医学生物信息学案例与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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华琳，李林 编

图书标签:

• 生物信息学
• 医学
• 案例分析
• 实践
• 学生
• 教学
• 数据分析
• 基因组学
• 蛋白质组学
• 生物统计学

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302486947

版次：1

商品编码：12281661

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：253

字数：349000

正文语种：中文

编辑推荐

（1）内容覆盖面广，涉及常见的生物信息学概念及方法；
（2）结合医学特色，案例典型，完备详实；
（3）避免大量公式及繁琐计算，以详细讲解软件的形式方便读者进行操作实践；
（4）图文并茂，提高实用性与可操作性；
（5）增加提高篇，以案例的形式介绍生物信息学的综合分析方法，便于读者对生物信息学的深入理解，给读者带来切实的帮助。

内容简介

　　随着各种基因测序技术的兴起以及互联网的普及，医学科学已经进入基因组学、蛋白质组学、转化医学和精准医学的新时代，生物信息学在此背景下得到了快速发展。《医学生物信息学案例与实践》从医学和分子生物学角度出发，通过案例分析详细介绍常用的生物信息学数据库、基因芯片数据、RNA测序数据、单核苷酸多态SNP数据、DNA甲基化数据等的处理分析，还包括基因功能与通路分析技术、疾病风险通路的筛选、生物分子网络的构建等。《医学生物信息学案例与实践》还详细介绍了R软件及Bioconductor生物信息学软件包的使用，重点突出实用性和可操作性，以帮助读者对医学生物信息学方法的理解和掌握。
　　《医学生物信息学案例与实践》主要取材于编者近年来从事医学生物信息学的研究与教学工作内容，很多案例来自于编者近年来的科研实践。《医学生物信息学案例与实践》既可以作为基础医学、临床医学、预防医学等高年级本科生和研究生的“医学生物信息学”课程教材，也可供相关的生物科技人员阅读和参考。

目录

基础篇
第1章 生物信息学绪论
1．1 生物信息学概述
1．2 医学生物信息学的主要研究内容
1．3 医学生物信息学面临的挑战
第2章 生物信息学数据库
2．1 生物信息学数据库简介
2．2 基因数据库
2．2．1 GenBank-NCBI核酸序列数据库
2．2．2 DDBJ数据库
2．2．3 EMBL数据库
2．2．4 UniGene数据库
2．3 蛋白质数据库
2．3．1 SWISS-PROT蛋白质序列分析数据库
2．3．2 PDB蛋白质结构数据库
2．3．3 SCOP数据库
2．4 突变数据库
2．5 UCSC基因组浏览数据库
2．6 OMIM数据库
2．7 集成数据库
第3章 核酸同源性序列比对的策略和方法
3．1 数据库中的相似性搜索
3．2 双序列比对
3．3 BLAST搜索实例
3．3．1 BLAST简介
3．3．2 BLAST的操作步骤
3．4 分子进化与系统发生树
3．4．1 分子进化
3．4．2 系统发生树
3．5 下一代测序技术简介
第4章 人类基因组变异数据库及SNP关联分析
4．1 SNP简介
4．2 dbSNP数据库简介
4．3 SNP关联分析
4．3．1 SNP关联分析介绍
4．3．2 plink软件批量实现SNP关联分析
