Structural Bioinformatics (Methods of Biochemical Analysis) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Blackwell

作者:Gu, Jenny/ Bourne, Philip E.

出品人:

页数:1067

译者:

出版时间:2009-03-16

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470181058

丛书系列:

图书标签:

• 生物学
• Bioinformatics
• Structural Biology
• Protein Structure
• Molecular Modeling
• Computational Biology
• Drug Discovery
• Protein-Ligand Interaction
• Sequence Analysis
• Algorithms
• Biochemistry

蛋白质结构预测与分析：理论、方法与应用 本书深入探讨了生物信息学领域的核心议题——蛋白质结构预测与分析。作为理解生命活动分子基础的关键步骤，精确描绘蛋白质三维结构对于药物研发、疾病机理阐明以及新型酶设计具有不可替代的指导意义。本书旨在为结构生物学、计算生物学、生物化学及相关领域的研究人员、高级学生提供一套系统且前沿的理论框架与实用工具集。 第一部分：结构生物学的基石与计算方法论 本部分首先回顾了生物大分子结构研究的历史脉络与基本原理，为后续复杂的计算方法奠定坚实的理论基础。 第一章：蛋白质结构概述与生物学意义 详细阐述了蛋白质的一级、二级、三级和四级结构特征，包括氨基酸残基的化学性质、肽链的柔性、以及结构决定功能的内在机制。重点讨论了在生理条件下，蛋白质如何通过折叠过程形成稳定的功能性构象。同时，概述了结构生物学的主要研究手段，如X射线晶体学、核磁共振波谱（NMR）和冷冻电子显微镜（Cryo-EM），并分析了每种方法的优势与局限性。 第二章：构象空间搜索与自由能景观 深入解析了蛋白质折叠问题的本质——如何在巨大的构象空间中高效地找到最低自由能状态。本章引入了统计力学和量子化学的基本概念，用于描述分子间相互作用（范德华力、静电作用、氢键和疏水作用）。详细介绍了基于能量最小化、蒙特卡洛模拟以及分子动力学（MD）模拟的采样策略，特别是如何构建和优化高效的力场参数集，以准确捕捉溶液环境中蛋白质的动力学行为。 第三章：同源建模与序列比对基础 同源建模（Homology Modeling）是目前应用最广泛的结构预测方法之一。本章从序列比对的理论出发，探讨了如何利用已知的结构模板来预测目标序列的结构。详细介绍了序列比对算法（如BLAST、PSI-BLAST）的原理，以及如何评估模板质量和序列的同源性阈值。关键部分涵盖了模板选择、骨架构建、侧链定位和模型优化等关键步骤，并讨论了如何利用结构评估指标（如DOPE、PROVEAN）来检验模型的可靠性。 第二部分：从头预测与深度学习范式 本部分聚焦于当缺乏高质量结构模板时，如何利用序列信息进行结构预测，特别是当前主导该领域的深度学习方法。 第四章：从头预测（Ab Initio）的挑战与进展 阐述了从头预测的难度，它要求算法从氨基酸序列本身推导出正确的折叠路径。本章回顾了早期的片段组装方法（如Rosetta）和基于低分辨率数据的距离约束方法。讨论了如何通过预测残基间的接触图（Contact Map）和距离矩阵来指导结构构建，以及如何利用遗传算法和遗传编程在搜索空间中进行有效的局部优化。 第五章：深度残差网络与接触图预测 深度学习的兴起极大地革新了结构预测领域。本章详细解析了基于残差网络（ResNet）和注意力机制（Attention Mechanism）的接触图预测算法。重点讲解了如何利用大规模序列数据库（如UniRef）来构建共进化矩阵（Co-evolutionary Matrices，如Direct Coupling Analysis, DCA），并将这些信息编码为深度学习模型的输入特征。探讨了如何将预测出的残基间距离和角度约束转化为三维结构重建的优化问题。 第六章：端到端结构预测系统（如AlphaFold/RoseTTAFold的架构解析） 本章深入剖析了当代最先进的端到端预测系统的核心架构。详细介绍了这些系统如何整合序列特征提取、多序列比对分析、深度神经网络（通常是Transformer结构）的迭代精炼过程，以及最终的结构优化模块。讨论了“迭代细化”和“信息传递”机制在提高预测精度中的作用，以及如何处理预测中的不确定性信息（如pLDDT分数）。 第三部分：结构分析、验证与应用 成功的结构预测只是第一步，有效的结构分析和验证对于确保其生物学相关性至关重要。 第七章：结构验证与质量评估 强调了对预测结构进行严格验证的必要性。本章介绍了一系列评估工具和指标，包括几何质量评估（如Ramachandran图分析，侧链排布质量），以及局部结构一致性检查。探讨了如何结合实验数据（如溶剂可及性、二级结构预测）来校准和优化计算模型，特别是针对预测精度较低的柔性区域或无序区域。 第八章：分子动力学模拟在结构验证中的应用 阐述了如何利用经典和改进的分子动力学模拟来测试预测结构的稳定性。介绍了模拟流程、时间尺度的选择、以及如何通过计算RMSD、RMSF和自由能微扰（FEP）来量化结构在生理条件下的动态行为。重点讨论了如何通过MD模拟来识别潜在的结构转变或构象异构体。 第九章：蛋白质结构比较与功能推断 在获得高质量三维结构后，如何将其与已知功能蛋白进行比较是关键。本章讲解了结构比对算法（如TM-score, GDT-TS），并讨论了如何基于结构相似性来推断未知蛋白的功能。此外，还涵盖了结构域分析、活性位点识别以及如何利用结构信息进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）界面的预测。 第十章：结构生物信息学的实际应用 本章展示了结构预测在实际生物医学问题中的应用案例。涵盖了基于结构的药物设计（SBDD）流程，包括虚拟筛选、先导化合物优化；以及如何利用预测结构来解释致病突变（如癌症相关突变）对蛋白质稳定性和相互作用的影响。最后，展望了利用高精度预测模型加速结构生物学研究的未来方向。

