封面 书名页 版权页 序言 前言 目录页 绪论 第一节 生物信息与生物信息学 一、迅速增长的生物信息 二、生物信息学的概念 第二节 生物信息学简史与展望 一、生物信息学发展简史 二、生物信息学技术的应用 三、生物信息学学科展望 第三节 本书的组织与使用 第一篇 生物信息学基础 第1-1章 生物信息类型及其产生途径 第一节 生物信息的类型 第二节 DNA测序技术 一、第一代测序技术 二、第二代测序技术 三、第三代测序技术 第三节 高通量测序技术的应用 一、DNA/RNA相关测序 二、蛋白质-DNA/RNA互作测序 三、甲基化/宏基因组测序 第四节 蛋白质序列及其结构测定 一、蛋白质序列与蛋白质互作测定 二、蛋白质结构测定 第1-2章 分子数据库 第一节 分子数据库概述 一、分子数据库概念 二、数据库记录格式 三、数据库冗余、序列递交和检索 第二节 核苷酸及其相关数据库 一、DNA/RNA序列数据库 二、基因组数据库 三、非编码RNA数据库 第三节 蛋白质及其相关数据库 第四节 代谢途径等专业数据库 一、代谢途径数据库 二、代谢组学数据库和表型数据库 第1-3章 两条序列联配算法及序列搜索 第一节 序列联配基本概念 第二节 计分矩阵 一、计分矩阵的一般原理 二、氨基酸替换矩阵 三、位置特异性计分矩阵（PSSM） 第三节 两条序列联配算法 一、Needleman-Wunsch算法 二、Smith-Waterman算法 第四节 BLAST算法及数据库搜索 一、BLAST算法 二、利用BLAST进行数据库序列搜索 三、序列相似性的统计推断 第1-4章 多序列联配算法及功能域分析 第一节 多序列联配概念及其算法 一、多序列联配概念 二、多序列全局联配算法 三、多序列局部联配算法 第二节 蛋白质序列功能域分析与模型 一、功能域概念 二、功能域模型 第三节 熵与信息量 一、不确定性与信息量 二、信息熵的应用 第1-5章 基因预测与功能注释 第一节 基因组序列构成与基因预测 一、基因组序列的基本构成 二、基因预测及其基本方法 三、基因注释流程 第二节 从头预测——隐马尔可夫模型（HMM）方法 一、马尔可夫和隐马尔可夫模型 二、隐马尔可夫模型问题及其算法 三、HMM基因预测模型及其应用 第三节 贝叶斯统计及其在基因预测方面的应用 一、贝叶斯统计与生物信息学 二、利用贝叶斯统计进行基因预测 第四节 基因功能注释 一、利用序列和结构域数据库进行注释 二、利用功能分类和代谢途径信息进行注释 第五节 基因序列构成分析 一、碱基构成与分布 二、DNA行走与Z曲线 三、同向重复序列分析 四、蛋白质序列跨膜等特征分析 第1-6章 系统发生树构建 第一节 系统发生树与遗传模型 一、系统发生树概述 二、遗传模型 第二节 距离法 一、非加权平均连接聚类法（UPGMA法） 二、Fitch-Margoliash算法 三、邻接法（NJ法） 第三节 简约法 第四节 似然法 一、DNA序列的似然模型 二、两条序列系统发生树 三、三条及多条序列系统发生树 第五节 基因组组分矢量方法 一、组分矢量方法（CVTree算法） 二、基因组关联“距离”与系统发生树构建 第1-7章 蛋白质结构预测与药物设计 第一节 蛋白质结构概述 一、蛋白质结构及其预测 二、蛋白质结构数据库 三、蛋白质结构主要预测工具 第二节 蛋白质二级结构预测 一、蛋白质二级结构预测方法 二、结构预测实例 第三节 蛋白质三级结构预测 一、同源建模法 二、折叠识别法 第四节 计算机辅助药物设计 一、间接药物设计 二、直接药物设计 第1-8章 生物信息学计算机基础 第一节 使用Unix/Linux操作系统 一、Unix/Linux操作系统及其结构 二、Linux Shell常用命令 第二节 掌握一门计算机编程语言 一、计算机编程语言 二、Python语言 三、R语言 四、MySQL语言 第三节 并行与自动化 一、并行式计算 二、并行化模型及其实例 第四节 其他 一、算法 二、可视化与画图 第二篇 高通量测序数据分析 第2-1章 基因组拼接与分析 第一节 基因组序列拼接概念 一、基因组短序列拼接问题 二、基因组从头拼接主要方法 三、利用遗传图谱等进行基因组组装 第二节 基于图论的拼接算法 一、图论 二、基于德布鲁因图的拼接算法 第三节 第三代测序数据拼接方法 第四节 基于字符串（K-mer）的基因组调查与分析 