4．4 基因与基因互作分析
4．4．1 Logistic回归分析
4．4．2 多因子降维法
4．4．3 决策树分析
4．4．4 PIA算法构建SNP-SNP互作网络
4．4．5 基因与环境互作分析
4．5 基于数量性状的SNP互作分析
4．6 基于SNP的系统进化树分析
4．6．1 TNF-?-308G/A的系统进化树分析
4．6．2 EPHX His139/Arg的系统进化树分析
4．6．3 TNF-?-308G/A和EPHX His139/Arg联合的系统进化树分析
4．7 GWAS数据分析简介及SNAP网络工具
4．7．1 GWAS数据分析简介
4．7．2 SNAP网络工具
4．8 SNP功能分析的生物信息学方法
4．8．1 SNP功能分析
4．8．2 SNP功能预测分数——SIFT
4．8．3 SNP功能预测分数——PolyPhen-2
第5章 基因表达数据分析
5．1 cDNA芯片平台与数据库
5．1．1 cDNA芯片平台介绍
5．1．2 基因芯片数据预处理
5．1．3 基因芯片数据处理与分析
5．2 RNA-seq测序技术及数据分析
5．2．1 RNA-seq测序技术
5．2．2 基于RNA-seq数据的差异表达基因分析
5．2．3 RNA-seq数据的外显子水平差异分析
5．2．4 RNA-seq数据的可变剪切分析
第6章 基因功能与通路分析技术
6．1 基因功能富集分析
6．1．1 GO简介
6．1．2 富集分析
6．1．3 DAVID网络工具介绍
6．2 通路数据库介绍
6．2．1 KEGG数据库
6．2．2 其他通路数据库简介
6．3 疾病风险通路筛选
6．4 INVEX软件介绍
6．5 随机森林-通路分析法挖掘特征基因
6．5．1 随机森林-通路分析法介绍
6．5．2 案例分析
6．5．3 数值实验结果
第7章 miRNA数据分析
7．1 miRNA简介
7．2 miRNA-靶基因靶向关系
7．3 miRNA数据资源
7．3．1 TarBase数据库
7．3．2 miRBase数据库
7．4 miRNA表达谱数据分析
7．5 结合SNP和miRNA表达谱探查疾病相关的miRNA
7．6 结合基因、疾病、通路和miRNA的ChemiRs网络工具简介
7．6．1 按照miRNA名称进行搜索
7．6．2 按照基因列表进行搜索
第8章 DNA甲基化及表观遗传学数据分析
8．1 DNA甲基化相关知识介绍
8．1．1 CpG岛预测算法
8．1．2 DNA甲基化检测方法
8．2 DNA甲基化区域识别软件——methyAnalysis软件包应用
8．3 肿瘤相关的DNA甲基化数据库——MethHC网络工具简介
8．3．1 浏览高（低）甲基化基因
8．3．2 肿瘤样本的甲基化水平聚类
8．3．3 基于基因搜索的DNA甲基化水平分析
8．4 DNA拷贝数变异分析
8．4．1 DNA拷贝数变异的概念
8．4．2 DNA拷贝数变异数据的分析软件——Genovar
第9章 生物分子网络
9．1 生物分子网络介绍
9．1．1 基因转录调控网络
9．1．2 蛋白质互作数据
9．1．3 蛋白质互作网络——STRING数据库介绍
9．2 网络拓扑性质介绍
9．3 拓扑性质分析软件介绍——NEXCADE
9．4 Cytoscape作图软件介绍
9．5 BioNet软件包介绍
第10章 药物基因组学
10．1 药物基因组学的概念
10．2 药物靶向识别
10．3 药物靶向交互的网络资源
10．4 基于剂量-效应关系的药物结合作用识别

