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内容简介

　　《生物信息学：基础及应用》简要介绍生物信息学的发展历史、主要研究领域及应用前景，并重点讲述生物信息学的基本知识点和基本技术、方法，生物分子信息数据库的类型及应用，复杂疾病的生物信息学研究思路、方法和典型应用实例。每个知识单元均包括生物信息学基础知识点、应用生物信息学的基本方法、数据库和计算机软件，并通过生物信息学的典型应用案例培养学生分析问题、解决问题的能力。
　　《生物信息学：基础及应用》共分8章。第1章为绪论，主要介绍生物信息学发展的历史、当前主要的研究方向及应用，尤其是在医学研究中的应用前景。第2章介绍常用的生物信息学数据库以及相应的数据检索方法，重点讲述核酸序列数据库、蛋白质序列数据库和蛋白质结构数据库以及典型数据库的格式和使用方法。第3章介绍核酸和蛋白质序列的比对方法及应用，着重讲述双序列比对的原理和常用工具。第4章和第5章分别介绍核酸序列分析和基因组注释的主要内容、方法及工具。第6章和第7章则分别介绍从蛋白质序列分析其基本理化性质、结构和功能的方法及其在研究中的应用。第8章介绍生物信息学在人类复杂疾病的分子机理研究中的作用、主要方法和工具。
　　《生物信息学：基础及应用》是面向医学和生物学背景的本科生的生物信息学教材，也可供相关专业科研人员参考。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 生物信息学的产生与发展
1．2 生物信息学的研究目的与研究内容
1．2．1 生物信息学研究目的
1．2．2 生物信息学研究内容
1．3 生物信息学在医学中的应用
1．3．1 鉴定单基因疾病的关键致病基因
1．3．2 研究人类复杂疾病的发生机理

第2章 分子生物学数据库
2．1 概述
2．2 核酸序列数据库
2．2．1 GenBank数据库
2．2．2 欧洲核酸档案
2．3 蛋白质序列数据库
2．3．1 PIR数据库
2．3．2 Swiss-Prot数据库
2．3．3 UniProt数据库
2．4 蛋白质结构数据库
2．4．1 蛋白质结构数据库PDB
2．4．2 蛋白质结构分类数据库SCOP
2．4．3 蛋白质二级结构数据库DSSP
2．5 其他分子生物学数据库

第3章 序列比对
3．1 序列比对基础
3．1．1 序列比对的分类
3．1．2 序列的相似性
3．1．3 序列比对的打分矩阵
3．1．4 序列比对的空位罚分
3．2 双序列比对
3．2．1 概述
3．2．2 点阵法
3．2．3 动态规划法
3．2．4 BLAST算法
3．3 多序列比对
3．3．1 概述
3．3．2 SP模型
3．3．3 动态规划法
3．3．4 星形比对算法
3．3．5 CI。USTALW算法

第4章 核酸序列分析
4．1 DNA序列信息分析
4．1．1 DNA序列的基本信息
4．1．2 DNA序列的特征信息
4．2 基因组结构注释分析
4．2．1 重复序列分析
4．2．2 基因识别
4．3 RNA序列分析
4．3．1 mRNA可变剪接分析
4．3．2 miRNA与靶基因预测分析

第5章 基因组功能注释分析
5．1 基因组注释的基础知识
5．1．1 基因组的组装版本
5．1．2 基因组的坐标系统
5．1．3 基因组注释常用格式
5．1．4 基因组坐标的逻辑运算模式
5．2 基因组功能注释的准备工作
5．2．1 基因组组装版本间的坐标转换
5．2．2 常用格式间的转换
5．2．3 基因组坐标的逻辑运算
5．3 基因组功能的高级注释
5．3．1 基因组变异位点的注释
5．3．2 基因集富集分析
5．3．3 制作序列标识
5．3．4 基因组功能注释分析平台

