包郵生物信息學(第3版/八年制/配增值)

作者：李霞著

出版社：人民衛生出版社出版時間：2024-09-01

開本：其他頁數： 527

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版權信息
本書特色
內容簡介
目錄
作者簡介

生物信息學(第3版/八年制/配增值) 版權信息

ISBN：9787117362511
條形碼：9787117362511 ; 978-7-117-36251-1
裝幀：平裝-膠訂
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
教材
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研究生/本科/專科教材

生物信息學(第3版/八年制/配增值) 本書特色

《生物信息學》第3版為全國高等學校八年制及“5+3”一體化臨床醫學專業第四輪規劃教材，各章節相對獨立，均反映了生物信息學各組學方向上*新成果與發展趨勢。各章布局比較統一，**節是引言，以簡明易懂的語言介紹該章的主要內容，后面各節介紹基本概念和常用生物信息學方法，著重于生物醫學實際應用、操作方法和生物醫學意義的解釋，各章*后附小結和思考題。

生物信息學(第3版/八年制/配增值) 內容簡介

本教材以生物信息學的理論方法為基礎，突出生物信息學在生物醫學組學大數據下的實際應用，同時有適當的精準醫學知識的拓展。本教材注重理論聯系實際，做到體系簡潔，結構合理，力求滿足應用型人才培養的需求。本教材共分為十五章。**章緒論，重在陳述大數據時代下的生物信息學內涵，以及生物信息學在精準醫學發展中的重要作用。第二章至第四章以生物信息學基礎知識與基礎資源為主，包含生物醫學信息學基礎資源、序列比對、高通量測序技術。第五章至第十四章以組學系統為索引，包括基因組、表觀組、轉錄組、調控組、蛋白質組、功能組、通路組、互作組、藥物基因組，重點突出不同組學數據的生物信息學分析理論基礎、相關數據資源及實踐操作方法。

