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【PDF】生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)-電子書下載 - 醫(yī)學(xué)資源下載
資源作者：gogoyingying
資源分類：醫(yī)學(xué) - 基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)
資源屬性：電子書
資源售價(jià)：1 愛(ài)醫(yī)幣
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上傳日期：2013-04-11 00:00:02

生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)-電子書下載 作者：（美）喬納森·佩夫斯納 出版社：化學(xué)工業(yè)出版社 出版日期：2006-06 ISBN：9787502583835 版次：1 頁(yè)數(shù)：706 字?jǐn)?shù)： 開本：16開 包裝：平裝 生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)-電子書下載 翻開《生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)》，您將會(huì)情不自禁地沉浸于其中……《生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)》內(nèi)容全面，很好地將生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)的理論和實(shí)踐應(yīng)用結(jié)合起來(lái)，非常重視生物信息學(xué)的具體應(yīng)用技巧。另外，《生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)》還具有如下特色：作者權(quán)威?！渡镄畔W(xué)與功能基因組學(xué)》作者是霍普金斯醫(yī)學(xué)院教授，在國(guó)際上有很高的聲譽(yù)和權(quán)威性。實(shí)踐性強(qiáng)。每一章都有問(wèn)題集、與生物信息學(xué)有關(guān)的web操作訓(xùn)練以及相應(yīng)的web鏈接，還列出了可以免費(fèi)獲取的生物信息學(xué)軟件和作者推薦的讀物。范例典型。 編輯推薦 《生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)》從頭到尾都用一個(gè)基因和它的蛋白產(chǎn)物作為例子進(jìn)行講解。這個(gè)蛋白是視黃醇結(jié)合蛋白(retinol-binding protein，RBP)。圖文并茂。《生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)》在論述的同時(shí)配以大量的圖片，直觀、形象、通俗易懂。 目錄 第1篇　數(shù)據(jù)庫(kù)中的DNA、RNA和蛋白質(zhì)序列的分析生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)-電子書下載 第1章　緒言 1.1本書的結(jié)構(gòu) 1.2生物信息學(xué)：藍(lán)圖 1.3一個(gè)貫穿本書的例子：視黃醇結(jié)合蛋白 1.4章節(jié)的組織 1.5對(duì)學(xué)生和教師的建議：Web練習(xí)和找基因 1.6重要的生物信息學(xué)網(wǎng)址 1.7推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第2章　獲取序列數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)信息 2.1生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 2.2GenBank：收錄幾乎所有已知的核酸和蛋白質(zhì)序列的數(shù)據(jù)庫(kù) 2.2.1序列數(shù)據(jù)的總量 2.2.2GenBank中的物種數(shù) 2.2.3GenBank存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)類型 2.2.4表達(dá)序列標(biāo)簽 (ESTs) 2.2.5序列標(biāo)簽位點(diǎn) (STS) 2.2.6基因組測(cè)序序列 (GSSs) 2.2.7高通量基因組序列 (HTGS) 2.3美國(guó)國(guó)家生物技術(shù)信息中心 (NCBI) 2.3.1NCBI的介紹：NCBI的主頁(yè) 2.3.2索引號(hào)碼：識(shí)別序列的標(biāo)簽 2.3.3五種獲取DNA和蛋白質(zhì)序列的方法 