本書首先介紹生物信息學(xué)的基本概念、產(chǎn)生與發(fā)展及主要研究內(nèi)容，安排了生物學(xué)基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與推斷兩章內(nèi)容供讀者選學(xué)；然后依次介紹生物信息學(xué)資源、序列分析與序列比對、分子系統(tǒng)發(fā)生分析等基本內(nèi)容；接下來學(xué)習(xí)基因組信息學(xué)、生物芯片、轉(zhuǎn)錄組信息學(xué)、蛋白質(zhì)組信息學(xué)等前沿內(nèi)容；*后一章介紹系統(tǒng)生物學(xué)

億萬年來，大自然中種類繁多的植物和動物經(jīng)過優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化過程，形成了千奇百怪的形態(tài)和功能，這些多樣性中包含了大量可以幫助解決技術(shù)問題的方法。于是，懂得觀察的工程師、建筑師和科學(xué)家就向慷慨的大自然學(xué)習(xí)那些簡單而有效的想法，進(jìn)而發(fā)展出了仿生學(xué)…… 本書以精彩案例講述植物和動物如何啟發(fā)了發(fā)明家、工

本書幾乎涵蓋了深度測序數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用的各個(gè)方面，適用于從事深度測序數(shù)據(jù)分析研究的技術(shù)人員和學(xué)者。在本書中，不僅可以了解到深度測序技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域，還可以通過具體實(shí)例，了解到不同軟件的相關(guān)算法、原理及使用方法，以幫助選擇適合自身研究和應(yīng)用所需要的深度測序數(shù)據(jù)分析的解決方案。

本書介紹生物信息學(xué)平臺搭建和常用基礎(chǔ)軟件的安裝與運(yùn)行，使讀者能夠配置自己的生物信息學(xué)分析環(huán)境；通過介紹計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)和基因組重復(fù)序列分析等內(nèi)容使讀者熟悉生物信息學(xué)分析的一般策略。著重講解生物信息學(xué)分析過程中常見問題的解決方法，在確保操作步驟完整的基礎(chǔ)上盡量精簡，力求幫助使讀者在*短的時(shí)間內(nèi)掌握知識和能勝任該方面工作

當(dāng)前生物信息學(xué)研究重點(diǎn)是對基因組序列、蛋白質(zhì)組學(xué)和數(shù)組技術(shù)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的計(jì)算分析。本書對DNA、RNA和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)的計(jì)算提供了豐富的演算方法，并指出了在解決生物學(xué)問題中這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用策略。本書的**版是在Mount博士講稿的基礎(chǔ)上進(jìn)行整理出版的，在全球范圍內(nèi)用作教材。第二版對內(nèi)容進(jìn)行了全面的修訂，由專業(yè)教師

細(xì)胞、身體、社團(tuán)等的進(jìn)化、發(fā)育和學(xué)習(xí)引起的智能因素引發(fā)了一些新的人工智能方法。傳統(tǒng)上，人工智能就是對人類大腦能力的復(fù)制；而新的方法則是從具有自治自組織能力的一大類生物結(jié)構(gòu)中獲得靈感。這些新方法包括進(jìn)化計(jì)算和電子學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工免疫系統(tǒng)、仿生機(jī)器人以及群體智能等，這里提及的僅是一小部分實(shí)例。達(dá)里奧·弗

本書實(shí)例意在解決生物學(xué)問題，通過“編程技法”的形式，涵蓋盡可能多的組織、分析、表現(xiàn)結(jié)果的策略。在每章結(jié)尾都會有為生物研究者設(shè)計(jì)的編程題目，適合教學(xué)和自學(xué)。本書由六部分組成：Python語言基本介紹，語言所有成分介紹，高級編程，數(shù)據(jù)可視化，生物信息通用包Biopython，最后給出20個(gè)編程秘笈，范圍涵蓋了從二級結(jié)構(gòu)預(yù)測

導(dǎo)語_點(diǎn)評_推薦詞

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