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编辑推荐

适读人群 ：本书适用于生命科学、农学、医学等相关专业学生使用，也可供从事生物学相关科研人员参考。
　　《生物信息学分析实践》共分七章，内容涵盖了数据库检索、核酸序列分析、氨基酸序列分析、蛋白质空间结构预测、RNA分析等诸多技术问题。在系统阐述原理和方法基础上，突出实战技巧，循序渐进，全面介绍生物学软件及数据库的应用，具有较强的实用性和可操作性。《生物信息学分析实践》图文并茂、通俗易懂，语言生动活泼，表述深入浅出，且大量实例均来自科研实践，具有经典的普适性，是一本实用的生物信息学分析手册与操作指南。

内容简介

　　《生物信息学分析实践》内容主要包括生物信息学简介、三大数据库检索、引物设计及测序结果分析、核酸序列分析、蛋白质序列分析、蛋白质空间结构预测、系统发育分析、RNA分析。《生物信息学分析实践》的一大特色在于丰富的实例和图表，使读者可以很直观地了解和掌握书中的内容。
　　《生物信息学分析实践》取材新颖，实践性强，是一本实用的生物信息学分析手册与操作指南，适用于生命科学、农学、医学等相关专业学生使用，也可用于从事生物学相关的科研人员、教师参考使用。

目录

序
前言
第一章 生物信息学简介
1．1 生物信息学基础
1．1．1 什么是生物信息学
1．1．2 生物信息学的形成与发展
1．1．3 生物信息学的研究内容
1．2 生物信息学应用
1．2．1 生物信息学的热点领域
1．2．2 信息技术与生物信息学

第二章 数据库检索
2．1 综合性数据库NCBI
2．1．1 NCBI简介
2．1．2 NCBI数据库介绍
2．1．3 Entrez简介
2．1．4 Entrez检索实例
2．2 综合性数据库EMBL-EBI
2．2．1 EBI简介
2．2．2 EBI数据库简介
2．2．3 SRS简介
2．2．4 SRS检索实例
2．2．5 BioMart简介
2．2．6 BioMart检索实例
2．3 UCSC基因组浏览器
2．3．1 UCSC基因组浏览器简介
2．3．2 UCSC基因组浏览器检索实例

第三章 引物设计及测序结果分析
3．1 引物设计
3．1．1 概述
3．1．2 常规PCR引物设计实例分析
3．1．3 简并引物设计
3．2 测序结果分析
3．3 序列拼接实例分析

第四章 核酸序列分析
4．1 常规分析
4．1．1 核酸序列的检索
4．1．2 核酸序列组分分析
4．1．3 序列变换
4．1．4 限制性酶切分析
4．2 比对分析
4．2．1 BLAST比对
4．2．2 双序列比对
4．2．3 多序列比对
4．3 基因结构识别
4．3．1 ORF识别及其可靠性验证
4．3．2 启动子及转录因子结合位点分析
4．3．3 重复序列分析
4．3．4 CpG island
4．3．5 3'UTR区

第五章 蛋白质序列分析
5．1 蛋白质序列的基本性质分析
5．1．1 理化性质分析
5．1．2 疏水性分析
5．1．3 跨膜区分析
5．1．4 信号肽预测
5．1．5 Coil区分析
5．1．6 亚细胞定位
5．2 结构域分析及motif搜索
5．2．1 结构域分析
5．2．2 motif搜索
5．3 空间结构预测
5．3．1 蛋白质二级结构预测
5．3．2 蛋白质三级结构预测
5．3．3 蛋白质结构预测方法评价
5．4 抗原表位预测分析
5．4．1 B淋巴细胞抗原表位预测分析
5．4．2 T淋巴细胞抗原表位预测分析

第六章 分子进化与系统发育分析
6．1 进化的分子基础
6．1．1 进化树与分子系统学
6．1．2 相似性与同源性
6．1．3 分子进化
6．2 系统发育分析
6．2．1 DNA和氨基酸序列的进化演变
6．2．2 系统发育树的种类
6．2．3 用于系统发育分析的分子标记选择
6．2．4 常用的构树方法及其甄选
6．2．5 系统发育分析常用软件
6．3 系统发育分析的检验
6．3．1 系统发育分析方法可靠性的评价
6．3．2 系统树的误差分析及消除方法
6．4 系统树的评估
6．5 系统发育分析实例
6．5．1 使用MEGA软件重建NJ树
6．5．2 使用PAUP软件重建NJ树
6．5．3 使用MEGA软件重建MP树
6．5．4 使用PAUP软件重建MP树
6．5．5 使用PAUP软件重建ML树
6．5．6 贝叶斯树

