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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:Ahmad, Shandar 编

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:

价格:$ 105.03

装帧:

isbn号码:9783540884347

丛书系列:

图书标签:

• 生物信息学
• 模式识别
• 机器学习
• 数据挖掘
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 生物统计学
• 算法
• 计算生物学
• 序列分析

《生物信息学中的模式识别：洞察基因组、蛋白质组及系统生物学》 简介 在生命科学飞速发展的今天，海量生物数据的涌现对传统的分析方法提出了严峻挑战。从宏大的基因组序列到精细的蛋白质相互作用网络，再到复杂的细胞信号通路，这些数据蕴含着理解生命奥秘的关键信息。如何从这些庞杂、高维且充满噪声的数据中提取出有价值的知识，正是生物信息学所要解决的核心问题。《生物信息学中的模式识别：洞察基因组、蛋白质组及系统生物学》正是为了应对这一挑战而生，它系统地阐述了模式识别这一强大的工具在现代生物学研究中的应用，旨在帮助读者掌握驾驭生物数据、发现隐藏规律、解锁生命机制的必备技能。 本书不仅仅是一本介绍算法的书籍，更是一座连接理论与实践的桥梁。它深入浅出地讲解了支撑模式识别的数学和统计学原理，并着重展示了这些原理如何在生物学的具体场景中得到有效的应用。本书涵盖了从基础的序列比对、基因查找，到复杂的蛋白质结构预测、疾病诊断，再到前沿的系统生物学建模等广泛领域，为研究人员提供了一个全面的视角来理解和利用模式识别技术。 核心内容概述 本书主要围绕生物信息学中的几大核心领域，系统地介绍了模式识别技术的应用，其结构精心设计，旨在提供一个循序渐进的学习路径： 第一部分：生物序列分析中的模式识别 基因组序列是生命最基本的编码信息，而识别序列中的模式是理解基因功能、进化关系乃至疾病机制的起点。本部分将深入探讨： 基础序列比对与相似性搜索： 从Needleman-Wunsch和Smith-Waterman算法的动态规划原理，到BLAST等启发式算法的高效实现，本书将详细介绍如何识别DNA、RNA和蛋白质序列之间的同源性。我们将探讨不同比对算法的优缺点，以及它们在基因家族识别、物种进化分析等方面的应用。特别地，会关注如何处理长序列比对中的计算复杂性，以及如何利用统计学方法评估比对结果的显著性。 基序（Motif）和模式（Pattern）的发现： 基因调控区、蛋白质结合位点等往往包含特定的短序列模式。本书将介绍多种基序发现算法，包括基于概率模型（如隐马尔可夫模型HMM）和基于统计学（如Gibbs采样）的方法。我们将探讨如何区分真阳性基序和随机出现的模式，并展示这些基序在基因启动子识别、转录因子结合位点预测中的实际应用。 基因预测（Gene Prediction）： 识别基因的边界和编码区域是基因组学研究的基础。本书将介绍基于统计学模型（如马尔可夫模型、支持向量机SVM）和机器学习（如神经网络）的基因预测方法。我们将分析不同算法在处理复杂基因结构（如剪接变异、内含子长度变化）时的性能，以及如何结合基因组特征（如GC含量、密码子使用偏好）来提高预测精度。 功能注释（Functional Annotation）： 识别基因序列的功能是理解其生物学意义的关键。本书将介绍如何利用模式识别技术，通过序列相似性搜索（如BLAST对数据库的搜索）、模体分析（如Pfam数据库的利用）以及同源性推断等方法，为未知序列赋予潜在的功能。我们将深入探讨功能注释的挑战，例如同源性不代表功能相似，以及如何处理多重推断带来的假阳性问题。 第二部分：蛋白质组学中的模式识别 蛋白质是生命活动的主要执行者，蛋白质组学研究旨在理解蛋白质的结构、功能、相互作用以及在不同条件下的表达变化。本部分将聚焦于： 蛋白质结构预测与分类： 蛋白质的三维结构决定了其功能。本书将介绍从序列信息预测二级结构（如α-螺旋、β-折叠）和三级结构的方法。我们将探讨基于统计学模型（如基于残基对相互作用）、机器学习（如深度学习模型）以及实验数据（如X射线晶体学、NMR）辅助预测的技术。同时，也将介绍基于结构模板的蛋白质结构分类方法（如SCOP, CATH），以及如何利用模式识别来识别相似的折叠结构。 蛋白质功能预测（Protein Function Prediction）： 类似于基因功能预测，蛋白质功能预测是理解其生物学角色至关重要的一步。