提高篇
第11章 生物信息学综合数据分析案例
11．1 案例分析1：应用miRNA-mRNA失调关系优化乳腺癌亚型相关的miRNA
11．1．1 数据准备
11．1．2 数据整合分析方法
11．1．3 数值实验结果
11．2 案例分析2：多组学数据整合的肿瘤相关性研究
11．2．1 数据准备
11．2．2 数据整合分析方法
11．2．3 数值实验结果
第12章 肿瘤亚型的系统化分析
12．1 数据类型
12．2 数据的导入和描述性分析
12．3 结合miRNA和mRNA表达谱对肿瘤样本进行聚类获得肿瘤亚型
12．4 3种亚型的差异性检验
12．5 特征基因选择
12．6 整合生存数据分析
第13章 多组学数据的可视化
13．1 TCGA多组学数据的下载
13．2 多组学数据的可视化
参考文献

精彩书摘

第3章核酸同源性序列比对的策略和方法核酸序列分析是基本的生物信息学分析之一。常规的分析包括核酸序列相似性搜索分析、序列特征分析、序列变换和限制性酶切分析等。核酸序列比对、分子进化与系统发生树等也是生物信息学中最常用和最经典的研究手段。本章主要介绍序列比对工具BLAST和用于构建分子进化与系统发生树的MATLAB软件中的bioinfo工具箱。
3.1数据库中的相似性搜索
对于许多新得到的序列，由于不了解相应的生物学功能，生物学研究人员需要通过搜索序列数据库找到与新序列同源的已知序列，并根据同源性推测新序列的生物学功能。
如果两个序列享有一个共同的进化上的祖先，则这两个序列是同源（Homologous）的。搜索同源序列在一定程度上就是通过相似比较寻找相似序列。在基因组测序项目中，同源性是根据数据库搜索和序列比较确定的。如果两个DNA或蛋白质序列经比较具有高度相似性，则它们可能是同源的。
将未知的序列同整个数据库中已知序列进行比较分析已经成为强有力的研究手段。目前的序列分析很大意义上是期望从核酸以及氨基酸的层次去分析序列的相同点和不同点，以便推测它们的结构、功能以及进化上的联系。本书仅介绍简单的双序列比对。
3.2双序列比对
观察两条序列AGCACACA及ACACACTA，从表面上看这两条序列没有太高的相似性，但如果两条序列分别加入一条短横线，则情况就大为不同了，具体如下。这说明通过编辑操作，可以将一个序列转化为一个新的序列。定义字符的编辑操作如下。
Match(a,a): 字符匹配。
Delete(a,��): 从第一条序列删除一个字符，或者在第二条序列相应位置插入空位。
Replace(a,b): 以第二条序列中的字符b替换第一条序列中的字符a,a≠b。
Insert(��,b): 在第一条序列插入空位字符，或删除第二条序列中对应的字符b。
通过编辑操作计算的两条序列的距离称为编辑距离(Edit Distance）。
医学生物信息学案例与实践第3章核酸同源性序列比对的策略和方法双序列比对就是对两条序列进行编辑操作，通过字符匹配和替换或者插入和删除字符使两条序列长度相同，使编辑距离尽可能小。例如，有两条序列m和n。
m: ATCTACTC。
n: ACTACATC。
可以做如下两种比对。第一种比对第二种比对下面定义一个代价函数w。
w(a,a)=0
w(a,b)=1,a≠b
w(a,-)=w(-,b)=1
代价函数越小，表明该比对越好。两条序列的最优比对应该是所有可能的比对中代价函数最小的一个比对。对于本例中m和n两条序列，可以计算出第一种比对的代价函数w1=0+1+0+0+0+0+1+0+0=2，而第二种比对的代价函数w2=0+1+0+1+1+1+1+0+0=5。因此，第一种比对优于第二种比对。进行序列比对的目的就是要寻找一个代价函数最小的比对。
3.3BLAST搜索实例〖��4/5〗3.3.1BLAST简介目前已开发出许多用于进行序列的数据库搜索程序，其中应用最为广泛的是BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）和FASTA。BLAST程序是许多数据库搜索最基本的工具，其突出的优点是在报告相似性的同时，也报告相似性片段出现的可能性。
BLAST程序是一个大家族，集成了一系列程序进行核酸和氨基酸序列不同类型的搜索。近年来的发展允许空位（gap）的存在，以及推出定位整合BLAST，从而使BLAST成为最受欢迎的搜索程序之一。但是，BLAST程序不太适合进行一些非常短的序列（小于30bp）搜索。许多生物信息学网站都提供了BLAST的超文本链接，研究人员可以根据实际情况选用。局部序列相似性比对搜索工具BLAST是NCBI提供的用于核酸或蛋白质序列相似性比对分析的一个软件。BLAST已经从原来单一的核酸序列分析发展到包括BLASTP、BLASTN、BLASTX和PSI�睟LAST等多个软件和应用工具在内的一个多功能序列分析程序。例如，BLASTN用于鉴定程序所得的序列和查找与之相似的序列，包括建立BLAST搜索、确定查询序列、选择适当的搜索程序和相应的数据库及参数（如是否允许空位）、发送查询序列和读取BLAST结果。

