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醫用生物信息學理論與實踐 版權信息
- ISBN：9787030585554
- 條形碼：9787030585554 ; 978-7-03-058555-4
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
醫用生物信息學理論與實踐 本書特色
內容主要包括基本的分子生物學數據庫、序列比對策略和方法以及如何對基礎和臨床醫學研究中產生的常見分子生物學數據（如基因表達譜數據,miRNA表達譜數據，SNP基因型數據等）進行生物信息學分析。我們還特別介紹了一個乳腺癌生物信息學綜合數據分析案例，便于學生理解和學習。
醫用生物信息學理論與實踐 內容簡介
內容主要包括基本的分子生物學數據庫、序列比對策略和方法以及如何對基礎和臨床醫學研究中產生的常見分子生物學數據(如基因表達譜數據,miRNA表達譜數據，SNP基因型數據等)進行生物信息學分析。我們還特別介紹了一個乳腺癌生物信息學綜合數據分析案例，便于學生理解和學習。
醫用生物信息學理論與實踐 目錄
目錄
前言
第1章 序列比對 1
1.1 序列比對簡介 1
1.1.1 同源、相似和距離 1
1.1.2 序列比對的作用 2
1.1.3 序列比對算法簡介 2
1.2 數據庫搜索BLAST 5
1.2.1 BLAST 簡介 6
1.2.2 BLAST 搜索頁面的功能 6
1.2.3 BLAST 常用搜索數據庫 7
1.2.4 BLAST 標準核酸搜索頁面簡介 8
1.2.5 BLAST 參數設置 10
1.2.6 其他的BLAST 搜索頁面 13
1.2.7 使用NCBI 網站BLAST 服務的其他方式 14
1.2.8 BLAST 搜索結果頁 14
1.3 多序列比對 17
1.3.1 Clustal Omega 18
1.3.2 Kalign 20
1.3.3 MAFFT 21
1.3.4 MUSCLE 22
1.3.5 MView 23
1.3.6 T-Coffee 25
第2章 基因芯片數據分析 27
2.1 基因芯片測定平臺簡介 27
2.1.1 cDNA 芯片 27
2.1.2 寡核苷酸芯片 28
2.1.3 原位合成芯片 28
2.1.4 光纖微珠芯片 29
2.2 基因表達數據庫常用分析軟件 29
2.2.1 基因表達數據庫 29
2.2.2 微陣列基因表達數據庫 30
2.2.3 其他常用基因表達數據庫 31
2.3 基因芯片數據預處理與差異表達分析 32
2.3.1 基因芯片數據預處理 32
2.3.2 基因芯片差異表達分析 36
2.4 基因芯片數據的聚類分析和分類分析 38
2.4.1 聚類分析 38
2.4.2 分類分析 42
2.4.3 分類模型的分類效能評價 44
2.5 基因芯片數據的常用分析軟件 45
2.5.1 R 語言和BioConductor 45
2.5.2 BRB-ArrayTools 基因芯片數據預處理軟件 46
2.5.3 SAM 差異表達分析軟件 46
2.5.4 聚類分析軟件Cluster 和TreeView 49
第3章 基因注釋與功能分析 51
3.1 基因注釋數據庫 51
3.1.1 GO 數據庫 51
3.1.2 KEGG 數據庫 53
3.2 基因富集分析算法及軟件實現 55
3.2.1 基因富集分析算法簡介 55
3.2.2 基因功能和信號通路富集分析 56
第4章 SNP 數據分析與相關數據庫 65
4.1 SNP 簡介 65
4.2 哈迪-溫伯格平衡定律 66
4.2.1 哈迪-溫伯格平衡群體的判斷 66
4.2.2 SPSS 軟件實現哈迪-溫伯格平衡群體的判斷 67
4.3 SNP 關聯分析 69
4.3.1 SNP 關聯分析介紹 69
4.3.2 SPSS 軟件實現SNP 關聯分析 70
4.4 SNP 互作分析 73
4.4.1 多因子降維法 73
4.4.2 應用R 軟件的MDR 軟件包實現多因子降維法 73
4.5 SNP 單體型分析及識別Tag SNP 77
4.5.1 SNP 單體型分析 77
4.5.2 Haploview 軟件實現 78
4.6 全基因組關聯分析數據分析簡介 85
4.7 SNP 相關數據庫簡介 86
4.7.1 dbSNP 數據庫 86
4.7.2 dbGaP 數據庫 89
第5章 蛋白質組學數據分析 91
5.1 蛋白質組學概述 91
5.2 蛋白質組學研究的技術體系 92
5.2.1 蛋白質組電泳分析技術 93
5.2.2 蛋白質組質譜分析技術 95
5.2.3 功能蛋白質組學技術 96
5.2.4 結構蛋白質組學技術 98
5.3 蛋白質組學數據庫及分析軟件 98
5.3.1 蛋白質序列數據庫 99
5.3.2 蛋白質模式模體數據庫 103
5.3.3 蛋白質結構數據庫 105
5.3.4 蛋白質結構預測數據庫 109
5.4 蛋白質注釋及功能預測 114
5.4.1 基于序列相似性的功能預測 114
5.4.2 基于蛋白質信號的功能預測 115
5.4.3 基于蛋白質序列特征的功能預測 115
5.4.4 基于蛋白質空間結構的功能預測 116
5.4.5 基于蛋白質相互作用的功能預測 116
5.4.6 基于基因組上下文的功能預測 116
5.5 蛋白質相互作用網絡構建及網絡分析 116
5.5.1 綜合蛋白質相互作用數據庫 117
5.5.2 特定物種的蛋白質相互作用數據庫 123
第6章 非編碼RNA 與復雜疾病 125
6.1 miRNA 概述及其研究策略 125
6.1.1 miRNA 概述 125
6.1.2 miRNA 表達譜檢測 127
6.1.3 miRNA 靶基因預測分析 129
6.1.4 miRNA 功能篩選 131
6.1.5 miRNA 數據庫資源 131
6.2lncRNA 概述及靶基因識別 138
lncRNA 數據庫 141
6.3非編碼RNA 表達譜與復雜疾病 142
6.3.1 基于miRNA 表達譜識別癌癥相關miRNA 143
6.3.2 基于lncRNA 表達譜識別癌癥相關lncRNA 144
6.3.3 基于非編碼RNA 表達譜分類人類癌癥 145
6.3.4 疾病相關數據庫 145
第7章 生物分子網絡 149
7.1生物分子網絡簡介 149
7.1.1 生物分子網絡的基本概念 149
7.1.2 生物分子網絡的可視化 152
7.2生物分子網絡拓撲屬性分析 156
7.2.1 生物分子網絡拓撲屬性的定義 156
7.2.2 生物分子網絡拓撲屬性分布的特征 159
7.2.3 生物分子網絡拓撲屬性的計算 159
7.3生物分子網絡模塊和聚類 161
7.3.1 生物分子網絡模塊的定義 161
7.3.2 網絡模塊的搜索工具 162
7.4常見生物分子網絡和相關數據庫 164
7.4.1 蛋白質互作網絡 164
7.4.2 基因轉錄調控網絡 167
7.4.3 細胞內代謝與信號傳導網絡 168
7.4.4 人類疾病網絡與藥物靶點網絡 169
參考文獻 171
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