一、基因组大小估计 二、基因组复杂度估计 三、基因组“肖像”及缺失字符串分析 第2-2章 基因组变异与分析 第一节 基因组变异类型与检测方法 一、基因组遗传变异类型 二、基因组变异检测方法 第二节 基因组重测序及其应用 一、基因组重测序应用领域 二、基因组重测序数据分析 第2-3章 转录组分析 第一节 转录组测序与拼接 一、转录组及其技术平台 二、转录组序列拼接 第二节 基因表达分析 一、差异表达基因的鉴定 二、差异表达基因富集分析 第三节 可变剪切和基因融合分析 一、基因可变剪切 二、融合基因 第2-4章 非编码RNA分析 第一节 非编码RNA简介 一、非编码RNA类型与功能 二、非编码RNA进化 三、样品采集及其测序方法 四、非编码RNA主要数据库 第二节 小RNA计算识别与靶基因预测 一、miRNA主要特征及计算识别 二、siRNA主要特征及计算识别 三、miRNA和siRNA靶基因预测 第三节 长非编码RNA鉴定与功能分析 一、线性lncRNA鉴定 二、环化RNA鉴定 三、lncRNA功能预测 第2-5章 甲基化与组蛋白修饰分析 第一节 表观遗传机制概述 第二节 甲基化测序与分析 一、甲基化测序原理 二、生物信息学分析方法 第三节 组蛋白修饰测定与分析 一、组蛋白样品的制备 二、组蛋白修饰分析方法 第2-6章 宏基因组分析 第一节 宏基因组及其分析方法 一、宏基因组概述 二、宏基因组学技术的应用 第二节 16S rDNA序列分析 一、质控与分析流程 二、物种多样性分析 三、群落结构分析 第三节 全基因组序列数据分析 一、分析内容与流程 二、基因预测及功能注释 第2-7章 蛋白质组分析 第一节 蛋白质组学概述 一、蛋白质组及其分析 二、高通量分离和鉴定技术 第二节 双向电泳图像与质谱组合分析 一、胶图获取与分析 二、利用指纹图谱鉴定蛋白质 第三节 质谱数据采集与分析 一、质谱数据采集策略 二、肽段数据库搜索与质量控制 第四节 定量蛋白质组分析 一、同位素标记定量分析 二、非同位素标记定量分析 第三篇 生物信息学外延与交叉 第3-1章 系统生物学 第一节 系统生物学概述 一、系统生物学的兴起和基本概念 二、研究领域及其与生物信息学的交叉 第二节 网络与生物网络 一、无标度和阶层网络 二、生物网络模块及其算法工具 第三节 基因调控网络 一、布尔网络模型 二、贝叶斯网络模型 第3-2章 群体遗传学 第一节 群体遗传多态性与结构 一、遗传多态性及其估计 二、群体结构 第二节 正向选择的统计检验 一、自然选择与中性检验 二、基于种内多态性的检验方法 三、基于种内多态和种间分歧度的检验方法 第三节 群体进化的溯祖测验 一、溯祖理论 二、溯祖测验的应用 第四节 统计测验相关问题与策略 一、复合测验问题 二、全基因组检测的优势和假阳性问题 三、影响统计测验的因素 第3-3章 数量遗传学 第一节 数量性状遗传基本概念 第二节 连锁分析 一、连锁分析原理 二、试验群体的连锁分析 三、常用连锁分析软件 第三节 关联分析 一、关联分析基本原理 二、常用关联分析软件 第3-4章 合成生物学 第一节 合成生物学概述 一、合成生物学定义和研究内容 二、合成生物学引发的争议 第二节 基因线路：模块化工程化 一、基因线路的基本概念 二、几个经典基因线路设计 第三节 基因组人工合成与重构 一、噬菌体基因组人工合成与重构 二、细菌基因组人工合成与重构 第四篇 生物信息学资源与实践 第4-1章 生物信息学常用代码和关键词 第一节 核苷酸和氨基酸代码 第二节 遗传密码 第三节 核苷酸和蛋白质序列记录特征关键词 一、核苷酸序列记录关键词及其说明 二、蛋白质序列记录相关的关键词及其说明 第4-2章 生物信息学数据库和在线分析工具 第一节 重要门户网站与分子数据库 一、重要门户网站 二、主要分子数据库 第二节 主要在线分析工具 第三节 主要开源分析软件 第4-3章 生物信息学实验 实验1 分子序列数据库记录格式与检索 实验2 数据库搜索与未知序列功能预测 实验3 多序列联配及其功能域预测 实验4 蛋白质编码基因预测与功能注释 实验5 非编码miRNA二级结构及其靶基因预测 实验6 基因组浏览器GBrowser及其应用 实验7 系统发生树构建 实验8 蛋白质结构预测 第4-4章 生物信息学常用英文术语及释义 参考文献 ..更多