生物信息学（第2版）

Description

《生物信息学（第2版）》教材仍坚持“三基”、“五性”原则，并力求在内容和形式上有所创新。使教材具备相对系统、全面的生物信息学知识体系；突出实用性，以临床实际问题作为编写出发点；简化算法流程，突出应用软件和网络资源；贴合前沿技术、方法，增加国内外研究热点知识；主要培养长学制学生运用生物信息学方法解决临床问题、进行科研设计的能力。《生物信息学（第2版）》精简基础内容，合并上一版内容相近或有较大关联的章节；结合实际应用，增加前沿新知识、新技术章节。全书共分为三篇十五章。第一篇生物信息学基础，含DNA、RNA和蛋白质序列信息资源、序列比对、序列特征分析、分子进化分析、基因芯片数据分析五章，均系生物医学相关领域发展过程中形成的基础生物信息数据及分析方法，合并第一版“双序列比对”、“多序列比对”两章为“序列比对”，合并“序列特征分析”、“表达序列分析”两章为“序列特征分析”；第二篇功能基因组信息学，含蛋白质组与蛋白质结构分析、基因注释与功能分类、转录调控的信息学分析、生物分子网络与通路和计算表观遗传学五章，均系功能基因组研究中颇具特色的生物信息学方法，合并第一版“蛋白质分析与蛋白质组学”、“蛋白质结构分析”两章为“蛋白质组与蛋白质结构分析”；第三篇生物信息学与人类复杂疾病，含复杂疾病的分子特征与计算分析、非编码RNA与复杂疾病、新一代测序技术与复杂疾病、药物生物信息学、生物信息学相关学科进展五章，均系近年发展起来的与复杂疾病有关的重要生物信息学方法，新增非编码RNA与复杂疾病的生物信息学研究、新一代测序、“组学”研究等前沿热点。绪论第一节生物信息学的兴起第二节生物信息学的内涵及其在生命科学中的应用一、生物信息学的内涵二、生物信息学在现代生物医学中的应用第三节大数据时代的生物信息学与医学一、人类基因组计划二、组学与生物信息学三、大数据时代的生物信息学与医学第一篇生物信息学基础第一章生物序列资源第一节引言第二节NCBI数据库与数据资源一、NCBI序列数据库概述二、NCBI中的重要子库介绍第三节UCSC基因组浏览器与数据资源一、UCSC概述二、UCSC基因组浏览器三、UCSC中的数据资源和常用工具第四节EMBL-EBI数据库与数据资源一、EMBL-EBI数据库概况二、EMBL基因组和核酸序列资源三、UniProt蛋白质数据资源四、Biomart数据检索平台第五节重要的非编码基因数据库一、ENCODE数据库与数据资源二、microRNA数据资源miRBase小结第二章序列比对第一节引言一、同源、相似与距离二、相似与距离的定量描述三、算法实现的比对四、序列比对的作用第二节比对算法概要一、替换计分矩阵二、双序列全局比对三、双序列局部比对四、多序列全局比对五、多序列局部比对六、比对的统计显著性第三节数据库搜索一、经典BLAST二、衍生BLAST三、BLAT四、RNA序列搜索五、数据库搜索的统计显著性第四节比对软件、参数与数据资源一、参数选择的一般原则二、主要比对软件三、EBI中的序列比对工具四、UCSC中的BLAT比对工具第五节比对技术的发展—、glocal比对二、全基因组比对小结……第三章序列特征分析第四章分子进化分析第五章基因表达数据分析 封面 书名 版权 前言 目录 绪论 第一节 生物信息学的兴起 第二节 生物信息学的内涵及其在生命科学中的应用 一、生物信息学的内涵 二、生物信息学在现代生物医学中的应用 第三节 大数据时代的生物信息学与医学 一、人类基因组计划 二、组学与生物信息学 三、大数据时代的生物信息学与医学 第一篇 