21世紀是生命科學蓬勃發(fā)展的時期，日益增長的生命科學與醫(yī)學研究領(lǐng)域及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)催生了生物信息的快速發(fā)展�！吨袊�生物信息學2035發(fā)展戰(zhàn)略》面向2035年探討了國際生物信息學的前沿發(fā)展趨勢，深入闡述了生物信息學所涵蓋的不同研究分支的發(fā)展歷史、國內(nèi)基礎(chǔ)、發(fā)展態(tài)勢，凝練了生物信息學的發(fā)展思路和發(fā)展方向，并提出了我國相

眼睛是自然界最精密復(fù)雜的機器。本書融合了作者及其團隊在機器人視覺領(lǐng)域、神經(jīng)生理學領(lǐng)域和仿生學領(lǐng)域的三十多年的研究成果，從人眼的生理結(jié)構(gòu)和其運動控制神經(jīng)系統(tǒng)的描述出發(fā)，貫穿生物視覺系統(tǒng)的數(shù)學模型，涉及圖像處理、類腦框架及智能決策，直到運動控制的整個仿生眼系統(tǒng)。全書共16章，分別介紹了仿生學的使命、眼睛的種類和構(gòu)造、眼球運

本書介紹了環(huán)形RNA全長轉(zhuǎn)錄本序列重構(gòu)和定量算法CircAST，該算法通過計算不同組織、不同疾病狀態(tài)下環(huán)形RNA轉(zhuǎn)錄本完整的序列組成和內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及對環(huán)形RNA基于轉(zhuǎn)錄本水平的精確定量，幫助研究者更有效地篩選出具有潛在功能的環(huán)形RNA可變剪接異構(gòu)體，為更加精準地全面解析環(huán)形RNA全長轉(zhuǎn)錄本提供了重要的工具，對環(huán)形RNA功

仿生技術(shù)是利用自然的仿生原理與最前沿的科學技術(shù)手段，設(shè)計開發(fā)具備特殊優(yōu)異性能的功能材料和智能材料，屬于材料科學與技術(shù)最先進的發(fā)展方向之一。本書從自然界具有特殊優(yōu)異性能的生物結(jié)構(gòu)與組成出發(fā)，分析了仿生材料的設(shè)計理念、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與功能/智能關(guān)系，闡明了仿生技術(shù)具體實施手段的作用機理、具體選用與過程參數(shù)對目標產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與功能/智

本書以人工智能方法和生物組學數(shù)據(jù)分析為主線，闡述了人工智能中的群智能優(yōu)化、機器學習、深度學習等算法的基本原理，并探討了如何將這些算法應(yīng)用于生物信息學相關(guān)問題的研究中，如蛋白質(zhì)復(fù)合物挖掘、關(guān)鍵蛋白質(zhì)識別、疾病基因預(yù)測、多種組學（轉(zhuǎn)錄組學、代謝組學、微生物組學）數(shù)據(jù)與疾病的關(guān)聯(lián)關(guān)系預(yù)測、circRNA-RBP結(jié)合位點預(yù)測、

無論是運動神經(jīng)系統(tǒng)，還是腦神經(jīng)系統(tǒng)，神經(jīng)元都是其基本單元，信息都是在神經(jīng)元上產(chǎn)生并先在其自身的不同位置間相互擴散后，才向外擴散、傳播的，因此，生物智能的基礎(chǔ)和核心是神經(jīng)元信息產(chǎn)生、發(fā)展、擴散以及信息處理問題，這使得研究神經(jīng)元信息產(chǎn)生、發(fā)展、擴散的時空動態(tài)過程以及結(jié)合該過程的信息處理變得十分必要，也是建立新的智能理論和方

