导语

  

内容提要

  

    本书主要介绍生物信息学基本概念、主要算法和常用工具。全书共15章，涵盖生物分子数据产生、数据库、序列联配、基因组拼接及其基因预测、系统发生树构建、组学数据(转录、三维、单细胞等)分析、群体遗传分析等内容，同时包括生物信息学统计与算法基础和计算机基础。每章(绪论除外)前均设计了思维导图，帮助读者更好地理解各章知识点和逻辑关系；每章后均安排了一篇以相关领域代表人物为主线的“历史与人物”短文，有助于读者理解学科发展脉络。书后还提供了丰富的生物信息学资源(主流软件工具和数据库)，作为学习本书的辅助资料。
    本书可作为生物信息学等相关专业本科生和研究生的入门教材，也可供从事生物学、生物信息学及相关专业领域科研工作者阅读。

    樊龙江  浙江大学生物信息学研究所和作物科学研究所教授，生物信息学和作物遗传育种专业博士生导师。教育部“新世纪优秀人才支持计划”获得者，浙江省生物信息学学会副理事长，德国DAAD访问学者。自2000年起，直接参与浙江大学生物信息学学科筹建，为浙江大学第一批生物信息学专业导师。

第二版前言
第一版序
第一版前言
本书使用说明
致敬经典
第1章  绪论
  第一节  生物信息与生物信息学
    一、迅速增长的生物信息
    二、生物信息学概念
  第二节  生物信息学历史与展望
    一、发展简史
    二、应用领域
    三、学科展望
  习题
  历史与人物“bioinformatics”之名的由来
第2章  生物信息类型及其产生途径
  第一节  生物信息类型与测序技术
    一、生物信息的类型
    二、第一代测序技术
    三、第二代测序技术
    四、第三代测序技术
  第二节  组学数据及其测定
    一、基因组
    二、转录组
    三、其他组学数据
  第三节  蛋白质序列及其结构测定
    一、蛋白质序列与蛋白质互作测定
    二、蛋白质结构测定
  习题
  历史与人物 第一台高通量测序仪与罗斯伯格
第3章  分子数据库
  第一节  分子序列数据库概述
    一、分子数据库及其记录格式
    二、数据库序列递交与检索
  第二节  核苷酸序列相关数据库
    一、核苷酸初级数据库
    二、核苷酸二级数据库
  第三节  蛋白质相关数据库
    一、蛋白质序列与结构数据库
    二、蛋白质功能域等其他数据库
  习题
  历史与人物 分子数据库与戴霍夫和戈德
第4章  两条序列联配及其算法
  第一节  序列联配与计分矩阵
    一、序列联配
    二、计分矩阵
  第二节  两条序列联配算法
    一、Needleman-Wunsch算法
    二、Smith-Waterman算法
  第三节  BLAST算法及数据库搜索
    一、BLAST算法
    二、利用BLAST进行数据库序列搜索
    三、序列相似性的统计推断
  习题
  历史与人物 序列联配算法与三个“man”
第5章  多序列联配及功能域分析
  第一节  多序列联配算法
    一、多序列全局联配算法
    二、多序列局部联配算法
  第二节  蛋白质序列功能域
    一、功能域概念
    二、功能域模型
  第三节  熵与信息量
    一、熵与不确定性
    二、多序列联配结果的信息量估计
  习题
  历史与人物 基序、ClustalW与杜立特
第6章  系统发生树构建
  第一节  系统发生树概述
    一、系统发生树的概念
    二、遗传模型
  第二节  距离法
    一、UPGMA法
    二、Fitch-Margoliash法
    三、邻接法
    四、最小进化法
  第三节  最大似然法
    一、DNA序列的似然模型
    二、基于最大似然法建树
  第四节  其他方法
    一、最大简约法
    二、贝叶斯法
    三、基因组组分矢量法
  习题
  历史与人物 邻接法、MEGA与根井正利
第7章  基因组调查、拼装与分析
  第一节  基于字符串的基因组调查分析
    一、基因组大小估计
    二、基因组复杂度估计
  第二节  基因组序列拼接与组装
    一、基因组测序策略与步骤
    二、基因组序列拼接算法
    三、基因组染色体水平组装
  第三节  基因组序列分析与比较
    一、基因组序列构成分析
    二、基因组可视化
    三、比较基因组学分析