生物信息学基础 第一章 生物序列资源 第一节 引言 第二节 NCBI数据库与数据资源 一、NCBI序列数据库概述 二、NCBI中的重要子库介绍 第三节 UCSC基因组浏览器与数据资源 一、UCSC概述 二、UCSC基因组浏览器 三、UCSC中的数据资源和常用工具 第四节 EMBL-EBI数据库与数据资源 一、EMBL-EBI数据库概况 二、EMBL基因组和核酸序列资源 三、UniProt蛋白质数据资源 四、Biomart数据检索平台 第五节 重要的非编码基因数据库 一、ENCODE数据库与数据资源 二、microRNA数据资源miRBase 小结 Summary 第二章 序列比对 第一节 引言 一、同源、相似与距离 二、相似与距离的定量描述 三、算法实现的比对 四、序列比对的作用 第二节 比对算法概要 一、替换计分矩阵 二、双序列全局比对 三、双序列局部比对 四、多序列全局比对 五、多序列局部比对 六、比对的统计显著性 第三节 数据库搜索 一、经典BLAST 二、衍生BLAST 三、BLAT 四、RNA序列搜索 五、数据库搜索的统计显著性 第四节 比对软件、参数与数据资源 一、参数选择的一般原则 二、主要比对软件 三、EBI中的序列比对工具 四、UCSC中的BLAT比对工具 第五节 比对技术的发展 一、glocal比对 二、全基因组比对 小结 第三章 序列特征分析 第一节 引言 第二节 DNA序列特征分析 一、DNA序列的基本信息 二、DNA序列的特征信息 三、基因组结构注释分析 第三节 蛋白质序列特征分析 一、蛋白质序列的基本信息分析 二、蛋白质序列的特征信息分析 三、蛋白质序列的功能信息分析 第四节 RNA序列与结构特征分析 一、RNA的序列特征 二、RNA的结构特征 三、RNA二级结构预测方法 四、RNA结构预测的在线资源与软件 第五节 表达序列特征分析 一、表达序列的获取和数据库资源 二、表达序列标签分析方法 三、GEO数据处理与分析 四、SAGE数据分析 小结 第四章 分子进化分析 第一节 引言 第二节 系统发生分析与重建 一、核苷酸置换模型及氨基酸置换模型 二、系统发生树的基本概念及搜索方法 三、分子钟假说 第三节 核苷酸和蛋白质的适应性进化 一、中性与近中性理论 二、微观适应性进化的检验方法 三、宏观适应性进化的检验方法 四、适应性进化基因 第四节 分子进化与生物信息学 一、基因组进化概述 二、病毒基因组进化 三、原核生物基因组比较 四、蛋白质互作网络进化 五、代谢网络进化分析 六、肿瘤细胞微进化 第五节 应用实例——慢性淋巴细胞白血病突变进化研究 小结 第五章 基因表达数据分析 第一节 引言 一、概述 二、基因表达测定原理 三、基因表达测定的应用 第二节 基因表达测定平台与数据库 一、基因表达测定平台介绍 二、Microarray技术与RNA-seq技术的比较 三、基因表达数据库 第三节 数据预处理与差异表达分析 一、基因芯片数据预处理 二、差异表达分析基本原理与方法 三、差异表达分析应用 第四节 聚类分析与分类分析 一、聚类分析中的距离（相似性）尺度函数 二、聚类分析中的聚类算法 三、分类分析 四、分类模型的分类效能评价 第五节 基因表达谱数据分析软件 一、基因表达谱数据分析软件简介 二、R语言和BioConductor 三、差异表达分析软件 四、聚类分析软件介绍（Cluster和TreeView） 五、Matlab生物信息学工具箱 小结 第二篇 功能基因组信息学 第六章 蛋白质组与蛋白质结构分析 第一节 引言 第二节 