視覺、聽覺、觸覺、嗅覺與味覺是自然界人類等生物體獲取和感知環(huán)境信息的5種基本感官。仿生傳感與智能感知是將傳感技術(shù)與生命科學、人工智能技術(shù)相結(jié)合，通過模仿生物體的感官功能實現(xiàn)信息的獲取，包含了敏感機理與傳感功能的仿生以及信息處理和智能識別技術(shù)的仿生，其中模擬生物感官的敏感機理和智能識別是發(fā)展仿生傳感與智能感知的核心。本書

本書分為8章，分別為緒論，生物信息學數(shù)據(jù)庫、資源及常用工具，序列比對，基因組測序組裝與轉(zhuǎn)座子分析，分子進化與比較基因組研究，多組學關(guān)聯(lián)分析，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能預(yù)測，計算機輔助藥物設(shè)計基礎(chǔ)。本書首先介紹了生物信息學的研究內(nèi)容、發(fā)展歷史、應(yīng)用領(lǐng)域和相關(guān)學習平臺，然后對生物學信息資源、常用工具和數(shù)據(jù)庫等進行了介紹（基礎(chǔ)性），接

《仿生智能優(yōu)化鳳仙花算法》系統(tǒng)地描述了一種新型群體智能算法——鳳仙花優(yōu)化算法,它的產(chǎn)生、算法實現(xiàn)、理論分析、算法改進及其應(yīng)用,為讀者勾勒出了鳳仙花優(yōu)化算法的全景圖像。主要內(nèi)容包括:鳳仙花優(yōu)化算法的基本原理與實現(xiàn)及其性能分析、收斂性和時間復(fù)雜度分析、改進算法、多目標鳳仙花優(yōu)化算法的化實現(xiàn),以及幾種應(yīng)用實例。書中重點介紹了

生物信息學是一門應(yīng)用性很強的學科，編者在多年從事生物信息學教學的基礎(chǔ)上，根據(jù)生物學研究者最常見的需求或問題，設(shè)計了10個基礎(chǔ)實驗，目的是加深初學者對理論知識的理解，包括分子序列數(shù)據(jù)庫、BLAST搜索、多序列聯(lián)配、系統(tǒng)發(fā)生樹構(gòu)建、序列拼接與基因預(yù)測、基因組可視化、蛋白質(zhì)功能域及結(jié)構(gòu)預(yù)測、非編碼microRNA鑒定及其靶標

所謂的“爆發(fā)性氣旋”（explosivecyclone），也有學者稱其為“氣象炸彈”（meteorologicalbomb），具有短時間內(nèi)中心氣壓迅速降低、氣旋強度急劇增大的特點，目前國內(nèi)學術(shù)界系統(tǒng)地開展爆發(fā)性氣旋研究工作的甚少。 本書共6章，首先介紹了爆發(fā)性氣旋的定義，回顧了爆發(fā)性氣旋的研究歷史，給出了考慮風速影響

本書由四十余所高校聯(lián)合編寫而成，系統(tǒng)全面地介紹生物信息學的基本概念與內(nèi)容。全書內(nèi)容涵蓋分子生物學數(shù)據(jù)庫、序列結(jié)構(gòu)與功能分析、基因表達與非編碼RNA轉(zhuǎn)錄分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能、系統(tǒng)生物學、合成生物學，以及計算生物學等生物信息學中的重點問題書中配有大量的二維碼及部分視頻資源，方便讀者利用移動設(shè)備進行查詢與學習。 本書可用

本書是《生物信息學》（科學出版社出版，陳銘主編）的配套實驗教程，由淺入深，全面地介紹了生物信息學涉及的實驗方法。全書共12個章節(jié)，涵蓋了生物信息學需要掌握的基礎(chǔ)計算機技術(shù)，如Linux系統(tǒng)、R語言的基本操作命令；以及數(shù)據(jù)庫使用、序列比對、進化分析、基因預(yù)測、轉(zhuǎn)錄組分析、轉(zhuǎn)錄調(diào)控分析、單細胞轉(zhuǎn)錄組分析、蛋白質(zhì)分析以及系統(tǒng)