2.3.4如何進(jìn)入序列數(shù)據(jù)的例子：HIV pol 2.3.5獲取生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn) 2.4展望 2.5常見(jiàn)問(wèn)題 2.6網(wǎng)絡(luò)資源生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)-電子書下載 2.7討論題 2.8習(xí)題 2.9自測(cè)題 2.10推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第3章　雙序列比對(duì) 3.1引言 3.1.1蛋白質(zhì)比對(duì)：通常比DNA比對(duì)具有更豐富的信息 3.1.2同源性、相似性、一致性的概念 3.1.3間隙 3.1.4雙序列比對(duì)、同源和生命的進(jìn)化 3.2Dayhoff模型：可接受點(diǎn)突變 3.2.1PAM1矩陣 3.2.2PAM250和其他PAM矩陣 3.2.3從突變概率矩陣到對(duì)數(shù)比值打分矩陣 3.2.4雙序列比對(duì)中PAM矩陣的實(shí)際有用性 3.2.5PAM矩陣的重要替代者：BLOSUM打分矩陣 3.2.6雙序列比對(duì)和檢測(cè)限度 3.3比對(duì)算法：全局和局部 3.3.1全局序列比對(duì)：Needleman?Wunsch算法 3.3.2局部序列比對(duì)：Smith?Waterman算法 3.3.3Smith?Waterman算法的快速、啟發(fā)式版本：FASTA和BLAST 3.3.4局部比對(duì)搜索工具 (BLAST) 3.4雙序列比對(duì)的顯著性：一致性百分比 3.4.1雙序列比對(duì)統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn) 3.4.2全局比對(duì)的統(tǒng)計(jì)顯著性 3.4.3局部比對(duì)的統(tǒng)計(jì)顯著性 3.5展望 3.6常見(jiàn)問(wèn)題 3.7網(wǎng)絡(luò)資源 3.8問(wèn)題討論 3.9問(wèn)題 3.10自測(cè)題 3.11推薦讀物生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)-電子書下載 參考文獻(xiàn) 第4章　局部比對(duì)搜索基本工具BLAST 4.1引言 4.2BLAST搜索步驟 4.2.1步驟1：選定感興趣的序列 4.2.2步驟2：選擇BLAST程序 4.2.3步驟3：選擇數(shù)據(jù)庫(kù) 4.2.4步驟4：選擇參數(shù) 4.3BLAST算法使用局部比對(duì)搜索的策略 4.3.1BLAST算法組成部分：列表、掃描、延伸 4.3.2BLAST算法：局部比對(duì)搜索的統(tǒng)計(jì)學(xué)和 E值 4.3.3用比特分?jǐn)?shù)來(lái)說(shuō)明原始分?jǐn)?shù)的意義 4.3.4BLAST算法：E值與 P值間的關(guān)系 4.3.5BLAST中的空位比對(duì) 4.3.6將BLAST搜索進(jìn)行到底 4.4BLAST搜索的一些策略 4.4.1一般性概念 4.4.2BLAST搜索的原則 4.5多結(jié)構(gòu)域蛋白 (HIV?1 pol) 的BLAST檢索 4.6BLAST檢索脂質(zhì)運(yùn)載蛋白：改變打分矩陣的作用 4.7展望 4.8常見(jiàn)問(wèn)題 4.9網(wǎng)絡(luò)資源 4.10討論題 4.11問(wèn)題 4.12自測(cè)題 4.13推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第5章　高級(jí)比對(duì)搜索 5.1引言生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)-電子書下載 5.2專門的Blast比對(duì)網(wǎng)站 5.2.1基于某些具體生物的比對(duì)網(wǎng)站 5.2.2特定分子的比對(duì)搜索站點(diǎn) 5.2.3專門的比對(duì)搜索服務(wù)器以及比對(duì)相關(guān)的算法 5.3運(yùn)用比對(duì)相似的工具快速地搜索基因組DNA序列 5.4尋找遠(yuǎn)緣相關(guān)的蛋白質(zhì)：位點(diǎn)特異性反復(fù)比對(duì) (PSI?BLAST) 5.4.1位點(diǎn)特異性反復(fù)比對(duì)的結(jié)果評(píng)估 5.4.2位點(diǎn)特異性反復(fù)比對(duì)的錯(cuò)誤：破壞的問(wèn)題 5.5模式識(shí)別BLAST (PHI?BLAST) 5.6用BLAST來(lái)發(fā)現(xiàn)新基因 5.7展望 5.8常見(jiàn)問(wèn)題 5.9網(wǎng)絡(luò)資源 5.10問(wèn)題討論 5.11問(wèn)題 