蛋白质组数据的获取与分析 一、二维凝胶电泳分析技术 二、蛋白质组质谱分析技术 三、蛋白质芯片分析技术 四、酵母双杂交系统 五、Rosetta Stone方法 六、蛋白质组学分析软件与数据库 第三节 蛋白质结构的预测 一、蛋白质结构预测概述 二、蛋白质二级结构预测方法及软件 三、蛋白质三维结构预测方法及软件 四、对结构预测结果的评价 第四节 蛋白质结构数据库 一、蛋白质三维结构数据库 二、蛋白质结构分类数据库 三、其他常用蛋白质结构数据库 第五节 蛋白质功能分析 一、蛋白质功能分析概述 二、蛋白质功能预测方法 三、蛋白质结构与功能关系数据库 第六节 蛋白质结构异常与疾病 一、蛋白质序列变化引发疾病 二、蛋白质折叠错误引发疾病 三、蛋白质相互作用的变化引发疾病 小结 第七章 基因注释与功能分类 第一节 引言 第二节 基因注释数据库 一、Gene Ontology数据库 二、KEGG通路数据库 第三节 基因集功能富集分析 一、富集分析算法 二、常用富集分析软件 三、富集分析应用实例 第四节 基因功能预测 一、基因功能预测算法 二、常用基因功能预测软件 小结 第八章 转录调控的信息学分析 第一节 引言 第二节 转录因子结合位点的信息学预测方法 一、转录因子结合位点的表示方法 二、转录因子结合位点的定位 三、转录因子结合位点的识别 第三节 转录调控相关数据库 一、TRANSFAC数据库 二、JASPAR数据库 三、TRED数据库 四、其他转录调控相关数据库 小结 第九章 生物分子网络与通路 第一节 引言 第二节 生物分子网络和通路概述 一、生物分子网络与通路的基本概念 二、转录调控网络 三、转录后调控网络 四、蛋白质互作网络 五、信号转导通路和代谢通路 六、其他类型的生物网络 七、生物分子网络和通路数据资源 第三节 生物分子网络分析 一、网络的拓扑属性 二、无标度网络 三、生物分子网络的模块性 四、网络模序 五、生物分子网络的动态性 六、生物分子网络分析软件 第四节 生物分子网络的重构和应用 一、生物分子网络重构的一般方法 二、基因表达相关网络的重构和应用 三、转录调控网络的重构和应用 四、蛋白质互作网络的重构和应用 第五节 生物通路的重构和应用 一、代谢网络重构和应用 二、信号转导网络的重构和应用 三、子通路的重构和应用 小结 第十章 计算表观遗传学 第一节 引言 第二节 基因组的DNA甲基化 一、CpG岛DNA甲基化调控基因表达 二、基因组CpG岛识别方法 三、实验检测技术测定DNA甲基化状态 四、异常DNA甲基化特征识别 第三节 组蛋白修饰的表观基因组 一、组蛋白密码是重要表观遗传标记之一 二、组蛋白修饰的高通量测定及分析技术 三、组蛋白修饰与其他表观遗传修饰的协同调控 四、组蛋白修饰异常与人类疾病 第四节 基因组印记 一、基因组印记是表观遗传现象 二、基于生物信息学方法识别新印记基因 三、印记基因的表观遗传异常与人类疾病 第五节 表观遗传学数据库及软件 一、表观遗传学常用数据库 二、表观遗传学常用软件 小结 第三篇 生物信息学与人类复杂疾病 第十一章 复杂疾病的分子特征与计算分析 第一节 引言 第二节 复杂疾病的分子特征与数据资源 一、复杂疾病的分子特征 二、人类孟德尔遗传疾病数据库（OMIM） 三、基因型和表型数据库（dbGAP） 四、人类疾病相关多态数据资源 第三节 复杂疾病的遗传易感与遗传定位分析 一、遗传标志物的筛选识别技术 二、遗传定位研究中的实验设计与统计分析方法 三、全基因组关联研究 四、罕见变异位点的分析方法 第四节 常用的集成软件工具 