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这本书的写作风格可以说是教科书式的典范，语言精准、逻辑严密，几乎没有出现任何可能引起歧义的模糊表达。作者采用了一种非常系统化的方式来构建知识体系，从最基础的数学背景（比如线性代数和概率论在生物信息学中的应用回顾）开始，逐步过渡到复杂的生物大分子建模技术。每一个章节的衔接都如同精密的齿轮咬合，层层递进，让人可以清晰地追踪作者的思路。不过，正是这种极度的系统性，有时会让那些已经具备一定背景知识的读者感到略微冗长。例如，在介绍序列比对算法时，书中花了相当大的篇幅去解释动态规划的每一步细节，虽然对初学者是福音，但对于熟悉Smith-Waterman的专业人士来说，这部分内容读起来会有些拖沓，感觉像是在听一位大师给新生讲解基础概念，虽然准确，但节奏偏慢。我更偏爱那种能快速切入核心难点，并提供多种解决路径对比的论述方式，这本书在“为什么”和“是什么”上做得无懈可击，但在“如何选择最佳路径”的辩论上略显平淡。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深沉的蓝色调搭配着银灰色的字体，给人一种既专业又充满科技感的印象。初翻开扉页，就能感觉到纸张的质地相当不错，厚实而平滑，阅读起来非常舒适，即使长时间盯着那些复杂的图表和公式也不会觉得眼睛疲劳。我很欣赏作者在版式上的用心，段落之间的留白恰到好处，使得整个页面的呼吸感很强，不会有那种信息拥挤的压迫感。而且，书中的插图和图示绘制得极为精细，色彩运用也非常考究，很多关键概念的图解部分，几乎可以说是艺术品了，清晰地勾勒出了分子结构和相互作用的复杂关系，这一点对于我们这种需要依赖视觉辅助来理解抽象概念的学习者来说，简直是太重要了。随书附带的光盘（如果还有的话，现在可能更倾向于在线资源包）内容也组织得很有条理，提供了很多额外的模拟数据和教程链接，这些都极大地丰富了阅读体验，让理论不再是孤立的知识点，而是可以实际操作和探索的工具箱。这本书的整体排版风格，散发出一种严谨、沉稳的气息，让人一拿起它就有了认真对待内容的心理准备，感觉自己捧着的不是一本普通的教材，而是一件精密的科学工具。

