生物信息學導論

內(nèi)容概要

　　《生物信息學導論--面向高性能計算的算法與應用》主要針對生物信息學中的典型應用，從計算方法角度介紹相關算法的原理及應用；內(nèi)容分成生物學及數(shù)理基礎、生物序列分析、蛋白質(zhì)組學分析以及大規(guī)模生物學網(wǎng)絡分析等四個專題，涉及生物分子序列分析、基因發(fā)現(xiàn)、分子進化分析、蛋白質(zhì)結構預測、蛋白質(zhì)肽測序、生物學網(wǎng)絡模塊劃分等具體問題的求解原理及算法實現(xiàn)。
　　《生物信息學導論--面向高性能計算的算法與應用》的讀者對象是具有現(xiàn)代分子生物學及計算機科學基本知識的研究生及相關科研人員，在附加習題后也可作為生物信息學方面的入門及進階教材，供生物醫(yī)學工程、計算機應用等專業(yè)學生使用。

書籍目錄

第一篇 預備知識篇
　第1章 分子生物學基礎
　　1.1 生命的演化與分類
　　1.2 核酸：dna與rna
　　1.3 蛋白質(zhì)
　　1.4 dna的復制
　　1.5 基因與染色體
　　1.6 基因表達
　　1.7 現(xiàn)代生物工程技術
　　1.8 現(xiàn)代分子生物學中的經(jīng)典計算問題
　第2章 數(shù)學及計算機科學基礎
　　2.1 線性代數(shù)理論
　　2.2 概率論基礎知識
　　2.3 最優(yōu)化理論
　　2.4 統(tǒng)計學習理論
　　2.5 函數(shù)增長速度的比較
第二篇 序列分析篇
　第3章 序列比對的基本方法
　　3.1 序列的相似性與同源性 　　
　　3.2 點陣圖
　　3.3 兩序列比對概述
　　3.4 全局比對的動態(tài)規(guī)劃方法
　　3.5 局部比對的動態(tài)規(guī)劃方法
　　3.6 重疊區(qū)域匹配的準全局比對算法
　　3.7 空位罰分模型
　　3.8 仿射空位罰分模型下的全局比對算法
　　3.9 仿射空位罰分模型下的局部比對算法
　　3.10 降價空間存儲的兩序列比對算法
　　3.11 降低時間開銷的兩序列比對算法
　　3.12 比對得分的正則化
　　3.13 啟發(fā)式的近似尋優(yōu)比對算法
　　3.14 比對得分的統(tǒng)計學顯著性
　　3.15 多序列比對
　　3.16 氨基酸替換矩陣
　　3.17 小結
　第4章 序列比對的并行計算
　　4.1 并行編程模型
　　4.2 并行計算機系統(tǒng)結構
　　4.3 序列比對及其并行化方案
　　4.4 smith-waterman算法的細粒度并行實現(xiàn)
　　4.5 序列數(shù)據(jù)庫搜索的粗粒度并行算法
　　4.6 多序列比對的并行算法
　　4.7 基于專用硬件fpga的序列比對
　第5章 基于字符串精確匹配的序列比較
　　5.1 模式的精確匹配與非精確匹配
　　5.2 樸素的模式匹配算法
　　5.3 線性時間的字符串搜索算法
　　5.4 基于關鍵字樹的模式集合匹配算法
　　5.5 后綴樹
　　5.6 后綴樹的構造
　　5.7 后綴數(shù)組
　　5.8 基因組中的重復序列
　　5.9 后綴樹用于搜索重復子串和獨特子串
　　5.10 最長重復序列的搜索算法
　　5.11 廣義后綴樹
　　5.12 最長公共子串問題
　　5.13 k次失配問題
　　5.14 小結
　第6章 基因識別
　　6.1 基因識別與預測的計算方法
　　6.2 預測算法的準確性度量
　　6.3 獨立識別法
　　6.4 基于比較的基因識別方法
　第7章 馬氏鏈與隱馬氏模型
　　7.1 馬爾可夫鏈
　　7.2 隱馬爾可夫模型