前言/序言

编写人员名单
主编:
华琳首都医科大学
李林首都医科大学
副主编(按拼音先后顺序):
安立北京朝阳医院
潘华北京天坛医院
夏翃首都医科大学
张骞北京大学第一医院
郑卫英首都医科大学序
近年来，随着各种新兴基因测序技术的广泛开展以及互联网的普及，医学科学已经进入基因组学、蛋白质组学、转化医学和精准医学的新时代，生物信息学作为融合了现代生物学、数学、统计学和计算机科学等的前沿学科在此背景下得到了快速发展，并在许多方面影响着医学的发展。
包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展、由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增，同时分子生物技术的快速更新和互联网的普及，极大丰富了各类型的生物医学数据，生物信息学作为处理这些数据的有效工具，将在未来的生物医学研究中发挥至关重要的作用。
本书主编华琳副教授多年从事生物医学统计与生物信息学的研究与教学工作，具有丰富的理论知识和实践经验，以第一作者和通讯作者在生物信息学领域发表SCI论文二十余篇。这本书取材于她近年来从事医学生物信息学的研究与教学工作内容，从医学和分子生物学角度出发，以案例的形式介绍了常用的生物信息学数据库、基因芯片、RNA测序、单核苷酸多态SNP、DNA甲基化、表观遗传学等数据的分析方法，并详细讲解了生物信息学软件包的使用，突出了实用性和可操作性，便于读者对生物信息学的深入理解，给读者带来切实的帮助。
北京朝阳医院副院长前 言
当前，随着各种基因测序技术的兴起以及互联网的普及，生命科学已经进入基因组学、蛋白质组学、转化医学和精准医学的时代。现代生物学技术促进了越来越多的临床医学研究在分子水平上开展，与此同时，加工并处理各种生物学分支产生的大量信息成为生命科学的主要研究工作。生物信息学这门崭新的学科由此应运而生并快速发展，通过与计算机技术、网络技术、统计理论和计算算法等相结合，为生物医学研究提供了关键的技术支持。各种临床实验数据和分子生物学数据都可以通过生物信息学手段进一步加工和处理。
为了使生物医学研究人员快速了解生物信息学的基本概念，初步掌握应用医学生物信息学方法对数据进行加工、处理、分析和结果阐释，本书从医学和分子生物学角度出发，通过案例分析详细介绍了医学生物信息学数据的处理方法。全书分为基础篇和提高篇。基础篇包括常用的生物信息学数据库、基因芯片数据、RNA测序数据、单核苷酸多态SNP数据、DNA甲基化数据等的处理分析，还包括基因功能与通路分析技术、疾病风险通路的筛选、生物分子网络的构建等。在提高篇中，以案例的形式翔实地介绍了生物信息学的综合分析方法和数据分析结果的可视化，具有较强的实用性和可操作性，便于读者研究和学习。此外，本书图文并茂，通俗易懂，避免使用大量烦琐的公式。书中很多案例来自编者近年来的科研实践。本书可以作为基础医学、临床医学、预防医学等高年级本科生和研究生的“医学或生物信息学”课程教材，也可供相关的生物科技人员阅读和参考。
在这里感谢首都医科大学生物医学工程学院领导的大力支持，感谢曾经与我们分享研究过程的研究人员，感谢参与讨论的研究生，还要感谢北京市自然科学基金项目（No. 7142015）的支持。
由于生物技术发展日新月异，生物信息学也发展很快，加之编者水平和所涉猎范围有限，书中不足和缺陷在所难免，希望得到专家、同行和读者的批评指正，以使本书不断完善。

