生物信息学 导读本 导读版pdf电子书版本下载

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缩略词 1

A　生物学研究方式的转变 1

B　生物信息学的定义 7

C　物理学要素 13

D　数据及数据库 19

E　数据类型 29

E1　数据类型 29

E2　生物信息学中数据表达的最佳方法 34

F　计算 37

G　概率与统计 49

G1　概率和概率分布 49

G2　条件概率和贝叶斯法则 56

G3　基本的统计学检验 61

H　模型与数学技术 69

H1　系统特征 69

H2　图论及其应用 72

H3　常微分方程和代数学 79

H4　高级模拟技术 83

H5　形状、变形和生长 86

I　人工智能和机器学习 89

I1　人工智能和机器学习的概论 89

I2　人工智能和机器学习的统计学方法 91

I3　人工智能和机器学习的计算方法 99

J　基因组及其他序列 107

J1　数据库和数据源 107

J2　基因组注释 131

J3　序列分析 139

J4　序列家族、联配和系统发育 160

J5　结构域家族和数据库 173

K　转录物组学 181

K1　转录谱 181

K2　转录分析的统计问题 185

K3　基因表达的差异分析 187

K4　多元技术和网络推理 194

K5　数据标准和实验设计 199

L　蛋白质与蛋白质组学技术 203

L1　蛋白质组学技术 203

L2　相互作用蛋白质组学 213

L3　相互作用数据库和网络 217

L4　结构生物信息学 221

L5　结构分类 241

L6　结构预测和模建 245

L7　分子动力学和药物设计 259

M　代谢物组学 267

N　超分子结构 271

N1　超分子结构 271

N2　组织和生物体尺度结构 273

O　生化动力学 275

O1　新陈代谢网络的研究 275

O2　微积分和代数学的应用 283

P　生理学 289

P1　生理学 289

P2　整合生物学和植物模型 293

P3　整合生物学——结束语 296

Q　图像分析 299

Q1　什么是图像分析 299

Q2　什么是生物科学研究中的图像分析 304

Q3　图像增强 311

Q4　特征检测 315

Q5　数据析取 319

R　文本分析 323

进一步阅读的文献 329

索引 337