本书首先介绍生物信息学的基本概念、产生与发展及主要研究内容，安排了生物学基础、统计学习与推断两章内容供读者选学；然后依次介绍生物信息学资源、序列分析与序列比对、分子系统发生分析等基本内容；接下来学习基因组信息学、生物芯片、转录组信息学、蛋白质组信息学等前沿内容；*后一章介绍系统生物学这一**领域的有关内容。
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目录
序
前言
第1章生物信息学引论 1
1.1 引言 1
1.2 生物信息学的产生与发展 3
1.3 生物信息学的主要研究内容 7
1.4 生物信息学教育与学习 14
问题与练习 15
第2章 生物学基础 16
2.1 蛋白质的结构和功能 16
2.2 遗传信息的载体—— DNA 18
2.3 分子生物学中心法则 19
2.4 基因组 24
2.5 基因表达调控 25
2.6 DNA测序技术 28
问题与练习 40
第3章 统计学习与推理 41
3.1 统计学习与推理基础 41
3.2 统计理论 43
3.3 分类算法 48
问题与练习 63
第4章 生物信息学资源 64
4.1 引言 64
4.2 基因组信息资源 67
4.3 蛋白质信息 76
4.4 生物大分子结构数据库 87
4.5 其他生物学数据库 90
问题与练习 93
第5章 序列分析与序列比对 95
5.1 核酸序列分析 95
5.2 表达序列标签分析 100
5.3 蛋白质序列分析 104
5.4 生物数据综合分析工具 110
5.5 序列比对的基本概念 115
5.6 双序列比对 122
5.7 多重序列比对 126
问题与练习 134
第6章 分子系统发生分析 135
6.1 系统发生与系统发生树 135
6.2 分子进化模型与序列分歧度计算 139
6.3 分子系统发生树的构建 143
6.4 系统发生树的可靠性 151
6.5 分子系统发育分析软件及应用 152
问题与练习 155
第7章 基因组信息学 157
7.1 引言 157
7.2 人类基因组计划和基因组信息学 158
7.3 基因组结构特点 163
7.4 基因组序列分析 167
7.5 基因识别方法 169
7.6 调控元件识别 177
7.7 功能基因组学 181
问题与练习 187
第8章 生物芯片 189
8.1 生物芯片简介 189
8.2 生物芯片的种类 190
8.3 基因芯片的基本原理和基本流程 191
8.4 生物芯片的应用 194
8.5 基因芯片数据预处理 195
8.6 芯片数据分析 199
问题与练习 202
第9章 转录组信息学 203
9.1 表达序列标签技术 204
9.2 基因表达系列分析技术 204
9.3 大规模平行测序技术 206
9.4 RNA-seq测序及测序数据的预处理 207
9.5 RNA-seq测序数据的分析 216
问题与练习 222
第10章 蛋白质组信息学 223
10.1 引言 223
10.2 蛋白质组学常用的实验方法 224
10.3 蛋白质 -蛋白质相互作用 230
10.4 蛋白质翻译后修饰的鉴定 235
10.5 蛋白质组学的应用 243
问题与练习 247
第11章 系统生物学 248
11.1 引言 248
11.2 系统生物学的基本概念 248
11.3 系统生物学的基本技术与方法 252
11.7 信号转导通路 277
11.4 网络构建基础 254
11.8 蛋白质 -蛋白质相互作用网络 283
11.5 基因表达调控网络 273
问题与练习 286
11.6 代谢网络 275
参考文献 288
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