生物信息学中的隐马尔可夫模型手册

“Handbook of Hidden Markov Models in Bioinformatics” 是一本面向中高级生物信息学学生的书籍，旨在帮助那些已经完成了一些基础课程，并且具备生物化学和计算机科学基础知识的学习者。书中包含每章后的练习题，以促进进一步的学习和探究。这本书也适合希望从数据中获取比标准BLAST搜索更多信息的研究人员，旨在让他们在最短的时间内获得最大的信息。作者指出，许多有用的数据库和程序由于缺乏了解而在生物信息学社区中被严重低估，而巧妙地利用这些工具可以极大地有益于各种项目，无论是元基因组研究还是新序列EST的功能搜索。 书中重点介绍了隐藏马尔科夫模型（HMM），这是生物信息学中的一个重要概念。HMM是一种统计建模方法，常用于序列分析，特别是对蛋白质、DNA或RNA序列的分析。它们在识别序列模式、预测基因结构、蛋白质结构域和功能预测等方面具有广泛应用。HMM的基础是马尔科夫假设，即系统状态的未来只依赖于其当前状态，而不依赖于过去的序列。 在生物信息学中，HMM被用来解决诸如同源性搜索、基因定位和序列分类等问题。通过定义隐藏状态和观察状态，HMM可以捕捉序列中的不可见（隐藏）模式，如基因的起始和终止点，或者蛋白质结构中的保守区域。Viterbi算法和Baum-Welch算法是HMM中最常用的两个算法，分别用于找到最可能的观测序列路径和优化模型参数。 书中提到的数学和计算生物学系列图书旨在全面总结这一领域的知识，并推动数学、统计和计算方法在生物学中的整合。该系列的读者群体包括数学、统计、计算科学以及生物工程领域的学生、研究人员和专业人士，同时也吸引着跨学科的研究者。这些书籍鼓励包含具体的例子、应用、编程技术和实例，以提高实践性和可理解性。 编辑团队由来自牛津大学、田纳西大学等机构的知名学者组成，他们在生物信息学和相关领域拥有深厚的专业背景，确保了书籍的质量和权威性。 “Handbook of Hidden Markov Models in Bioinformatics” 是一本深入浅出的教材，它将理论与实践相结合，不仅教授HMM的基本原理，还强调了如何将其应用于实际生物信息学问题中，对于提高研究者的分析能力和解决问题的能力具有极大的价值。通过阅读和实践书中的例子和问题，读者能够更好地理解和应用HMM，从而提升他们在生物信息学领域的研究效率。