本书将介绍基于序列特征（如保守区域、功能域）、结构特征（如活性位点）、文献挖掘以及蛋白质-蛋白质相互作用网络信息等多种模式识别方法。我们将深入分析不同数据源和算法的结合策略，以及如何处理功能预测中的模糊性和多义性。 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的分析： 蛋白质很少孤立地工作，它们通过相互作用形成复杂的网络。本书将介绍如何从不同的数据源（如酵母双杂交、共免疫沉淀、同源性推断）识别蛋白质之间的相互作用。我们将深入探讨利用图论和机器学习方法来分析PPI网络的拓扑结构，例如识别关键节点（hub proteins）、模块（modules）和信号通路，以及如何利用这些模式来推断蛋白质复合物的形成和功能。 蛋白质组学数据分析： 蛋白质组学实验（如质谱分析）会产生大量的表达数据。本书将介绍如何利用模式识别技术来识别差异表达的蛋白质，例如使用t检验、ANOVA等统计方法，以及更复杂的机器学习算法（如主成分分析PCA、线性判别分析LDA）。我们将探讨如何处理蛋白质组学数据中的噪声和变异性，以及如何利用模式识别来发现与特定表型（如疾病状态）相关的蛋白质生物标志物。 第三部分：系统生物学与集成分析中的模式识别 系统生物学旨在从整体层面理解生物系统，而集成分析是将来自不同层级（基因组、转录组、蛋白质组、代谢组）的数据整合起来进行研究。本部分将探讨： 基因表达调控网络的推断： 基因之间的相互调控构成复杂的网络。本书将介绍如何从基因表达数据中推断这些调控关系，例如使用贝叶斯网络、回归模型、以及基于信息论的方法。我们将分析不同推断方法的优势和局限性，以及如何通过实验验证来提高推断结果的可靠性。 信号通路与代谢通路分析： 生物体内的信号传导和代谢过程遵循特定的通路。本书将介绍如何利用已有的通路数据库（如KEGG, Reactome）以及基于模式识别的算法来识别参与特定生物学过程的通路，或者发现新的通路。我们将探讨如何将基因表达数据与通路信息相结合，以理解细胞对外界刺激的响应。 多组学数据集成与模式挖掘： 将来自不同组学层面的数据整合起来，能够提供更全面的生物系统视图。本书将介绍多种多组学数据集成的方法，包括特征选择、降维技术（如t-SNE, UMAP）以及多视图学习。我们将展示如何利用这些方法来发现跨越不同组学层面的隐藏模式，例如将基因表达变化与蛋白质水平变化、代谢产物变化联系起来，从而更深入地理解疾病发生机制。 计算模型构建与仿真： 系统生物学的一个重要目标是构建计算模型来模拟生物系统的行为。本书将介绍如何利用模式识别的结果来参数化和验证这些模型，例如通过对模拟结果与实验数据的比较，来迭代优化模型。我们将探讨如何利用诸如神经网络、agent-based modeling等方法来构建和分析动态的生物系统模型。 本书特色 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解了模式识别的核心理论和算法，更通过大量的生物信息学实例，展示了这些技术在解决实际生物学问题中的应用，使读者能够理论联系实际。 跨学科的视角： 书中融合了计算机科学、统计学、数学和生物学等多方面的知识，为读者提供了一个跨学科的学习平台。 丰富的案例研究： 通过对基因组学、蛋白质组学和系统生物学中的经典问题进行案例分析，读者可以直观地理解模式识别技术的强大威力。 循序渐进的学习曲线： 本书的章节安排从基础概念逐步深入到复杂应用，确保不同背景的读者都能从中获益。 面向未来： 本书不仅涵盖了当前主流的模式识别技术，也展望了未来在生物信息学领域的发展趋势，激发读者的探索欲。 谁适合阅读本书 本书的目标读者包括但不限于： 生物信息学研究人员和学生： 希望深入了解和掌握生物信息学中模式识别技术的专业人士。 生命科学领域的科研工作者： 包括遗传学家、分子生物学家、生物化学家、医学研究人员等，他们可能需要利用生物信息学工具来分析自己的实验数据。 计算机科学和统计学背景的学生和研究人员： 对将所学知识应用于生物学领域感兴趣的学者。 对生物数据分析和机器学习感兴趣的任何人： 本书将提供一个坚实的学习基础。 结语 在海量生物数据时代，模式识别已成为解锁生命奥秘的关键钥匙。《生物信息学中的模式识别：洞察基因组、蛋白质组及系统生物学》将为您提供一把开启这扇大门的金钥匙，帮助您在纷繁复杂的生物数据海洋中，精准定位、深刻洞察，从而推动生命科学研究的不断前进。本书是您在生物信息学领域进行学术研究和技术实践的宝贵资源。

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