生物信息學(第3版/八年制/配增值) 目錄

緒論 / 1
**節生物信息學的發展歷程 / 1
第二節生物信息學的研究方法及應用 / 3
一、生物信息學研究方法 / 3
二、生物信息學在生命科學中的應用 / 4
第三節大數據與大健康時代的生物信息學 / 5
一、多組學大數據的產生與生物信息學 / 5
二、大數據和精準醫學時代的生物信息學 / 8
三、面向大健康時代的生物信息學/ 9
**篇生物信息學基礎
**章生物序列資源 / 12
**節引言 / 12
第二節 NCBI 數據庫與數據資源 / 13
一、 NCBI 數據庫資源概述 / 13
二、 NCBI 中的重要基礎數據庫介紹/ 14
第三節 UCSC 基因組瀏覽器與數據資源 / 18
一、 UCSC 概述 / 18
二、 UCSC 基因組瀏覽器 / 19
三、 UCSC 中的數據資源和常用工具 / 22
第四節 ENSEMBL 數據資源和工具 / 24
一、 ENSEMBL 數據庫概況 / 24
二、 ENSEMBL 參考基因組資源 / 24
第五節重要的生物醫學數據庫 / 27
一、千人基因組數據資源 / 28
二、 ENCODE 數據庫與數據資源 / 30
三、 TCGA 泛癌數據庫與數據資源 / 31
第二章序列比對 / 35
**節引言 / 35
一、序列比對的作用 / 35
二、同源、相似與距離 / 36
三、替換計分矩陣 / 38
四、實現比對的基本算法：動態規劃法 / 40
第二節全局比對與局部比對 / 43
一、雙序列全局比對與Needleman - Wunsch 算法 / 43
二、雙序列局部比對與Smith - Waterman 算法 / 44
三、多序列比對原理 / 45
四、比對的統計顯著性 / 48
第三節改進時間與空間效率的比對方法 / 48
一、雙序列比對 / 48
二、多序列比對 / 49
三、 PRANK 比對 / 49
第四節數據庫搜索 / 49
一、經典BLAST / 49
二、衍生BLAST / 51
三、 BLAT / 52
四、數據庫搜索統計顯著性 / 53
第五節 RNA 序列比對 / 54
一、 Sankoff 算法 / 54
二、基于Sankoff 算法的簡化比對軟件 / 54
第六節 RNA 序列搜索 / 55
一、 RNA 序列數據庫 / 55
二、 Infernal 軟件 / 56
第七節特殊類型比對簡介 / 58
一、 Glocal 比對 / 58
二、全基因組雙序列比對 / 58
三、全基因組多序列比對 / 58
四、比對測序的reads 到基因組 / 60
第三章序列特征分析 / 63
**節引言 / 63
第二節 DNA 序列特征分析 / 64
一、 DNA 序列的基本信息 / 65
二、 DNA 序列的特征信息 / 66
三、基因組結構注釋分析 / 67
第三節蛋白質序列特征分析 / 70
一、蛋白質序列的基本信息分析 / 70
二、蛋白質序列的特征信息分析 / 73
三、蛋白質序列的功能信息分析 / 75
第四節 RNA 序列與結構特征分析 / 77
一、 RNA 的序列特征 / 77
二、 RNA 的結構特征 / 77
三、 RNA 二級結構預測方法 / 79
四、 RNA 結構預測的在線資源與軟件 / 82
第四章分子進化分析 / 86
**節引言 / 86
第二節系統發生分析與重建 / 86
一、核苷酸置換模型及氨基酸置換模型 / 86
二、系統發生樹的基本概念及搜索方法 / 90
三、分子鐘假說 / 93
第三節核苷酸和蛋白質的適應性進化 / 94
一、中性與近中性理論 / 94
二、微觀適應性進化的檢驗方法 / 94
三、宏觀適應性進化的檢驗方法 / 96
四、適應性進化基因 / 98
第四節分子進化與生物信息學 / 99
一、基因組進化概述 / 99
二、病毒基因組進化 / 100
三、原核生物基因組比較 / 100
四、蛋白質互作網絡進化 / 102
五、代謝網絡進化分析 / 103
六、腫瘤細胞微進化 / 105
第五節應用實例：慢性淋巴細胞白血病突變進化研究 / 107
第二篇功能基因組信息學
第五章新一代測序技術 / 112
**節引言 / 112
第二節新一代測序技術概述 / 112
一、新一代測序技術基本概念 / 112
二、新一代測序技術常見測序儀及工作流程 / 113
三、新一代測序數據存儲、處理與分析 / 118
四、新一代測序短片段比對 / 119
第三節 DNA 測序技術及應用 / 121
一、全基因組測序與外顯子組測序/ 121
二、 DNA 測序數據分析方法 / 121
三、 DNA 測序應用 / 129
第四節 RNA 測序技術與數據分析 / 130
一、 RNA 測序技術流程 / 130
二、 RNA-seq 數據分析 / 131
三、 RNA-seq 的應用 / 131
第五節 ChIP-seq 技術與應用 / 137
一、 ChIP-seq 技術原理 / 137
二、 ChIP-seq 數據的處理方法 / 137
三、 ChIP-seq 技術應用 / 140
第六節單細胞測序技術與應用 / 142
一、單細胞測序技術流程 / 142
二、單細胞測序數據分析 / 149
三、單細胞測序數據庫 / 155
四、單細胞測序技術應用 / 156