5.12自測(cè)題 5.13推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第2篇　RNA和蛋白質(zhì)的基因組層次上的分析 第6章　基因表達(dá)的生物信息學(xué)方法 6.1引言 6.2mRNA：基因表達(dá)的研究對(duì)象 6.3cDNA文庫(kù)的基因表達(dá)分析 6.3.1用cDNA文庫(kù)解釋表達(dá)數(shù)據(jù)的注意事項(xiàng) 6.3.2TIGR基因索引 6.4基因表達(dá)系列分析 6.5微陣列：基因表達(dá)的全基因組測(cè)量 6.5.1第一階段：微陣列的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 6.5.2第二階段：RNA的制備與探針制備 6.5.3第三階段：將標(biāo)記后的樣本和DNA微陣列雜交 6.5.4第四階段：圖像分析 6.5.5第五階段：數(shù)據(jù)分析 6.5.6第六階段：生物學(xué)證實(shí) 6.5.7第七階段：微陣列數(shù)據(jù)庫(kù) 6.5.8第八階段：深入分析 6.6展望 6.7常見(jiàn)問(wèn)題 6.8網(wǎng)絡(luò)資源 6.9問(wèn)題討論 6.10習(xí)題 6.11自測(cè)題 6.12推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第7章　基因表達(dá)：芯片數(shù)據(jù)分析 7.1引言 7.2芯片數(shù)據(jù)分析：預(yù)處理 7.2.1全局歸一化 7.2.2散點(diǎn)分析 7.2.3數(shù)據(jù)全局歸一化中的局部歸一化 7.3芯片數(shù)據(jù)分析：推測(cè)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 7.4芯片數(shù)據(jù)分析：記述統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 7.4.1芯片數(shù)據(jù)的層級(jí)聚類分析 7.4.2分離方法用于聚類：k均值聚類 7.4.3聚類策略：自組織圖 7.4.4主成分分析算法：芯片數(shù)據(jù)的觀察算法 7.4.5監(jiān)督算法對(duì)芯片實(shí)驗(yàn)中基因或樣本數(shù)據(jù)的分類 7.4.6芯片數(shù)據(jù)注釋 7.5展望 7.6常見(jiàn)問(wèn)題 7.7網(wǎng)絡(luò)資源 7.8問(wèn)題討論 7.9問(wèn)題 7.10自測(cè)題 7.11推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第8章　蛋白質(zhì)分析和蛋白質(zhì)組學(xué) 8.1引言 8.2如何認(rèn)識(shí)蛋白質(zhì)：從四個(gè)視角看蛋白質(zhì) 8.2.1視角1.結(jié)構(gòu)域和模體：蛋白質(zhì)的模塊性質(zhì) 8.2.2多結(jié)構(gòu)域蛋白的復(fù)雜性 8.2.3蛋白質(zhì)模式：模體或蛋白質(zhì)的指紋特征 8.2.4視角2.蛋白質(zhì)的物理性質(zhì) 8.2.5視角3和視角4的介紹：Gene Ontology協(xié)會(huì) 8.2.6視角3.蛋白質(zhì)定位 8.2.7視角4.蛋白質(zhì)的功能 8.3蛋白質(zhì)組學(xué)：對(duì)高通量蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的生物信息學(xué)工具和方法 8.3.1二維凝膠電泳 8.3.2親和層析和質(zhì)譜 8.3.3酵母雙雜交系統(tǒng) 8.3.4Rosetta Stone方法 8.4分析細(xì)胞通路的生物信息學(xué)方法 8.5展望 8.6常見(jiàn)問(wèn)題 8.7網(wǎng)絡(luò)資源 8.8問(wèn)題討論 8.9問(wèn)題 8.10自測(cè)題 8.11推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第9章　蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu) 9.1蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與結(jié)構(gòu)基因組學(xué)概要 9.1.1蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，同源和功能基因組學(xué) 9.1.2結(jié)構(gòu)基因組學(xué)提出的問(wèn)題：載脂蛋白家族 9.1.3蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的基本原理：從一級(jí)結(jié)構(gòu)到二級(jí)結(jié)構(gòu) 