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我最近对分子模拟的几个前沿应用非常感兴趣，特别是涉及到药物靶点识别和高通量筛选的那些新算法。拿到这本书后，我最先翻阅的便是关于能量最小化和构象搜索那一章。坦白讲，我对其中引用的一些经典力场参数化方法感到有些意犹未尽。比如，书中对于MM/GBSA和MM/PBSA方法的介绍虽然扎实，但更多停留在原理的阐述上，缺乏对近年来针对蛋白质柔性和溶剂效应修正模型深入探讨的篇幅。我期待看到更多关于QM/MM混合方法的最新进展，特别是它们在处理活性位点电子结构变化时的优势和局限性分析。如果能加入一些关于如何有效处理大规模分子动力学模拟中的采样不足问题的实战案例或算法优化讨论，那对我们进行实际研究的帮助会更大。现在的版本给人的感觉，更像是一部奠基性的经典著作，它很好地梳理了基础，但对于追求极限性能和新颖方法的读者来说，可能需要去查阅最新的期刊文献来补充后现代的工具箱。总的来说，作为理解基石是足够的，但作为前沿指南则稍显保守。

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与其他同类主题的书籍相比，这本书的独特之处在于其对生物学背景的尊重和整合。它没有将结构生物学和计算方法割裂开来，而是始终将讨论的落脚点放在解决实际的生物学问题上，比如蛋白质折叠的能量景观分析，或是小分子与受体口袋的相互作用热点识别。作者很巧妙地穿插了一些历史上的经典案例研究，比如早期对溶菌酶活性位点计算模拟的尝试，这些“考古学”般的回顾，不仅展现了计算方法的发展历程，也让人更深刻地理解了当前方法的优势并非凭空而来，而是经过了漫长的验证和修正。这种历史感和应用导向的叙事方式，让阅读过程充满了对科学探索精神的敬意。它教会我的不仅是如何运用工具，更是如何带着生物学家的好奇心去提出正确的问题。如果说其他书是教我如何使用显微镜，那么这本书则是在告诉我，在显微镜下，到底有什么值得我们去观察和思考的生命奥秘。

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我必须得提一下这本书在计算资源和实践操作方面的缺失感。在数字化时代，理论学习必须与实际计算能力挂钩。书中虽然详细描述了各种算法的数学原理，比如如何计算自由能或优化几何构象，但对于运行这些计算所需的实际硬件要求和软件配置的指导却很简略。例如，在讨论大型蛋白质复合物的分子动力学模拟时，作者没有提供一个关于CPU/GPU资源配比的经验性建议，也没有提及当前主流模拟软件包（如GROMACS, AMBER）中最新并行化策略的性能差异对比。这使得读者在尝试将书中的理论付诸实践时，往往需要在网上进行大量的“踩坑”和搜索工作来弥补这方面的空白。这本书更像是一份关于“食谱”的详细说明，但没有告诉你烤箱的温度应该调到多少，以及不同牌子的面粉如何影响最终成品。对于希望将理论直接转化为可执行的分析流程的工程师和博士生来说，这确实是一个遗憾。

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homology modelling

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于我来说算是蛋白质结构和分子进化认知相关研究的启蒙

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每一章都是一篇很好的review 把structure-function相关的几章看了下

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于我来说算是蛋白质结构和分子进化认知相关研究的启蒙