Computational and Evolutionary Analysis of HIV Molecular Sequences pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Rodrigo, Allen G.; Learn Jr, Gerald H.; Learn, Gerald H.

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2000-10

价格:$ 258.77

装帧:

isbn号码:9780792379942

丛书系列:

图书标签:

HIV
Molecular Sequences
Computational Biology
Evolutionary Biology
Bioinformatics
Viral Genetics
Sequence Analysis
Phylogenetics
Data Mining
Algorithms

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具体描述

Computational and Evolutionary Analysis of HIV Molecular Sequences is for all researchers interested in HIV research, even those who only have a nodding acquaintance with computational biology (or those who are familiar with some, but not all, aspects of the field). HIV research is unusual in that it brings together scientists from a wide range of disciplines: clinicians, pathologists, immunologists, epidemiologists, virologists, computational biologists, structural biologists, evolutionary biologists, statisticians and mathematicians. This book seeks to bridge the gap between these groups, in both subject matter and terminology. Focused largely on HIV genetic variation, Computational and Evolutionary Analysis of HIV Molecular Sequences covers such issues as sampling and processing sequences, population genetics, phylogenetics and drug targets.

好的，这是一本关于计算与进化分析的图书简介，但它不包含《Computational and Evolutionary Analysis of HIV Molecular Sequences》中的内容。 --- 书名：《先进生物信息学中的计算方法与应用》作者： [作者姓名，例如：张伟，李芳] 出版社： [出版社名称，例如：科学出版社] 出版年份： [年份，例如：2023] --- 内容概要本书深入探讨了现代生物学研究中至关重要的计算方法和算法，聚焦于基因组学、蛋白质组学以及系统发育分析三大核心领域。旨在为生命科学、生物工程以及计算科学的研究者和学生提供一套全面且实用的工具箱，用于处理和解析海量生物数据。本书不涉及病毒学或特定病原体的分子序列分析，而是侧重于通用的、跨物种的计算建模与数据挖掘技术。全书结构清晰，从基础的数据结构和算法设计开始，逐步深入到复杂的生物网络建模和高通量测序数据处理流程。我们着重强调理论与实践的结合，通过大量的案例分析和伪代码示例，帮助读者掌握如何将数学模型转化为有效的生物学洞察。第一部分：生物信息学基础与数据处理本部分奠定了计算生物学研究的基石，重点关注生物数据的存储、检索和预处理技术。第一章：生物序列数据的组织与检索本章详细介绍了处理DNA、RNA和蛋白质序列所必需的数据结构。我们将探讨如何高效地表示和存储大规模序列数据库，如使用后缀树（Suffix Trees）和BWT（Burrows-Wheeler Transform）索引技术，以实现快速的模式匹配和序列比对。内容包括Smith-Waterman和BLAST算法的优化实现，侧重于提高在分布式计算环境下的查询效率。第二章：高通量测序数据的预处理与质量控制随着新一代测序（NGS）技术的普及，数据量呈指数级增长。本章专注于处理原始测序读段（Reads）的挑战。内容涵盖质量评分（Phred Score）的解读、错误校正算法（如基于图的校正方法）的原理与应用，以及有效的数据过滤策略，确保后续分析的可靠性。我们将详细讨论K-mer计数在初步质量评估和物种鉴定中的作用。第三章：基础序列比对与组装算法本章深入讲解了全局比对（Needleman-Wunsch）和局部比对（Smith-Waterman）算法的动态规划原理及其在不同生物学场景下的适用性。随后，我们将重点分析De Novo和基于参考基因组的组装策略。对于De Novo组装，详细阐述了Overlap-Layout-Consensus (OLC)和基于图的组装（如A-Bruijn 图）的优势与局限性，并探讨了如何利用读段覆盖度信息进行组装质量评估。第二部分：基因组学与功能注释本部分聚焦于从序列数据中提取结构信息和生物学功能，重点放在基因组特征的预测和分析上。第四章：基因和结构预测的统计模型本章探讨了识别基因结构（如外显子、内含子边界）的关键计算模型。核心内容是隐马尔可夫模型（HMMs）在蛋白质结构域识别和基因预测中的应用。我们将构建一个基础的HMM框架，用于区分编码区和非编码区，并讨论如何使用Viterbi算法进行最优序列解析。此外，还将介绍基于机器学习的替代剪接位点预测方法。第五章：比较基因组学中的同源性与保守性分析比较基因组学是理解物种间差异和共同祖先关系的关键。本章详细介绍基因家族鉴定和共线性分析。内容包括如何使用MCScanX等工具背后的核心算法，来识别染色体级别的重排和片段重复。我们还将探讨基因树的构建与物种树的校准，确保进化关系分析的准确性。第六章：转录组学数据的量化与差异表达分析本章专门处理RNA测序（RNA-Seq）数据。重点在于基因表达水平的量化，包括使用Salmon或Kallisto等快速量化工具背后的伪比对（Pseudo-alignment）技术。随后，本部分将详述统计模型（如DESeq2和edgeR的负二项分布模型）在确定差异表达基因（DEGs）中的应用，以及如何进行下游的通路富集分析（如GO和KEGG）。第三部分：进化系统发育分析与网络构建本部分是本书的难点和重点，专注于利用计算工具推断生命历史和生物分子间的相互作用网络。第七章：系统发育树的构建方法本章全面覆盖了构建可靠系统发育树的计算策略。我们将区分基于距离的方法（如UPGMA和Neighbor-Joining）和基于字符的方法（如最大简约法和最大似然法）。特别地，我们将深入解析Felsenstein的似然性公式，并讨论如何使用如RAxML或IQ-TREE等软件背后的启发式搜索策略来寻找最优拓扑结构。第八章：分子钟校准与时间推断系统发育分析的最终目标之一是估计进化的时间尺度。本章介绍了分子钟假说的检验方法，并详细介绍了贝叶斯方法（如BEAST）在分子时间校准中的核心地位。内容包括先验信息（如化石证据）的整合，以及后验概率的解释，以确定分化事件发生的大致时间。第九章：生物分子网络建模与分析生命活动依赖于复杂的相互作用网络。本章探讨了蛋白质-蛋白质相互作用网络（PPI）和代谢网络的计算建模。我们将引入图论（Graph Theory）的基础概念，如中心性度量（度中心性、介数中心性），用于识别网络中的关键节点（Hubs）。此外，还将介绍模块检测算法（如Louvain算法）在识别功能性生物学群组中的应用。目标读者本书适合于： 1. 生命科学（生物学、遗传学、生物化学）的研究生和博士后，希望掌握高级计算分析技能的人员。 2. 计算机科学和统计学的学生，有兴趣将算法应用于生物学问题的研究者。 3. 在制药、农业或生物技术行业中从事数据分析的专业人士。掌握本书内容后，读者将能够独立设计、执行和解释复杂的基因组学、转录组学和进化分析项目，为解决前沿的生物学难题打下坚实的计算基础。