第七章 RNA分析
7．1 RNA简介
7．1．1 RNA的结构
7．1．2 RNA的功能
7．1．3 RNA研究进展与展望
7．2 RNA二级结构
7．2．1 RNA的二级结构概述
7．2．2 RNA二级结构的预测方法
7．2．3 RNA结构预测实例分析
7．3 高效siRNA的设计
7．3．1 RNAi的作用机制
7．3．2 siRNA的设计原则
7．3．3 影响RNAi的其他因素
7．3．4 siRNA的设计步骤
7．3．5 siRNA的合成
7．3．6 siRNA干涉效果的评判
7．3．7 siRNA相关数据库介绍
7．3．8 siRNA设计实例分析
7．4 microRNA分析
7．4．1 microRNA作用机制概述
7．4．2 miRNA功能与研究方法
7．4．3 miRNA生物信息学分析
7．4．4 miRNA及其靶基因预测的实例分析
主要参考文献及网址
附录
附录1 常用生物学数据库
附录2 各种主要的RNA二级结构预测软件比较
附录3 名词解释
彩图

精彩书摘

　　《生物信息学分析实践》：
　　4．基因芯片
　　基因芯片是曾被评为1998年世界十大科技突破之一的生物芯片技术的一个分支，基因芯片的工作原理与经典的核酸分子杂交方法（Northern杂交、Southern杂交）是一致的，都是应用已知核酸序列作为探针与互补的靶核苷酸序列杂交，通过随后的信号检测进行定性与定量分析。基因芯片表面集成了大量的分子识别探针，能够在同一时间内平行分析大量的基因，进行高通量的筛选与检测分析（刘炎，2000）。
　　基因表达图谱的绘制是目前基因芯片应用最广泛的领域，也是人类基因组工程的重要组成部分，它提供了从整体上分析细胞表达状况的信息，而且为了解与某些特殊生命现象相关的基因表达提供了有力的工具，对于基因调控以及基因相互作用机理的探讨有重要作用。另外，基因芯片在基因多态位点及基因突变的检测、基因表达谱分析、基因诊断、药物筛选及序列分析等诸多领域已呈现出广阔的应用前景，发展势头十分迅猛。但是由于制作工艺复杂，配套设施相对昂贵，导致其大规模应用成本过高。
　　5．生物信息学与医学
　　生物信息学在医学上的应用通常称为医学生物信息学，是指运用信息学的方法对各种医学和生物学的信息、资料、数据进行搜集、储存、整理计算和分析，形成可再生的资源，为医学科学的发展提供全方位的支持。医学生物信息学的基础是大量的实验和临床数据，建立以疾病为中心，贯穿病理、药理、基因、蛋白、调控等方面的数据库是医学生物信息学的核心。在医学上应用生物信息学研究方法分析生物数据，提出与疾病发生、发展相关的基因或基因群，再进行实验验证，是一条高效的研究途径（来茂德，2004）。目前生物信息学在医学上的应用主要集中在以下几个方面：①临床／分子数据库的建设；②连接当前研究学者所收集的分子信息和当前在病人健康记录中存放的信息；③发展未来的电子医学记录系统；④用临床／分子数据库链接临床试验和药物发现信息；⑤支持基准（benchmark）临床／分子数据库的开发；⑥开发基于疾病分子信息的临床决策支持工具；⑦进行疾病分子的建模和可视化工作。
　　……