第6章 蛋白质序列信息分析
6．1 蛋白质序列的基本信息分析
6．1．1 蛋白质的氨基酸组成分析
6．1．2 蛋白质的理化性质分析
6．1．3 蛋白质的亲疏水性分析
6．2 蛋白质序列的特征信息分析
6．2．1 蛋白质的跨膜区分析
6．2．2 蛋白质的信号肽分析
6．2．3 蛋白质的卷曲螺旋分析
6．3 蛋白质序列的功能信息分析
6．3．1 基于蛋白质基序的功能分析
6．3．2 蛋白质的结构域和功能位点分析
6．3．3 基于蛋白质同源性的功能分析

第7章 蛋白质结构分析
7．1 蛋白质二级结构预测
7．1．1 Chou-Fasman方法
7．1．2 GOR（Garnier-Osguthorpe-Robson）方法
7．1．3 PHD预测方法
7．1．4 NNSSP预测方法
7．1．5 多元预测方法
7．2 蛋白质空间结构预测
7．2．1 同源建模方法（homologymodeling）
7．2．2 串线法（threading）
7．2．3 从头预测（abinitio）方法

第8章 生物信息学与人类复杂疾病
8．1 人类复杂疾病及其分子机理
8．1．1 人类疾病及复杂疾病
8．1．2 复杂疾病发生的分子机理
8．2 复杂疾病的分子机理分析
8．2．1 基因芯片技术及数据分析
8．2．2 蛋白质组学和蛋白质表达分析
8．2．3 转录调控的高通量分析
8．2．4 高通量基因分型分析
8．3 复杂疾病与生物分子网络
8．3．1 典型的生物分子网络简介
8．3．2 复杂生物分子网络的分析与构建
参考文献

前言/序言

　　生物信息学是应用数学、计算机科学及信息科学的理论、方法、工具研究和解决分子生物学问题的交叉学科。生物信息学的研究领域十分广泛，通过对分子生物学数据的收集、筛选、整理、管理及分析，解决诸如序列比对、基因识别、蛋白质结构预测、基因表达谱分析、蛋白质分子间相互作用、药物分子设计以及分子进化模型构建等一系列问题。近年来，随着基因组学以及相关的分子生物学技术的快速发展，生物信息学逐渐发展为现代生命科学和医学的重要研究领域之一，成为医学、生物学及相关专业学生需要掌握的重要知识。为了适应生物学和医学背景本科生学习生物信息学的需求，我们在多年生物信息学本科教学的基础上，编写了这本教材。
　　本教材介绍了生物信息学的基本概念，主要的技术与方法及其应用。因为本教材的教学对象是具有生物学和医学背景的本科生，因此教材注重说明生物信息学概念与方法的应用。对于教材中的生物信息学算法，则只阐明其计算原理和思路，不涉及算法相关的数学及计算机技术细节。通过课程的学习，学生可以掌握医学与生命科学领域应用生物信息学分析问题、解决问题的基本概念和方法。
　　本教材每章都是以提出生物信息学应用问题开始，通过“知识点一方法一应用实例”的模式，阐述知识点、生物信息学典型方法和计算工具，通过典型应用实例来学习解决问题的思路和途径，培养学生在理解算法的基本原理和方法的基础上解决实际问题的创新能力和实践能力。
　　本教材是适用于医学、生物学背景学生的生物信息学本科教材以及其他相关专业学生的生物信息学教材，也可用作生物学、医学等领域工作者的参考用书。
　　本教材的编写是我们多年来在天津医科大学本科生“生物信息学”课程教学的基础上，参考了国内外出版的相关著作和文献完成的。限于编者的水平，本书中的不妥以及错误之处，恳请读者给予批评指正。
　　本教材第1章由田心编写，第2章由石鸥燕及王举编写，第3章由王兆月编写，第4章由邢军及伊现富编写，第5章由伊现富编写，第6章南耿鑫编写，第7章由张涛编写，第8章由王举编写，全书由王举统稿。
生物信息学：基础及应用 [Bioinformatics:Fundementals and Applications] 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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