9.1.4蛋白質(zhì)三級(jí)結(jié)構(gòu)：蛋白質(zhì)折疊問(wèn)題 9.1.5獲得蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的實(shí)驗(yàn)手段 9.1.6選擇目標(biāo)與獲得蛋白質(zhì)的三維構(gòu)象 9.2PDB數(shù)據(jù)庫(kù) 9.2.1在NCBI訪問(wèn)PDB記錄 9.2.2蛋白折疊類型概況 9.3用于結(jié)構(gòu)研究的計(jì)算生物學(xué)方法 9.3.1同源 (比較) 模建 9.3.2從頭預(yù)測(cè) 9.4蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和蛋白質(zhì)折疊空間的界限 9.5蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與疾病 9.6展望 9.7常見(jiàn)問(wèn)題 9.8網(wǎng)絡(luò)資源 9.9問(wèn)題討論 9.10問(wèn)題 9.11自測(cè)題 9.12推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第10　章多序列比對(duì) 10.1引言 10.1.1多序列比對(duì)的定義 10.1.2多序列比對(duì)的典型應(yīng)用和實(shí)際策略 10.1.3Feng和Doolittle的漸進(jìn)比對(duì)方法 10.1.4從多序列比對(duì)到隱馬模型 10.2兩種多序列比對(duì)的程序 10.2.1多序列比對(duì)的數(shù)據(jù)庫(kù) 10.2.2由用戶產(chǎn)生的多序列比對(duì) 10.2.3其他多序列比對(duì)軟件 10.2.4多重比對(duì)算法的評(píng)估 10.3展望 10.4常見(jiàn)問(wèn)題 10.5網(wǎng)絡(luò)資源 10.6問(wèn)題討論 10.7問(wèn)題 10.8自測(cè)題 10.9推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第11章　分子水平的系統(tǒng)發(fā)生和進(jìn)化 11.1分子水平的進(jìn)化介紹 11.1.1歷史背景 11.1.2分子時(shí)鐘假說(shuō) 11.1.3分子進(jìn)化中的“不確定性理論” 11.1.4分子系統(tǒng)演化的目標(biāo) 11.2分子系統(tǒng)發(fā)生：系統(tǒng)發(fā)生樹相關(guān)專用名詞 11.2.1樹根 11.2.2枚舉樹 11.2.3物種樹和基因/蛋白質(zhì)樹 11.3系統(tǒng)發(fā)生分析的4個(gè)步驟 11.3.1第一步：利用DNA、RNA或蛋白質(zhì)序列來(lái)進(jìn)行分子系統(tǒng)發(fā)生分析 11.3.2第二步：多重序列比對(duì) 11.3.3第三步：構(gòu)建系統(tǒng)發(fā)生樹的方法 11.3.4第四步：用隨機(jī)測(cè)試和引導(dǎo)檢測(cè)的方法評(píng)估進(jìn)化樹 11.4展望 11.5常見(jiàn)問(wèn)題 11.6網(wǎng)絡(luò)資源 11.7問(wèn)題討論 11.8問(wèn)題 11.9自測(cè)題 11.10推薦讀物 參考文獻(xiàn) 第3篇　基因組分析 第12章　全基因組和系統(tǒng)發(fā)生樹 12.1引言 12.2系統(tǒng)分類學(xué)簡(jiǎn)史 12.3地球上生命形式的生物發(fā)展史 12.4系統(tǒng)發(fā)生樹的分子序列基礎(chǔ) 12.5生物信息學(xué)在系統(tǒng)分類學(xué)中的角色 12.6基因組測(cè)序計(jì)劃 12.7基因組測(cè)序計(jì)劃的簡(jiǎn)要年表 12.7.1總覽：1977年～現(xiàn)在 12.7.2第一個(gè)病毒基因組 (1977年) 12.7.3第一個(gè)真核細(xì)胞器基因組 (1981年) 12.7.4第一個(gè)葉綠體基因組 (1986年) 12.7.5第一個(gè)真核染色體 (1992年) 12.7.6獨(dú)立生存的生物體的全基因組 (1995年) 12.7.7第一個(gè)真核基因組 (1996年) 12.7.8更多的細(xì)菌和古細(xì)菌 (1997年) 12.7.9第一個(gè)多細(xì)胞生物的基因組 (1998年) 12.7.10人類染色體 (1999年) 12.7.11蠅、植物和人類21號(hào)染色體 (2000年) 12.7.12人類基因組序列的草圖 (2001年) 12.7.13基因組測(cè)序的不斷完成 (2002年) 12.8基因組分析總覽 12.8.1選擇用

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