本书围绕目前生物信息学研究与应用的主要内容，以丰富的实例，重点介绍了相关数据库和软件的功能、应用策略和使用方法。具体内容包括：核酸与蛋白质序列数据资源、序列比较与相似序列搜索、分子系统发育分析、基因组结构注释、蛋白质结构分析、蛋白质序列分析、Microarray基因表达数据分析、蛋白质组数据分析、生物信息学在疾病相关基因与药物发现中的应用，以及生物信息导航资源。本书试图综合介绍生物信息学研究解决的问题、基本方法、现有成果与存在的问题，特别是能使读者把握生物信息学自身的特点和分析解决问题的基本途径，使不同专业背景读者都能有一定的收获。
本书适合作为生命科学、计算机科学等相关专业的教材使用，也可供相关科研人员参考使用。
- 前言
- 1 绪言
- 1.1 生物信息学的发展历史
- 1.2 本书内容简介
- 1.3 贯穿本书的例子
- 2 序列数据资源
- 2.1 分子生物学数据库
- 2.2 序列数据存储格式
- 2.3 核酸序列数据库
- 2.4 蛋白质序列数据库
- 2.5 基因组数据资源
- 2.6 数据的检索与获取
- 思考题
- 3 序列比对与比对搜索
- 3.1 基本概念
- 3.2 Dayhoff模型：可接受点突变
- 3.3 比对算法：全局和局部
- 3.4 双序列比对的显著性
- 3.5 局部比对搜索基本工具BLAST
- 3.6 寻找远缘相关的蛋白质：PSI-BLAST
- 3.7 模式识别BLAST（PHI-BLAST）
- 3.8 用BLAST来发现新基因
- 思考题
- 4 基因组结构注释
- 4.1 引言
- 4.2 基于EST序列数据识别基因结构
- 4.3 基因结构预测的统计学建模方法
- 4.4 基因组结构的自动注释
- 思考题
- 5 分子系统发生分析
- 5.1 分子水平的进化介绍
- 5.2 基本概念
- 5.3 分子系统发生树的构建
- 思考题
- 6 蛋白质结构
- 6.1 蛋白质结构
- 6.2 蛋白质结构数据库和结构可视化
- 6.3 蛋白质结构分析
- 6.4 蛋白质结构预测
- 思考题
- 7 蛋白质序列分析与功能预测
- 7.1 引言
- 7.2 功能描述
- 7.3 基于序列相似性的功能预测
- 7.4 基于蛋白质信号的功能预测
- 7.5 基于蛋白质序列特征的功能预测
- 7.6 功能预测的其他思路
- 思考题
- 8 微阵列数据分析
- 8.1 微阵列
- 8.2 数据预处理
- 8.3 差异表达基因的检测
- 8.4 微阵列数据的分类分析方法
- 8.5 构建基因调控网络
- 8.6 微阵列数据与分析软件
- 思考题
- 9 蛋白质组数据分析
- 9.1 二维凝胶电泳数据分析
- 9.2 蛋白质质谱数据分析
- 9.3 蛋白质互作生物信息学
- 9.4 分析细胞通路的生物信息学方法
- 思考题
- 10 疾病相关研究
- 10.1 疾病基因相关研究的概述
- 10.2 疾病相关的数据资源
- 10.3 疾病基因发现
- 思考题
- 11 SNP芯片及深度测序数据分析
- 11.1 SNP简介
- 11.2 结构变异
- 11.3 SNP实验简介
- 11.4 深度测序技术
- 11.5 序列数据基本格式
- 11.6 实例数据分析
- 思考题
- 参考书目
- 版权
围绕本教材知识体系和生物信息学的特点，立足反映学科快速发展的趋势和成果，本书配套数字资源涵盖了全书彩图、重要数据库链接和简介、重要生物信息统计分析软件功能简介、科学故事四大类。建议教师根据本书资源特点和类型，引导学生自主学习。
