《BIOINFORMATICS:概念基础入门》- 生物信息学初学者的优秀指南

需积分: 9 1 下载量 84 浏览量 更新于2024-07-30 收藏 2.06MB PDF 举报
"《BIOINFORMATICS: A CONCEPT-BASED INTRODUCTION》是由Venkatarajan Subramanian Mathura和Pandjassarame Kangueane合著的一本适合初学者的生物信息学入门书籍,旨在为读者提供生物信息学的基础概念。" 在生物信息学这个领域,这本书被标记为一本优秀的参考资料。生物信息学是一门结合生物学、计算机科学、数学和统计学的交叉学科,用于处理和解释生物学数据,特别是基因组、蛋白质组和表观遗传学等领域的大量数据。《BIOINFORMATICS: A CONCEPT-BASED INTRODUCTION》作为一本概念导向的教材,对这个复杂的主题进行了深入浅出的讲解。 书中可能涵盖了以下关键知识点: 1. 基础概念:包括生物信息学的基本定义、历史和发展,以及它在现代生命科学研究中的重要性。 2. 生物序列分析:讲解DNA、RNA和蛋白质序列的比对、搜索、分类和进化分析,如BLAST、ClustalW和Phylogenetic树构建等方法。 3. 基因组学:介绍全基因组测序技术、基因预测、功能注释和基因组组装过程。 4. 蛋白质结构与功能:讨论蛋白质结构的预测(如利用SWISS-MODEL)和功能分析,以及蛋白质-蛋白质相互作用网络的构建。 5. 生物数据库:阐述各类生物数据库(如GenBank、UniProt、KEGG)的使用和数据获取。 6. 生物统计与机器学习:探讨用于数据分析的统计模型,如线性回归、逻辑回归,以及支持向量机、神经网络等机器学习算法在生物信息学中的应用。 7. 生物信息学工具与软件:介绍常用生物信息学工具,如BEDTools、samtools、R语言及其生物信息学包,以及如何利用这些工具进行数据分析。 8. 系统生物学与网络生物学:讲解系统级别的生物学研究,如代谢途径建模和基因调控网络分析。 9. 计算生物学方法:涵盖模拟、建模和仿真技术,如蒙特卡洛方法、动力学模型等。 10. 案例研究与实际应用:通过具体的研究案例,展示生物信息学在疾病诊断、药物发现和个性化医疗等方面的应用。 此外,作者Venkatarajan Subramanian Mathura和Pandjassarame Kangueane分别在Roskamp Institute和Biomed-Informatics担任科学家和管理职务,这表明书中的内容可能结合了实际研究经验,具有很高的实践价值。虽然书的具体内容没有详细给出,但根据标题和描述,可以推断本书将为初学者提供一个全面而扎实的生物信息学基础。