第七節宏基因組測序及分析技術 / 158
一、宏基因組概述 / 158
二、獲取微生物基因組的策略和方法 / 159
三、宏基因組拼接質量評估 / 163
四、宏基因組研究的常用工具 / 163
第六章轉錄組數據分析 / 166
**節引言 / 166
一、概述 / 166
二、基因表達測定原理 / 166
三、基因表達測定的應用 / 169
第二節基因表達測定平臺與數據庫 / 170
一、基因表達測定平臺介紹 / 170
二、 Microarray 技術與RNA-seq 技術的比較 / 172
三、基因表達數據庫 / 172
第三節數據預處理與差異表達分析 / 173
一、基因芯片與RNA-seq 數據預處理 / 173
二、差異表達分析基本原理與方法/ 183
三、差異表達分析應用 / 185
第四節聚類分析與分類分析 / 190
一、聚類分析中的距離（相似性）尺度函數 / 190
二、聚類分析中的聚類算法 / 192
三、分類分析 / 196
四、分類模型的分類效能評價 / 200
第五節基因表達譜數據分析軟件 / 201
一、基因表達譜數據分析軟件簡介/ 201
二、 R 語言和Bioconductor / 201
三、差異表達分析軟件 / 202
四、聚類分析軟件介紹 / 204
第七章轉錄調控的信息學分析 / 211
**節引言 / 211
第二節轉錄因子結合模體分析 / 211
一、轉錄因子結合模體表示方法 / 211
二、轉錄因子結合模體數據庫資源/ 213
三、基于已知模體的轉錄因子結合位點預測 / 214
四、轉錄因子結合模體從頭發現 / 215
第三節轉錄因子ChIP-seq 數據分析 / 218
一、轉錄因子ChIP-seq 技術原理及數據庫/ 218
二、轉錄因子ChIP-seq 數據質量控制 / 220
三、轉錄因子ChIP-seq 數據分析要點 / 222
第八章表觀遺傳組數據分析 / 226
**節引言 / 226
第二節 DNA 甲基化組學數據分析 / 226
一、 DNA 甲基化修飾概述 / 226
二、 DNA 甲基化組學數據類型 / 228
三、 WGBS 數據分析要點及工具 / 229
第三節組蛋白修飾組學數據分析 / 233
一、組蛋白修飾概述 / 233
二、組蛋白修飾組學數據類型 / 235
三、組蛋白修飾ChIP-seq 數據分析要點及工具 / 235
第四節染色質可及性組學數據分析 / 239
一、染色質可及性概述 / 239
二、染色質可及性組學數據類型 / 239
第五節三維基因組學數據分析 / 240
一、三維基因組概述 / 240
二、三維基因組學數據類型 / 241
三、三維基因組學數據分析要點及工具 / 242
第九章蛋白質組與蛋白質結構分析 / 246
**節引言 / 246
第二節蛋白質組鑒定 / 247
一、蛋白質、氨基酸和肽段 / 248
二、分離技術 / 250
三、肽段酶解 / 251
四、質譜分析技術 / 252
五、基于質譜數據的蛋白質鑒定 / 254
第三節表達蛋白質組學 / 258
一、基于圖像的蛋白質組定量分析技術 / 259
二、基于標記的蛋白質組定量分析技術 / 260
第四節結構蛋白質組學 / 262
一、蛋白質結構與功能概述 / 264
二、蛋白質結構和結構分類數據庫/ 265
三、蛋白質二級結構預測方法 / 267
四、蛋白質三級結構預測方法 / 269
第五節功能蛋白質組學 / 272
一、蛋白質相互作用組學 / 272
二、修飾蛋白質組學 / 274
三、蛋白基因組學 / 275
第十章生物分子網絡分析 / 278
**節引言 / 278
第二節生物網絡與通路概述 / 278
一、網絡與通路的基本概念 / 278
二、生物網絡與通路類型 / 280
三、生物網絡與通路數據資源 / 282
第三節生物網絡分析 / 287
一、網絡的拓撲屬性 / 287
二、無標度網絡 / 289
三、生物網絡的模塊與模序 / 291
四、生物網絡的動態性 / 293
五、生物網絡分析軟件 / 294
第四節生物網絡的重構和應用 / 297
一、生物網絡重構的一般方法 / 297
二、基因表達與調控網絡的重構和應用 / 298
三、轉錄調控網絡的重構和應用 / 299
四、蛋白質互作網絡的重構和應用/ 301
五、代謝網絡重構和應用 / 302
六、信號轉導網絡的重構和應用 / 302
第十一章基因注釋與功能分析 / 305
**節引言 / 305
第二節基因注釋數據庫 / 305
一、基因本體論數據庫 / 305
二、 KEGG 通路數據庫 / 310
第三節基因集富集分析 / 317
一、富集分析算法 / 317
二、常用富集分析軟件 / 318
三、富集分析應用實例 / 318
第四節基因功能預測 / 321
一、基因功能預測算法 / 321
二、常用基因功能預測軟件 / 326
第十二章分子生物通路數據分析/ 329
**節引言 / 329
第二節分子生物通路數據庫 / 330
一、 KEGG 通路數據庫 / 330
二、 Reactome 數據庫 / 337
三、 PathBank 數據庫 / 348
四、其他數據資源 / 351
第三節分子生物通路分析軟件 / 352
一、生物通路富集分析算法原理 / 352