前言/序言

　　随着计算机科学、信息科学等飞速发展，一门以数据分析处理为本质的新学科——生物信息学悄然兴起，它融合了数学、生命科学、计算机信息科学等多门学科，至今已经广泛地渗透到科学研究的各个方面，成为一门用途极为广泛的工具学科。核酸序列、蛋白质序列的分析，以及各类生物学软件和数据库的应用，已经成为科研工作者必备的基本技能。然而，由于擅长专业领域的不同，研究人员面对大量的生物学软件及数据库常无所适从。目前国内外已有不少优秀的生物信息学教材与专著，但大多数以理论为主，或侧重于算法研究，或倾向于网络数据库介绍，对于数据实例分析实践的专著尚不多见。为此，本书编写的目的就是为不同专业背景的读者提供一本实用的生物信息学分析入门书，让读者在实例分析的过程中，不仅学会T具软件的操作使用，更能学会思考与解决科研问题。
　　2008年夏，在福建农林大学植物病毒研究所的倡议下，编著者通过基因酷等论坛，向在生物信息学及相关领域教学与科研第一线的人员发出邀请，希望他们加入〈生物信息学分析实践》编委会，共同编写本书。很快，中国科学院遗传与发育生物学研究所乔楠和刘林川、中国科学院南京地质古生物研究所盖永华、南京师范大学生命科学学院李鹏、西北农林科技大学林文超、福建省出入境检验检疫局沈建国、浙江省农业科学院鹿连明、南方医科大学郭玲等欣然同意共同编写本书。本书由吴祖建、高芳銮、沈建国担任主编。
　　全书共包括七章。第一章为生物信息学简介，主要包括生物信息学基础及应用；第二章介绍了数据库检索，主要包括综合性数据库NCBI、EMBL-EBI和基因组信息数据库UCSC；第三章介绍了引物设计及测序结果分析；第四章介绍了核酸序列分析，主要包括核酸序列常规分析、序列比对分析及基因结构识别；第五章介绍了蛋白质序列分析，主要包括蛋白质基本性质分析、结构域分析及蛋白质空间结构预测；第六章介绍了分子进化与系统发育分析，主要包括系统发育分析、检验及评估；第七章介绍了RNA分析，主要包括siRNA设计和microRNA分析。其中林文超、吴祖建编写第一章；乔楠、沈建国编写第二章；鹿连明、冯佩富、庄军编写第三章；高芳銮、朱萧、沈建国编写第四章；高芳銮、万祥辉编写第五章；李鹏、盖永华编写第六章；刘林川、郭玲编写第七章。吴祖建研究员参与编写了第一、四、五章的部分内容，同时负责本书的统编工作，高芳銮、沈建国共同负责本书的审校工作。
　　中国科学院院士谢联辉教授欣然作序，生物农药与化学生物学教育部重点实验室主任关雄教授、福建农林大学汪世华教授等对本书提出了非常有价值的建议和意见，科学出版社甄文全编辑、福建农林大学植物病毒研究所谢荔岩老师对本书的编写给予了热情的支持和帮助，华中科技大学出版社朱建丽、上海交通大学生命科学与技术学院曹又方、基因酷站长胡洋、中国水产科学研究院南海水产研究所吕俊霖、福建省漳州市林业列错误率低于万分之一。至此，人类基因组计划共耗资27亿美元，比预算的30亿美元有明显节省。值得一提的是，由于人类基因测序和基因专利可能会带来巨大的商业价值，各国政府和一些企业都在积极地投入该项研究，企业与研究部门的携手，使测序工作的完成比预计提前了2年。
　　人类基因组计划的目的是解码生命、了解生命的起源、了解生命体生长发育的规律、认识种属之间和个体之间存在差异的起因、认识疾病产生的机制以及长寿与衰老等生命现象、为疾病的诊治提供科学依据。人类基因组计划的完成，为人类生命科学开辟了一个新纪元，它对生命本质、人类进化、生物遗传、个体差异、发病机制、疾病防治、新药开发、健康长寿等领域，以及对整个生物学都具有深远的影响和重大的意义，标志着人类生命科学一个新时代的来临。
　　2．人类蛋白质组计划
　　事实上，HGP的正式完成只意味着迈出了万里长征的第一步，仅仅测绘出基因组序列并非这一计划的最终目的，也并不能解决困扰生物学家的所有难题。要想进一步了解生物世界的更多信息就必须对基因编码产物——蛋白质进行系统深入的研究。针对这一重大的科学命题，多国科学家共同组织启动了人类蛋白质组计划（humanproteomeproject，HPP）。早在20世纪90年代中期人类基因组计划成形时，就有研究人员考虑过人类蛋白质组计划，但由于蛋白质组的规模和复杂性而一直没能实现。随着基因大规模测序的结束，科学家们发现蛋白质编码基因比估计数量大大减少。过去预测的数量是5万～10万个，而现在认为只有约2。1万个，这使得人类蛋白质组的规模变得更容易处理。基因组计划中所积累的技术方法与合作体系也使得蛋白质组计划得以实现，这是继国际人类基因组计划之后的又一项大规模的国际性科技工程，无论在科学目标、研究策略、技术体系，还是在跨国组织、实验数据整合分析等方面，均较人类基因组计划更具挑战性和复杂性。首批行动计划包括中国科学家牵头的“人类肝脏蛋白质组计划”和美国科学家牵头的“人类血浆蛋白质组计划”。由于中国在蛋白质研究方面的雄厚实力，HPP将总部设在中国北京，其中“人类肝脏蛋白质组计划”由中国科学家领导执行，这是我国科学家第一次领导执行重大国际科技协作计划。
　　人类蛋白质组计划的研究可以实现蛋白质组与基因组的对接与确认，直接揭示生命活动规律和本质特点以及人类重大疾患发生与发展的病理机制，是基础研究与应用研究、生命科学与医药产业及生物经济的纽带。蛋白质组研究是继人类基因组计划成功实施后生命科学领域最为重要的战略性研究。由我国科学家主持的“肝脏蛋白质组计划”的实施，将提高肝病的治疗和预防水平，降低医疗费用，同时使我国在肝炎、肝癌为代表的重大疾病的诊断、防治与新药研制领域取得突破性进展，不断提高我国生物医药产业的创新能力和国际竞争力。
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