一、Haploview软件与单体型分析 二、统计遗传学集成分析软件Plink 三、SNPtest与Meta分析 四、Merlin与数量性状分析 小结 第十二章 非编码RNA与复杂疾病 第一节 引言 第二节 非编码RNA与其靶基因 一、miRNA概述 二、基于序列的miRNA靶基因预测方法 三、基于表达信息预测miRNA靶基因 四、基于高通量测序结果预测miRNA靶基因 五、整合已有知识预测miRNA靶基因 六、lncRNA概述及靶基因识别 七、ncRNA数据资源 第三节 非编码RNA多态和复杂疾病 一、位于miRNA基因内部影响miRNA生物学形成的多态 二、miRNA靶点的多态 三、miRNA多态影响药物反应 四、miRNA多态改变表观遗传调控 五、lncRNA多态与复杂疾病 六、非编码RNA多态数据资源 第四节 非编码RNA表达谱与复杂疾病 一、ncRNA表达谱识别癌症相关ncRNA 二、ncRNA表达谱分类人类癌症 三、ncRNA表达谱与mRNA表达谱的整合分析 第五节 复杂疾病非编码RNA的计算识别 一、概述 二、复杂疾病相关miRNA的计算识别 三、复杂疾病相关lncRNA的计算识别 四、复杂疾病相关非编码RNA数据资源 小结 第十三章 新一代测序技术与复杂疾病 第一节 引言 第二节 新一代测序技术概述 一、新一代测序技术基本概念 二、新一代测序技术常见测序仪及工作流程 三、新一代测序数据存储、处理与分析 四、新一代测序短片段比对 第三节 DNA测序技术及应用 一、全基因组测序与外显子组测序 二、DNA测序数据分析方法 三、DNA测序应用 四、DNA测序技术应用于复杂疾病案例 第四节 RNA测序技术与数据分析 一、RNA测序技术流程 二、RNA-seq数据分析 三、RNA-seq的应用 四、RNA-seq技术应用于复杂疾病案例 第五节 ChIP-seq技术与应用 一、ChIP-seq技术原理 二、ChIP-seq数据的处理方法 三、ChIP-seq技术应用 四、ChIP-seq技术应用于复杂疾病分析 第六节 新一代测序技术在其他领域应用 一、Methylation-seq技术原理及数据分析 二、CLIP-seq技术原理及数据分析 三、Ribosome-seq技术 小结 第十四章 药物生物信息学 第一节 引言 第二节 药物靶标的信息学识别 一、药物靶标概述 二、药物靶标数据资源 三、药物靶标识别的信息学技术 四、药物靶标的结构预测和分子模拟技术 第三节 药物基因组学及其临床研究策略 一、药物基因组学的概念和研究目的 二、药物基因组生物标志物的发现与验证 三、药物基因组与新药开发 第四节 药物基因组相关生物信息资源 一、药物基因组数据库 二、生物芯片与药物基因组学研究 第五节 基于药物基因组的个体化药物治疗 一、肿瘤靶向药物的个体化治疗 二、基于药物基因组的药物不良反应预测 三、基于药物基因组的用药剂量预测 小结 第十五章 生物信息学相关学科进展 第一节 引言 第二节 生物信息学与转化医学 一、转化医学概述 二、生物信息学与转化医学的关系 三、转化医学信息学研究的基本内容和关键技术 四、转化医学信息学案例分析 第三节 生物信息学与医学信息学 一、生物信息学与临床医学信息学关系 二、临床医学信息学概述 三、医学信息的标准化技术 四、电子病历与医学信息系统集成 五、临床数据中心与数据挖掘 第四节 生物信息学技术的新进展 一、医疗健康大数据 二、移动医疗与远程医疗 三、健康物联网与可穿戴智能技术 四、个体化医疗 小结 中英文名词对照索引 英中文名词对照索引 致谢