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图书 生物信息学与功能基因组学(原著第3版)(精)
内容
目录
第1部分DNA、RNA和蛋白质序列的分析
第1章引言[2]
1.1本书的组织架构[3]
1.2生物信息学:全景[4]
1.3各章节的组织架构[6]
1.4对学生和教师的建议:练习,寻找一个基因,研究一个基因组[7]
1.5生物信息学软件:两种风格[8]
1.6生物信息学和其他信息学学科[11]
1.7对学生的建议[11]
第2章序列数据的获取和相关信息[14]
2.1生物数据库的入门介绍[14]
2.2集中存储DNA序列的数据库[15]
2.3DNA、RNA和蛋白质数据库[19]
2.4信息的获取:用于标记和鉴别序列的索引编号[27]
2.5利用NCBI的基因资源进行基因信息的获取[31]
2.6使用命令行进行NCBI数据的获取[35]
2.7信息的获取:基因组浏览器[41]
2.8如何获取序列数据的例子:单个基因/蛋白质[44]
2.9生物医学文献的获取[50]
2.10展望[51]
2.11常见问题[51]
2.12给学生的建议[51]
2.13网络资源[51]
第3章双序列比对[58]
3.1引言[58]
3.2打分矩阵[66]
3.3在双序列比对中,PAM矩阵的实用性[76]
3.4比对算法:全局和局部[79]
3.5双序列比对的统计显著性[88]
3.6展望[91]
3.7常见问题[91]
3.8给学生的建议[92]
3.9网络资源[92]
第4章局部比对搜索基本工具BLAST[100]
4.1引言[100]
4.2BLAST搜索步骤[102]
4.3BLAST算法使用局部比对搜索的策略[114]
4.4BLAST的搜索策略[119]
4.5使用BLAST预测基因:找到新基因[128]
4.6展望[131]
4.7常见问题[131]
4.8对学生的建议[131]
4.9网络资源[132]
第5章高级数据库搜索[137]
5.1引言[137]
5.2特殊BLAST的网站[138]
5.3寻找远缘相关蛋白质:位置特异性迭代BLAST(PSI-BLAST)和DELTA-BLAST[141]
5.4谱搜索:隐马尔可夫模型[148]
5.5用类似于BLAST的比对工具快速搜索基因组DNA[154]
5.6将二代测序读段与参考基因组比对[159]
5.7展望[161]
5.8常见问题[162]
5.9给学生的建议[162]
5.10网络资源[162]
第6章多重序列比对[168]
6.1引言[168]
6.2五种主要的多重序列比对方法[170]
6.3用标准数据集进行研究:方法,发现和挑战[181]
6.4多重序列比对的数据库[182]
6.5基因组区域的多重序列比对[186]
6.6展望[192]
6.7常见问题[193]
6.8给学生的建议[193]
第7章分子水平的系统发育和进化[200]
7.1分子进化介绍[200]
7.2分子系统发育与进化的法则[201]
7.3分子系统发育:树的特征[211]
7.4树的类型[217]
7.5系统发育分析的五个步骤[221]
7.6展望[240]
7.7常见问题[241]
7.8给学生的建议[241]
7.9网络资源[241]
第2部分DNA、RNA和蛋白质在全基因组层次上的分析
第8章DNA:真核染色体[250]
8.1引言[250]
8.2真核生物基因组和染色体的一般特征[252]
8.3真核生物染色体的DNA重复片段[263]
8.4真核生物染色体的基因含量[273]
8.5真核生物基因组的调控区域[279]
8.6真核生物DNA的比较[283]
8.7染色体DNA的变化[284]
8.8测定染色体变化的技术[290]
8.9展望[292]
8.10常见问题[293]
8.11给学生的建议[293]
8.12网络资源[293]
第9章二代测序数据的分析[310]
9.1引言[310]
9.2DNA测序技术[311]
9.3二代测序的基因组DNA的分析[318]
9.4二代测序的特定应用[347]
9.5展望[348]
9.6常见问题[348]
9.7给学生的建议[349]
9.8网络资源[349]
第10章处理核糖核酸(RNA)的生物信息学工具[356]
10.1引言[356]
10.2非编码RNA[358]
10.3信使RNA介绍[370]
10.4微阵列和RNA-seq:全基因组层面的基因表达量测定[379]
10.5RNA分析的解读[384]
10.6展望[386]
10.7常见问题[386]
10.8给学生的建议[387]
10.9网络资源[387]
第11章基因表达:芯片和RNA-seq数据分析[395]
11.1引言[395]
11.2芯片分析方法1:NCBI的GEO2R工具[397]
11.3芯片分析方法2:Partek软件[409]
11.4芯片分析方法3:利用R分析GEO数据库[417]
11.5芯片数据分析:描述性统计学方法[423]
11.6RNA-seq[430]
11.7芯片数据的功能注释[438]
11.8展望[438]
11.9常见问题[439]
11.10对学生的建议[440]
11.11推荐读物[443]
第12章蛋白质分析和蛋白质组学[447]
12.1引言[447]
12.2蛋白质鉴定技术[450]
12.3蛋白质的四个方面[457]
12.4展望[476]
12.5常见问题[477]
12.6给学生的建议[477]
12.7网络资源[477]
第13章蛋白质结构[488]
13.1蛋白质结构总结[488]
13.2蛋白质结构原理[490]
13.3PDB数据库(Protein Data Bank)[500]
13.4蛋白质结构预测[513]
13.5固有无序蛋白质(INTRINSICALLY DISORDERED PROTEINS)[518]
13.6蛋白质结构与疾病[518]
13.7展望[519]
13.8常见问题[520]
13.9给学生的建议[520]
13.10推荐读物[523]
第14章功能基因组学[529]
14.1功能基因组学介绍[
内容推荐
本书为原著第三版,内容新颖,具有以下主要特色:
(1)内容全面,很好地将生物信息学与功能基因组学的理论和实践应用结合起来,非常重视生物信息学的具体应用技巧。
(2)内容新颖,包含了二代测序的最新进展。
(3)实用性强,包含了一些工具使用指导、R语言及命令行操作等。并且每一章都有问题集、与生物信息学有关的web操作训练以及相应的web链接,还列出了可以免费获取的生物信息学软件和作者推荐的读物。
(4)作者权威,为霍普金斯医学院教授,在国际上有很高的声誉和权威性。
(5)图文并茂。本书在论述的同时配以大量的图片,直观、形象、通俗易懂。
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缩略图
书名 生物信息学与功能基因组学(原著第3版)(精)
副书名
原作名
作者 (美)乔纳森·佩夫斯纳
译者 译者:田卫东//赵兴明
编者
绘者
出版社 化学工业出版社
商品编码(ISBN) 9787122344106
开本 16开
页数 922
版次 1
装订 精装
字数 1908
出版时间 2020-01-01
首版时间 2020-01-01
印刷时间 2020-01-01
正文语种
读者对象
适用范围
发行范围 公开发行
发行模式 实体书
首发网站
连载网址
图书大类 科学技术-自然科学-生物科学
图书小类
重量 1964
CIP核字 2019082317
中图分类号 Q811.4
丛书名
印张 58.5
印次 1
出版地 北京
整理
媒质
用纸
是否注音
影印版本
出版商国别
是否套装
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更新时间:2025/5/12 8:27:30