原始测序读段（FASTQ）到差异表达基因（DEG）分析的全流程。详细介绍了质量控制、比对策略（如STAR, HISAT2）、计数方法（如featureCounts）以及差异表达分析的统计模型（如DESeq2, edgeR）。此外，还探讨了单细胞RNA测序（scRNA-Seq）的数据处理难点，包括稀疏性、批次效应校正和细胞类型鉴定。 表观遗传学与组蛋白修饰分析： 重点介绍了ChIP-Seq数据分析流程，包括峰值检测算法（如MACS2）和模式识别。讨论了DNA甲基化数据（如WGBS, RRBS）的分析方法，以及如何将表观遗传信息与基因表达水平相结合，揭示调控机制。 蛋白质组学与代谢组学的数据整合： 介绍了质谱（MS）数据处理的基本原理，以及如何利用肽段识别算法和定量分析方法来构建蛋白质表达谱。强调了不同组学数据层面的整合策略，旨在构建更全面的生物学视图。 第三部分：结构生物学计算与蛋白质功能预测 计算方法在理解蛋白质三维结构和功能预测中扮演着核心角色。本部分深入探讨了结构生物学中的计算挑战。 蛋白质结构预测： 详细回顾了从基于同源建模（Homology Modeling）到近年来革命性的基于深度学习（如AlphaFold2）的结构预测方法。解释了这些方法背后的核心算法原理，以及如何评估预测结构的准确性。 分子对接与药物设计： 阐述了分子对接（Molecular Docking）的基本原理，包括搜索算法和评分函数。讨论了虚拟筛选（Virtual Screening）在高通量药物发现中的应用，以及如何通过构效关系（QSAR）模型辅助新药设计。 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络： 介绍了从实验数据（如酵母双杂交、Co-IP/MS）和预测算法中构建PPI网络的步骤。重点分析了网络拓扑学特征（如中心性指标、模块化）在识别关键调控蛋白中的作用，并讨论了网络扰动对系统功能的影响。 第四部分：系统生物学与网络建模 本部分从更宏观的视角，介绍如何使用数学和计算模型来模拟和理解生物系统的动态行为。 生物网络动力学建模： 介绍了常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）在描述生化反应网络中的应用。涵盖了模型简化、参数估计和敏感性分析的技术。 布尔网络与逻辑建模： 探讨了布尔网络（Boolean Networks）在模拟基因调控网络逻辑开关行为中的优势，以及如何利用动力学分析工具研究细胞命运决定。 机器学习与深度学习在生物学中的应用： 总结了监督学习、无监督学习（如聚类、降维）在生物数据分类与模式发现中的经典应用。深入探讨了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理图像、序列数据，特别是用于疾病诊断和预后预测中的潜力与挑战。 结论与展望： 最后，本书总结了当前计算生物学面临的主要挑战，如可解释性、数据偏差和模型验证的难度，并展望了未来领域可能的发展方向，例如因果推断和跨尺度建模的融合。 本书内容详实，兼顾理论深度与工程实践，配有大量伪代码和实际案例分析，是计算生物学领域不可或缺的参考教材。

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