本書是“計算機科學與技術(shù)手冊系列”圖書之一，該系列圖書內(nèi)容全面，以理論聯(lián)系實際、能學到并做到為宗旨，以技術(shù)為核心，以案例為輔助，讀者全面學習基礎(chǔ)技術(shù)、代碼編寫方法和具體應(yīng)用項目。旨在為想入相應(yīng)領(lǐng)域或者已經(jīng)在該領(lǐng)域深耕多年的技術(shù)人員提供新而全的技術(shù)性內(nèi)容及案例。本書以Java開發(fā)為主要內(nèi)容，分為3篇，分別是：基礎(chǔ)篇、案例

本書共分為8章，內(nèi)容涵蓋深度學習與生命科學的內(nèi)在聯(lián)系，深度學習的主要計算框架，深度學習在生物圖像、語音、序列等重要生物數(shù)據(jù)上的應(yīng)用。

本書介紹了分數(shù)階微積分學的基本知識與數(shù)值計算方法，改進了分數(shù)階Lyapunov直接法，通過減弱原方法的條件，擴大適用范圍，進而增加找到合適Lyapunov函數(shù)的可能性.并給出了多時滯線性分數(shù)階系統(tǒng)的穩(wěn)定性結(jié)果，以及分數(shù)階時滯系統(tǒng)的比較原理，從而為論證非線性分數(shù)階時滯系統(tǒng)的穩(wěn)定性提供了有力的工具。針對不連續(xù)的分數(shù)階系統(tǒng)，

本書主要介紹生物信息學基本概念、主要算法和常用工具。全書共15章，涵蓋生物分子數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)庫、序列聯(lián)配、基因組拼接及其基因預(yù)測、系統(tǒng)發(fā)生樹構(gòu)建、組學數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)錄、三維、單細胞等）分析、群體遺傳分析等，同時包括生物信息學統(tǒng)計與算法基礎(chǔ)和計算機基礎(chǔ)。每章（緒論除外）前均設(shè)計了思維導(dǎo)圖，幫助讀者更好地理解各章知識點和邏輯關(guān)系

本書共分為三個部分，運用系統(tǒng)論工具融合科學、工程學和臨床醫(yī)學領(lǐng)域前沿與基礎(chǔ)知識。第一部分通過探討自然界生物靈感來源，自然界構(gòu)建裝置的物理約束，自然界不同尺度的結(jié)構(gòu)、材料、系統(tǒng)和各種仿生方法等介紹了新一代仿生裝置的科學基礎(chǔ)；第二部分通過對神經(jīng)影像技術(shù)、神經(jīng)發(fā)育學的考察及神經(jīng)系統(tǒng)重構(gòu)案例分析等探討了自適應(yīng)和人類神經(jīng)系統(tǒng)對于

生物信息學作為一門新興交叉學科，主要采用計算機、數(shù)學和信息科學的理論、方法及技術(shù)，以系統(tǒng)的觀點來研究分子生物系統(tǒng)的信息存儲、傳遞與組織規(guī)律，解釋生命的遺傳信息。本書的主要內(nèi)容包括：分子生物學及生物組學基礎(chǔ)知識、常用分子生物信息數(shù)據(jù)庫、生物信息學中的數(shù)學基礎(chǔ)、基因組信息分析、轉(zhuǎn)錄組信息分析、蛋白質(zhì)組信息分析、分子系統(tǒng)進化

面對生物數(shù)據(jù)的急速增長，對大數(shù)據(jù)的分析處理能力是生物學家普遍缺乏又急需掌握的能力�！渡�物學家必備大數(shù)據(jù)實用計算技巧》是在作者開發(fā)計算工具和幫助許多生物學家解決計算問題時總結(jié)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上誕生的，是針對生物學家撰寫的簡明實用教程，它將一系列強大而靈活的實用工具匯集到一起，容易學習入門�！渡�物學家必備大數(shù)據(jù)實用計算技巧》內(nèi)容