　　7.3 計算全概率的正向算法
　　7.4 計算全概率的反向算法
　　7.5 解碼問題的viterbi算法
　　7.6 模型參數(shù)的估計
　　7.7 帶有啞狀態(tài)的hmm
　　7.8 譜hmm
　　7.9 采用譜hmm進行多序列比對建模
　　7.10 利用hmm對基因識別問題進行建模
　第8章 序列進化的基本模型
　　8.1 核苷酸替代的進化模型
　　8.2 連續(xù)時間下的進化模型
　　8.3 離散時間下的進化模型
　第9章 分子進化樹的重構
　　9.1 進化樹的概念與術語
　　9.2 進化樹重構的簡約類方法
　　9.3 講化樹重構的距離類方法
　　9.4 進化樹重構的統(tǒng)計類方法
　　9.5 樹拓撲空間的搜索技術
　　9.6 似然度最大化的數(shù)值算法
　　9.7 模型選擇與假設檢驗問題
　　9.8 進化樹拓撲結構的建模、估計與檢驗
第三篇 蛋白質(zhì)組學分析篇
　第10章 蛋白質(zhì)的結構預測
　　10.1 蛋白質(zhì)的層次性結構
　　10.2 常見的二級結構單元
　　10.3 蛋白質(zhì)二級結構檢測
　　10.4 蛋白質(zhì)二級結構預測的計算方法
　　10.5 蛋白質(zhì)二級結構預測算法的性能評價
　　10.6 蛋白質(zhì)結構的比對方法
　第11章 蛋白質(zhì)序列鑒定的質(zhì)譜分析
　　11.1 質(zhì)譜技術
　　11.2 質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析
　　11.3 實驗質(zhì)譜數(shù)據(jù)的預處理
　　11.4 質(zhì)譜比較的非概率型打分方法
　　11.5 質(zhì)譜比較的概率型打分方法
　　11.6 基于串聯(lián)質(zhì)譜的蛋白質(zhì)鑒定
　　11.7 蛋白質(zhì)鑒定的從頭測序法
　　11.8 含有修飾的質(zhì)譜比較與肽鑒定
第四篇 生物學網(wǎng)絡分析篇
　第12章 蛋白質(zhì)相互作用的預測
　　12.1 蛋白質(zhì)之間的相互作用
　　12.2 蛋白質(zhì)相互作用測定的實驗方法
　　12.3 研究蛋白質(zhì)相互作用的生物信息學分析方法
　　12.4 蛋白質(zhì)結構域水平的相互作用預測
　　12.5 小結
　第13章 生物學網(wǎng)絡的模塊劃分
　　13.1 引言
　　13.2 復雜網(wǎng)絡的結構特征
　　13.3 復雜網(wǎng)絡結構特征度量指標的計算方法
　　13.4 生物學網(wǎng)絡結構分析的并行計算
　　13.5 復雜網(wǎng)絡的結構模塊劃分及生物學網(wǎng)絡功能模塊挖掘
　　13.6 生物學網(wǎng)絡模塊劃分的傳統(tǒng)聚類方法
　　13.7 生物學網(wǎng)絡模塊劃分的譜聚類方法
　　13.8 生物學網(wǎng)絡模塊劃分的混合式聚類算法
　　13.9 網(wǎng)絡模塊劃分結果的評價
　第14章 大規(guī)模網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)挖掘技術
　　14.1 聚類分析
　　14.2 層次聚類法
　　14.3 k均值聚類方法
　　14.4 核分析方法
　　14.5 基于核的k均值聚類方法
　　14.6 譜聚類方法
　　14.7 k均值聚類與譜聚類的統(tǒng)一
主題索引
人名索引
插圖索引
表格索引
算法索引
參考文獻
　　　　

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