编者
2018年1月

《生命探秘：从基因到疾病的数字化罗盘》 这是一部深度探索生命奥秘的图书，它并非专注于某个特定学科，而是以宏大的视角，将生物学、医学、计算机科学以及统计学等多个领域的交叉融合，呈现出一幅波澜壮阔的生命探索图景。本书旨在为广大读者，特别是对生命科学前沿充满好奇的专业人士和爱好者，提供一个理解现代生命科学研究方法和趋势的全新维度。 第一部分：生命的基因密码——解码与解析 本部分将从生命的基石——基因组入手。我们将带领读者深入了解DNA的双螺旋结构，以及它如何承载着生命的遗传信息。在此基础上，我们将详细阐述基因组测序技术的飞速发展，从早期的桑格测序法到如今的下一代测序（NGS）技术，以及未来更具颠覆性的技术趋势。读者将了解到，这些技术是如何将海量的基因组数据转化为可供分析的原始信息。 接着，本书将聚焦于基因组数据的解析过程。我们将介绍生物信息学中的核心算法和工具，如序列比对、基因识别、变异检测等。读者将学习如何利用这些工具来识别基因的功能，发现基因组中的变异，并理解这些变异对生命体可能产生的影响。我们将通过生动的案例，展示如何从庞杂的基因组数据中提取有价值的科学信息，例如，如何通过分析基因组序列来研究物种的进化历程，或者如何鉴定出与特定性状相关的基因。 更进一步，本书还将探讨基因组学在不同生命科学研究领域的应用。例如，在植物科学领域，我们将展示基因组学如何助力培育更高产、更抗逆的农作物；在微生物学领域，我们将揭示基因组学如何帮助我们理解微生物群落的功能，以及它们在环境和人类健康中的作用。 第二部分：蛋白质的形态与功能——结构、相互作用与调控 基因编码的指令最终转化为具有多样化功能的蛋白质。本部分将带领读者探索蛋白质的奇妙世界。我们将从蛋白质的基本组成单元——氨基酸讲起，详细介绍蛋白质的四级结构，以及这种精巧的结构是如何决定蛋白质的功能的。读者将了解蛋白质折叠的复杂过程，以及分子伴侣在其中扮演的角色。 本书将重点介绍蛋白质结构预测的方法，包括基于同源建模、从头预测以及深度学习等新兴技术。读者将了解到，即使没有实验测定，我们也能通过计算手段推断出蛋白质的三维结构，从而对其功能进行初步的推测。 更重要的是，我们将深入探讨蛋白质之间的相互作用。蛋白质并非孤立存在，而是通过复杂的网络协同工作。本书将介绍研究蛋白质相互作用的实验技术，如酵母双杂交、质谱技术等，以及分析这些相互作用网络的计算方法。读者将学习如何绘制蛋白质相互作用图谱，识别关键的互作蛋白，并理解这些相互作用在信号传导、代谢调控等生命过程中的重要性。 此外，我们还将关注蛋白质的修饰与调控。蛋白质并非一成不变，通过磷酸化、糖基化等翻译后修饰，其活性和功能可以被精确调控，以适应不断变化的细胞环境。本书将介绍这些修饰的机制，以及它们如何影响蛋白质的功能和稳定性。 第三部分：生命网络与系统——整体视角下的生命活动 生命是一个高度互联的系统。本部分将带领读者跳出单个基因或蛋白质的视野，以系统性的思维来理解生命活动。我们将介绍系统生物学的概念，强调理解生物系统整体行为的重要性。 本书将重点介绍基因调控网络（GRNs）的研究。读者将学习如何构建和分析GRNs，理解基因之间复杂的调控关系，以及这些网络是如何在发育、应激反应等过程中发挥作用的。我们将通过案例展示，例如，如何通过分析GRNs来揭示胚胎发育过程中的关键调控因子。 接着，我们将探讨代谢通路。代谢是维持生命活动的基础，各种生化反应通过酶催化形成复杂的代谢网络。本书将介绍代谢通路的构建与分析方法，以及如何利用这些通路来理解疾病发生的原因，或设计新的药物靶点。 此外，本书还将触及更广泛的生物网络，如信号转导网络、药物作用网络等。读者将了解到，这些网络相互交织，共同构成了生命体的精妙运转机制。通过对这些网络的深入理解，我们能够更全面地把握生命活动的规律。 第四部分：疾病的数字化追踪——从基因变异到精准治疗 疾病是生命系统失调的表现，而理解疾病的发生机制，往往离不开对生命数据的深入分析。本部分将聚焦于疾病的数字化追踪和研究。 我们将从遗传性疾病入手，详细阐述如何通过基因组学技术识别致病基因，分析基因变异的类型和频率，并评估其对疾病风险的影响。读者将了解到，基因测序如何帮助我们诊断遗传性疾病，并为患者提供个性化的遗传咨询。 本书还将探讨复杂疾病的研究。许多疾病，如癌症、糖尿病、心血管疾病等，并非由单一基因决定，而是由遗传背景、环境因素以及生活方式等多种因素共同作用的结果。我们将介绍多基因风险评分（PRS）的概念，以及如何利用全基因组关联研究（GWAS）等方法来揭示这些复杂疾病的遗传基础。 更重要的是，本书将展示如何将生命数据应用于疾病的精准治疗。我们将介绍药物基因组学，即研究个体基因差异如何影响药物反应。读者将了解到，通过基因检测，我们可以预测药物的疗效和副作用，从而为患者制定最合适的治疗方案，实现“一人一方”的精准医疗。 最后，本书还将展望未来，探讨大数据、人工智能等技术在疾病研究和医疗健康领域的潜力。例如，如何利用机器学习算法来预测疾病的发生，如何通过分析电子病历数据来发现新的治疗方法，以及如何利用虚拟现实和增强现实技术来辅助手术规划和医学教育。 结语：拥抱数据的未来，理解生命本质 《生命探秘：从基因到疾病的数字化罗盘》是一次跨越学科界限的旅程。它不仅仅是一本介绍技术和方法的书，更是引导读者认识到，随着数据科学和计算能力的飞速发展，我们正以前所未有的方式，以前所未有的深度，理解生命的复杂性和精妙性。本书旨在赋能读者，让他们能够更好地理解当前生命科学研究的进展，拥抱数据驱动的未来，并最终为人类健康和福祉贡献力量。无论您是生物学、医学、计算机科学领域的学生、研究人员，还是对生命科学充满好奇的普通读者，本书都将为您打开一扇通往生命本质的全新窗口。

