中圖網小程序
一鍵登錄
更方便
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應用
-
>
決戰行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調優實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
生物信息學-計算技術和軟件導論 版權信息
- ISBN：9787030426390
- 條形碼：9787030426390 ; 978-7-03-042639-0
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
生物信息學-計算技術和軟件導論 本書特色
本書綜述生物信息學中的關鍵技術和軟件的研究和應用現狀，主要包括如下內容：生物信息學的計算和數學基礎；單分子測序技術和單細胞測序的生物信息學技術；基因組組裝的常用軟件及算法、宏基因組學的研究方法、系統發育樹和溯祖樹；以及偏向于功能方面的轉錄組、蛋白質組、代謝組的分析方法。
生物信息學-計算技術和軟件導論 內容簡介
本書綜述生物信息學中的關鍵技術和軟件的研究和應用現狀，主要包括如下內容：生物信息學的計算和數學基礎；單分子測序技術和單細胞測序的生物信息學技術；基因組組裝的常用軟件及算法、宏基因組學的研究方法、系統發育樹和溯祖樹；以及偏向于功能方面的轉錄組、蛋白質組、代謝組的分析方法。
生物信息學-計算技術和軟件導論 目錄
目錄
生物信息學基礎篇
第1章 生物信息學一些前沿領域簡介 3
1.1 生物信息大數據 3
1.2 復雜網絡分析概論 11
1.3 復雜網絡分析實例：以微生物群系醫學生態網絡為例 15
1.4 深度學習、計算智能與人工智能 21
1.5 醫學生態學 25
1.6 DNA計算機-生物學對計算機科學的回饋 30
第2章 系統發育樹與溯祖分析 38
2.1 樹的概念 38
2.2 主要的建樹方法 39
2.3 模型選擇 50
2.4 貝葉斯方法 54
2.5 溯祖理論 60
2.6 物種樹估計 64
第3章 群體遺傳學數據分析軟件簡介 70
3.1 多功能軟件比較 70
3.2 理論模型與分析方法的實現方式 72
3.3 軟件運行方式與編程語言 79
3.4 總結與展望 79
第4章 生物信息學中重要統計計算方法和模型 85
4.1 計算機模擬技術 85
4.2 馬爾可夫蒙特卡羅法 93
4.3 隱馬爾可夫模型 98
4.4 貝葉斯統計 105
4.5 統計學習 114
4.6 高斯圖模型 120
生物信息組學技術篇
第5章 第三代基因測序組裝算法和軟件技術 129
5.1 第三代基因測序及組裝技術簡介 129
5.2 第三代基因組裝算法及軟件簡介：以DBG20LC和SPARC為例 132
5.3 三代基因組裝算法和軟件比較 139
5.4 DBG20LC和SPARC軟件使用簡介 140
第6章 基因組第二代測序數據的生物信息學分析 145
6.1 基因測序技術簡介 145
6.2 基因組裝技術 149
6.3 外顯子基因突變檢測 154
6.4 單細胞測序數據的基因組裝 156
第7章 轉錄組數據的生物信息學分析 160
7.1 轉錄組技術的發展 160
7.2 RNA-seq數據的質量控制 163
7.3 基于參考基因組的轉錄組分析 164
7.4 無參考基因組的轉錄組的從頭拼裝及拼裝質量評估 170
第8章 非編碼RNA研究常用數據庫及軟件 175
8.1 非編碼RNA概述 175
8.2 非編碼RNA常用數據庫 179
8.3 非編碼RNA研究常用軟件 184
第9章 蛋白質組學研究常用軟件簡介 210
9.1 蛋白質組學簡介 210
9.2 計算蛋白質組學的應用 215
9.3 計算蛋白質組學算法與數據庫 230
第10章 新藥物發現中的生物信息學軟件簡介 236
10.1 大型藥物設計平臺 237
10.2 分子視圖軟件 238
10.3 化學結構編輯程序 242
10.4 分子對接與虛擬篩選軟件 245
10.5 配體構象搜索軟件 250
10.6 藥效團模擬軟件 251
10.7 分子動力學模擬軟件 254
10.8 在線藥物設計資源列表 255
10.9 小結 257
第11章 宏基因組學概述及生物信息學分析 260
11.1 宏基因組學技術簡介 260
11.2 宏基因組學研究流程 261
Chapter 12 Bioinformatics for Metabolomics：An Introduction 277
Abstract 277
12.1 Introduction to Metabolomics 277
12.2 Technologies for Metabolomics 280
12.3 Data Formats for Metabolomics 285
12.4 Databases for Metabolomics 287
12.5 General Principles for Metabolomic Data Analysis 292
12.6 From Spectra to Metabolite Lists：Bioinformatics for Metabolite Identification 293
12.7 From Metabolite Lists to Significant Metabolites：Multivariate Statistics 300
12.8 From Significant Metabolites to Pathways：Bioinformatics for Metabolite Interpretation 306
12.9 Conclusion 310
展開全部
書友推薦
- >
伯納黛特,你要去哪(2021新版)
- >
企鵝口袋書系列·偉大的思想20:論自然選擇(英漢雙語)
- >
月亮與六便士
- >
二體千字文
- >
【精裝繪本】畫給孩子的中國神話
- >
唐代進士錄
- >
煙與鏡
- >
姑媽的寶刀
本類暢銷
