“精要速覽系列(Instant:Notes Seties)”叢 書是國外教材“BestSeller”榜的上榜教材。該系 列教材結(jié)構(gòu)新穎,視角獨特,重點明確,脈絡(luò)分明, 圖表簡明清晰,英文自然易懂,被許多高等院校雙語教學選用。
霍奇曼編著的《生物信息學(第2版中譯版)》在前一版基礎(chǔ)上修訂,涵蓋了生物信息學的基本內(nèi)容及 拓展知識。全書共分三大部分,包括學科概況(A~B章)、基礎(chǔ)部分(C—I章)、應(yīng)用領(lǐng)域(J~R章),合計 18章:A生物學研究新面貌、B生物信息學的定義、C物理學要素、D數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫、E數(shù)據(jù)類別、F計算、G 概率與統(tǒng)計、H模型與數(shù)學技術(shù)、1人工智能與機器學習、J基因組與其他序列、K轉(zhuǎn)錄組學、L蛋白質(zhì)與蛋 白質(zhì)組學、M代謝物組學、N超分子結(jié)構(gòu)、0生化動力學、P生理學、Q圖像分析、R文本分析。書前附有縮 略詞表,書后附有進一步閱讀的文獻。
《生物信息學(第2版中譯版)》適合普通高校生命科學、醫(yī)藥科技,以及生物信息學相關(guān)專業(yè)教學使 用,也可供科研人員參考閱讀。
更多科學出版社服務(wù),請掃碼獲取。
譯者前言
縮略詞
A 生物學研究新面貌
B 生物信息學的定義
C 物理學要素
D 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫
E 數(shù)據(jù)類別
E1 數(shù)據(jù)類別
E2 生物信息學中呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的最佳做法
F 計算
G 概率與統(tǒng)計
G1 概率和概率分布
G2 條件概率和貝葉斯法則
G3 基本的統(tǒng)計學檢驗
前言
譯者前言
縮略詞
A 生物學研究新面貌
B 生物信息學的定義
C 物理學要素
D 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫
E 數(shù)據(jù)類別
E1 數(shù)據(jù)類別
E2 生物信息學中呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的最佳做法
F 計算
G 概率與統(tǒng)計
G1 概率和概率分布
G2 條件概率和貝葉斯法則
G3 基本的統(tǒng)計學檢驗
H 模型與數(shù)學技術(shù)
H1 系統(tǒng)特征
H2 圖論及其應(yīng)用
H3 常微分方程與代數(shù)
H4 高級建模技術(shù)
H5 形狀、變形與生長
I 人工智能與機器學習
I1 人工智能與機器學習概論
I2 人工智能與機器學習的統(tǒng)計學方法
I3 人工智能與機器學習的計算方法
J 基因組與其他序列
J1 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)源
J2 基因組注釋
J3 序列分析
J4 序列家族、序列比對與系統(tǒng)發(fā)育
J5 結(jié)構(gòu)域家族與數(shù)據(jù)庫
K 轉(zhuǎn)錄組學
K1 轉(zhuǎn)錄譜
K2 轉(zhuǎn)錄分析的統(tǒng)計學問題
K3 分析差異表達基因
K4 多元技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)推理
K5 數(shù)據(jù)標準和實驗設(shè)計
L 蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)組學
L1 蛋白質(zhì)組學技術(shù)
12 互作蛋白質(zhì)組學
L3 相互作用數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)
L4 結(jié)構(gòu)生物信息學
L5 結(jié)構(gòu)分類
L6 結(jié)構(gòu)預測與建模
L7 分子動力學與藥物設(shè)計
M 代謝物組學
N 超分子結(jié)構(gòu)
N1 超分子結(jié)構(gòu)
N2 組織與生物體尺度結(jié)構(gòu)
0 生化動力學
01 代謝網(wǎng)絡(luò)研究
02 微積分和代數(shù)學的應(yīng)用
P 生理學
P1 生理學
P2 整合生物學與植物模擬
P3 整合生物學——總結(jié)
Q 圖像分析
Q1 什么是圖像分析?
Q2 圖像分析如何應(yīng)用到生物科學研究中?
Q3 圖像增強
Q4 特征檢測
Q5 數(shù)據(jù)析取
R 文本分析
進一步閱讀
索引