评分☆☆☆☆☆

这本书我一直期待了好久，终于拿到手了！封面设计简洁大气，很有学术范儿，纸张质感也相当不错，翻阅起来手感很好，这一点对于经常翻书的我来说很重要。内容方面，虽然我还没来得及深入研读，但光是看目录和前言，就已经能感受到作者在这方面下了很大功夫。里面涉及到的一些前沿技术和研究方法，比如基因组学、蛋白质组学在疾病诊断和治疗中的应用，我都非常感兴趣。我一直觉得生物信息学在医学领域的潜力巨大，这本书的出现正好填补了我在这方面知识体系中的一些空白。我特别期待里面的案例分析部分，希望能通过真实的临床数据和研究，更直观地理解这些复杂的概念和工具是如何在实际工作中发挥作用的。我平时的工作会接触到一些生物医学研究，但往往觉得理论和实践之间存在一定的距离，这本书如果能帮助我搭建起一座桥梁，那真是太棒了。我也会推荐给我的同事们，大家一起学习，共同进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！作为一名在药物研发一线摸爬滚打多年的研究员，我深切体会到传统实验方法在面对海量生物数据时的局限性。近年来，生物信息学技术突飞猛进，但很多时候，新的工具和算法出现的速度太快，如何将它们有效地应用于实际的药物发现和开发过程，对我来说一直是个挑战。这本书恰恰解决了我的痛点，它不仅仅是简单地罗列技术，更重要的是通过“案例与实践”的视角，展现了这些技术如何在真实的科研项目中落地生根，产生价值。我尤其关注其中关于药物靶点发现、分子动力学模拟以及个体化用药等章节，这些都是我目前工作中急需攻克的技术难题。书中提供的具体操作步骤、代码示例以及结果解读，对于我这种动手能力强的读者来说，简直是福音。我已经迫不及待地想把书中的方法应用到我手头的项目中，相信它一定能为我带来新的思路和突破。

评分☆☆☆☆☆

我是一名临床医生，平时工作繁忙，但对医学前沿进展始终保持着高度关注。这次偶然的机会了解到这本书，立刻被它的主题吸引住了。虽然我不是生物信息学专业的背景，但作为一名医生，我越来越意识到数据和计算在现代医学中的重要性。这本书以“案例与实践”为切入点，我认为这是一个非常明智的选择。它不像纯粹的理论书籍那样枯燥晦涩，而是通过具体的例子，让我们能够理解生物信息学如何帮助我们解决临床问题，比如基因测序在遗传病诊断中的应用，大数据分析在疾病风险预测中的作用，以及人工智能在辅助诊断方面的潜力。我非常期待书中能有关于如何解读生物信息学报告的章节，以及如何与生物信息学专家有效沟通的内容，这些对于临床医生来说至关重要。我希望通过阅读这本书，能够提升我理解和运用生物信息学知识的能力，从而更好地服务于我的患者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名生物医学工程专业的学生，我对这本书的内容充满了好奇。我一直认为生物信息学是连接生物学、计算机科学和医学的桥梁，而这本书的题目恰恰点明了它在这三个领域的交叉融合。从目录上看，书中涵盖了从基础的生物数据处理到复杂的疾病模型构建，再到前沿的精准医疗应用，内容非常全面。我特别期待的是那些“实践”的部分，我希望能够学习到一些实用的生物信息学分析工具和编程技巧，比如如何使用R语言进行基因表达数据分析，或者如何利用Python进行生物大数据的挖掘。我希望这本书能够提供一些可操作的指南，让我能够跟着书中的例子，一步步地完成一个完整的生物信息学分析流程。这对于我未来的学术研究和职业发展都将大有裨益。这本书如果能让我对生物信息学在医学领域的应用有一个更清晰的认识，并掌握一些核心技能，那将是极大的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，更像是一次关于医学未来发展方向的探索之旅。我一直对科学的进步如何改变我们的生活充满兴趣，而生物信息学无疑是当前最激动人心的领域之一。这本书的“案例与实践”的定位，让我看到了理论如何转化为现实的医疗解决方案。我希望书中能够展示一些令人印象深刻的成功案例，比如通过基因组学研究发现新的致病基因，或者通过大数据分析预测流行病的传播趋势。同时，我也对书中可能提及的伦理和社会问题感兴趣，例如基因数据的隐私保护，以及人工智能在医疗决策中的责任归属等。这本书是否能够提供一些关于这些复杂问题的深入探讨，并引导读者进行思考，将是我非常看重的一点。我希望读完这本书，不仅仅是收获知识，更能引发我对未来医学发展的一些深刻思考和广阔的想象。