二、 clusterProfiler 實現通路富集分析 / 352
三、 DAVID 實現通路富集分析 / 357
四、 GSEA 實現通路富集分析 / 363
第四節分子生物通路網絡可視化軟件 / 367
一、 KEGG Mapper / 368
二、 Pathview / 373
三、 PathVisio / 377
四、 PathwayMapper / 381
第三篇生物信息學與人類復雜疾病
第十三章疾病基因組分析原理與方法 / 386
**節引言 / 386
第二節孟德爾疾病致病基因的外顯子組測序研究 / 387
一、孟德爾疾病的基因組特征 / 387
二、研究設計與基本流程 / 387
三、變異位點檢測 / 388
四、致病突變連鎖分析 / 390
五、位點注釋和過濾優選分析 / 391
六、非同義突變有害性評估與分析結果解讀 / 393
七、分析軟件和工具 / 395
第三節復雜疾病易感基因的全基因組關聯研究 / 398
一、復雜疾病的基因組特征 / 398
二、基本概念與原理 / 399
三、常見變異分析原理與方法 / 405
四、罕見變異分析原理與方法 / 411
五、非編碼位點表達調控功能評估/ 413
六、分析軟件和工具 / 414
第四節腫瘤驅動基因的體細胞突變分析 / 421
一、腫瘤的基因組特征 / 421
二、研究設計與原理 / 422
三、腫瘤驅動突變預測 / 422
四、腫瘤驅動基因統計檢測 / 423
五、分析軟件和工具 / 424
第五節疾病基因組相關的公共資源庫 / 426
一、孟德爾遺傳疾病致病突變數據庫 / 426
二、復雜疾病關聯位點數據庫 / 427
三、腫瘤體細胞突變數據庫 / 428
第十四章非編碼RNA 與復雜疾病 / 431
**節引言 / 431
第二節非編碼RNA 與其靶基因 / 432
一、 ncRNA 類別及調控機制 / 432
二、基于測序數據識別新的ncRNA / 434
三、 ncRNA 靶基因的系統識別和功能預測 / 436
四、 ncRNA 相關數據資源 / 440
第三節非編碼RNA 表達異常與重大疾病 / 444
一、疾病相關ncRNA 的識別 / 444
二、差異表達ncRNA 與復雜疾病 / 445
三、異常表達ncRNA 具有疾病標記物潛能 / 447
四、非編碼RNA 異常表達的調控機制剖析 / 451
第四節非編碼RNA 調控異常與復雜疾病 / 453
一、計算識別復雜疾病中ncRNA 參與的調控關系 / 453
二、復雜疾病中ncRNA 參與的ceRNA 調控關系 / 454
三、復雜疾病中多態干擾ncRNA 參與的調控關系 / 455
四、 ncRNA 介導轉錄與轉錄后調控機制 / 456
五、 ncRNA 間的協同調控機制 / 457
第五節復雜疾病非編碼RNA 的計算識別 / 458
第十五章藥物生物信息學 / 461
**節引言 / 461
第二節藥物靶標的信息學識別 / 461
一、藥物靶標概述 / 461
二、藥物靶標數據資源 / 462
三、藥物靶標識別的信息學技術 / 464
四、小分子藥物的性質及其虛擬篩選 / 466
第三節藥物基因組學及其臨床研究策略 / 471
一、藥物基因組學的概念和研究目的 / 471
二、藥物基因組生物標志物的發現與驗證 / 472
三、藥物基因組與新藥開發 / 474
第四節藥物基因組相關生物信息資源 / 476
一、藥物基因組數據庫 / 476
二、生物芯片與藥物基因組學研究/ 478
第五節基于藥物基因組的個體化藥物治療 / 479
一、腫瘤靶向藥物的個體化治療 / 479
二、基于藥物基因組的藥物不良反應預測 / 481
三、基于藥物基因組的用藥劑量預測 / 482
第十六章生物信息學與精準醫學/ 485
**節引言 / 485
第二節生物信息學與醫學信息學融合 / 486
一、生物信息學與醫學信息學的差異 / 486
二、生物信息與醫學信息的融合 / 487
三、疾病相關深度表型挖掘與精準醫學 / 487
第三節生物信息學與生物醫學大數據 / 489
一、第四科學研究范式與數據驅動生物醫學 / 489
二、多組學、跨尺度數據與數字醫學 / 490
三、生物醫學數據共享與隱私 / 490
第四節生物信息學與轉化醫學、精準醫學 / 492
一、 P4 醫學、精準醫學與轉化信息學 / 492
二、基因組醫學信息學與系統醫學建模 / 493
三、智能健康管理與生物信息學 / 494
附錄參考網址 / 497
推薦閱讀 / 498
中英文名詞對照索引 / 500

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生物信息學(第3版/八年制/配增值) 作者簡介

國家二級教授，國務院特殊津貼獲得者，“龍江學者”特聘教授，北京“百千萬人才工程”入選者，省教學名師，省領軍人才梯隊帶頭人，省生物醫學工程學(生物信息學)一級重點學科帶頭人，省優秀中青年專家，五洲女子科技獎獲得者，中國細胞生物學會功能基因組信息學與系統生物學專業委員會會長，中國運籌學會計算系統生物學分會副理事長，科技部重點研發項目評審專家，全國高等學校臨床醫學專業八年制規劃教《生物信息學》主編。

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