本书几乎涵盖了深度测序数据分析及应用的各个方面,适用于从事深度测序数据分析研究的技术人员和学者。在本书中,不仅可以了解到深度测序技术应用的领域,还可以通过具体实例,了解到不同软件的相关算法、原理及使用方法,以帮助选择适合自身研究和应用所需要的深度测序数据分析的解决方案。
当前生物信息学研究重点是对基因组序列、蛋白质组学和数组技术所产生的大量数据的计算分析。本书对DNA、RNA和蛋白质数据的计算提供了丰富的演算方法,并指出了在解决生物学问题中这些方法的优缺点及应用策略。本书的**版是在Mount博士讲稿的基础上进行整理出版的,在全球范围内用作教材。第二版对内容进行了全面的修订,由专业教师
导语_点评_推荐词
《生物信息学导论》内容主要包括绪论、生物信息数据库、数据库查询和检索、序列分析、分子系统发生分析、生物信息学与生物芯片、生物信息学与药物研究等,力求使学生能够全面了解和掌握生物信息学领域的重要基本知识与基本操作技术。《生物信息学导论》可作为非生物信息学专业本科生的生物信息学课程教材,也可以作为生物学、药物设计等领域工作
“精要速览系列(Instant:NotesSeties)”丛书是国外教材“BestSeller”榜的上榜教材。该系列教材结构新颖,视角独特,重点明确,脉络分明,图表简明清晰,英文自然易懂,被许多高等院校双语教学选用。霍奇曼编著的《生物信息学(第2版中译版)》在前一版基础上修订,涵盖了生物信息学的基本内容及拓展知识。全书
全书采用将生物分子的符号序列首先变换为数值序列,之后,用数学方法从这些数列中提取生物信息。因而,先全面系统介绍了DNA序列和蛋白质序列的数字及图形表达后,就用几种正交变换进行基因识别,蛋白质对比,以及用聚类分析来了解DNA和蛋白质的性质及进行分类。微数组,脂肪组是现成的大量生物数据,我们就用数理统计方法处理这些数据得到
《组学数据生物信息学:研究方法与实验方案(导读版)》特邀本领域专业研究人员撰写,以便向读者提供一本实用指南。《组学数据生物信息学:研究方法与实验方案(导读版)》向读者展示了一个全新的研究领域——组学数据生物信息学。这一新领域交汇并整合了分子生物学、应用信息学和统计学等不同学科。 《组学数据生物信息学:研究方法与实验方
本书是一本集生物信息学专业参考书和教材于一体的书,共分为7部分:基础知识、序列联配、进化过程、基因组特征、二级结构、蛋白质三级结构、细胞和组织,以及附录和字符表等。每部分由不同章节构成,大多数章节可以被归为应用章节或理论章节。因此在每部分开始时,都有应用章节,描述了特定研究领域较实用的方面。理论章节则紧随其后,解释了其
《生物信息学分析实践》内容主要包括生物信息学简介、三大数据库检索、引物设计及测序结果分析、核酸序列分析、蛋白质序列分析、蛋白质空间结构预测、系统发育分析、RNA分析、参考文献管理。《生物信息学分析实践》的一大特色在于丰富的实例和图表,使读者可以很直观地了解和掌握书中的内容。《生物信息学分析实践》取材新颖,实践性强,是一
主要涉及生物信息数据库、序列比对、分子系统发育分析、基因组学与基因预测、蛋白质结构与功能预测、转录组与蛋白质组分析以及Perl语言在生物信息学中的应用等内容,力求使读者全面了解和掌握生物信息学领域的重要基础知识与基本操作技能。