  第四节  基因组重测序数据分析
    一、分析流程与变异鉴定方法
    二、泛基因组分析
  习题
  历史与人物 文特尔和帕夫纳的神来之笔
第8章  基因预测及其功能和结构注释
  第一节  蛋白质编码基因预测
    一、基因预测方法及其流程
    二、隐马尔可夫模型预测方法
  第二节  基因功能注释
    一、基于已知基因和功能域数据
    二、基于功能分类和代谢途径
  第三节  蛋白质结构预测
    一、蛋白质结构概述
    二、蛋白质二级和三级结构预测
    三、基因突变与蛋白质三维结构功能分析
  习题
  历史与人物 HMM、马尔可夫及其他
第9章  非编码RNA鉴定与功能预测
  第一节  小RNA计算识别与靶基因预测
    一、miRNA主要特征及计算识别
    二、siRNA主要特征及计算识别
    三、小RNA靶基因预测
  第二节  长非编码RNA鉴定与功能预测
    一、lncRNA鉴定与功能预测
    二、circRNA鉴定与功能预测
  习题
  历史与人物 首届中国生物信息学终身成就奖
第10章  基因转录与调控网络
  第一节  转录组数据分析
    一、转录组序列比对和拼接
    二、基因表达分析
    三、基因可变剪接与融合
    四、基因簇鉴定
  第二节  甲基化分析
    一、DNA甲基化
    二、RNA甲基化
  第三节  基因调控网络分析
    一、生物网络
    二、基因调控网络
  习题
  历史与人物 DNA自动测序仪、系统生物学与胡德
第11章  宏基因组分析
  第一节  16S rRNA等基因序列数据
    一、质控与分析流程
    二、物种多样性估计
    三、群落结构分析
  第二节  全基因组序列数据
    一、分析流程及其主要工具
    二、宏基因组拼接与物种注释
  习题
  历史与人物 16S rRNA、生命之树与乌斯
第12章  新类型组学数据分析与利用
  第一节  三维基因组
    一、三维基因组数据标准化
    二、染色质三维多级结构鉴定
    三、三维基因组组装与可视化
  第二节  单细胞组学数据
    一、单细胞组学技术概况
    二、单细胞基因组分析
    三、单细胞转录组分析
  第三节  基因组预测与选择
    一、基因组数据与动植物育种
    二、复杂性状的基因组预测与选择
  第四节  其他
    一、表型组之图像识别
    二、合成生物学之基因组设计
    三、翻译组
  习题
  历史与人物 深度学习“三剑客”
第13章  群体遗传分析
  第一节  群体遗传多态性与结构分析
    一、遗传多态性及其估计
    二、群体遗传结构分析
  第二节  自然选择的统计检验
    一、基于种内多态性的检验方法
    二、基于种间分歧度的检测方法
  第三节  种群历史的溯祖分析
    一、溯祖理论与溯祖模拟
    二、种群进化模型的溯祖测验
    三、有效群体大小的溯祖估计
  第四节  数量遗传学分析
    一、QTL定位
    二、全基因组关联分析
    三、混池分离分析
  习题
  历史与人物 马莱科特和科克汉姆的“神器”
第14章  生物信息学统计与算法基础
  第一节  贝叶斯统计
    一、贝叶斯统计概述
    二、贝叶斯统计与生物信息学
    三、图论与概率图模型
  第二节  概率图模型
    一、隐马尔可夫模型
    二、贝叶斯网络
    三、神经网络
  第三节  机器学习算法
    一、最大期望算法
    二、马尔可夫链蒙特卡罗方法
    三、动态规划
    四、遗传算法
  习题
  历史与人物 贝叶斯之谜
第15章  生物信息学计算机基础
  第一节  Unix/Linux操作系统
    一、系统特点及其结构
    二、Linux Shell常用命令
  第二节  计算机编程语言
    一、计算机编程语言概述
    二、Python语言与Biopython简介
    三、R语言与Bioconductor简介
    四、MySQL语言
  第三节  其他
    一、并行化
    二、算法与画图
  习题
  历史与人物 Python语言与范罗苏姆
主要参考文献
  附录1  生物信息学常用代码和关键词
  附录2  生物信息学主要数据库与分析工具
  附录3  生物信息学常用英文术语及释义
中文名词索引
英文名词索引
后记