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精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）

精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）
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作者: 著 , 著 , 著
出版社: 科学出版社
2013-10
版次: 2
ISBN: 9787030388124
定价: 59.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 252页
字数: 414千字
正文语种: 简体中文
丛书: 精要速览系列
分类: 自然科学
1 张插图图片
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  • 　　《精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）》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，被国内多所重点院校选用作为双语教材。第二版保持第一版编写特色，《精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）》分为三部分：生物信息中的生物学概述，数学、物理、统计和计算机基础，学科介绍与数据标准。《精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）》均采用生物学相关数据与事例，并结合序列分析、转录、代谢、蛋白质组、大分子体系、系统生物学，以及数据整合、图像分析等内容展开论述。《精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）》适合普通高等院校生命科学、医学、农学、信息科学等相关专业使用，也可作为双语教学参考教材使用。 缩略词
    A 生物学研究新面貌
    B 生物信息学的定义
    C 物理学要素
    D 数据与数据库
    E 数据类别
    E1 数据类别
    E2 生物信息学中呈现数据的最佳做法
    F 计算
    G 概率与统计
    G1 概率和概率分布
    G2 条件概率和贝叶斯法则
    G3 基本的统计学检验
    H 模型与数学技术
    H1 系统特征
    H2 图论及其应用
    H3 常微分方程与代数
    H4 高级建模技术
    H5 形状、变形与生长
    I 人工智能与机器学习
    I1 人工智能与机器学习概论
    I2 人工智能与机器学习的统计学方法
    I3 人工智能与机器学习的计算方法
    J 基因组与其他序列
    J1 数据库与数据源
    J2 基因组注释
    J3 序列分析
    J4 序列家族、序列比对与系统发育
    J5 结构域家族与数据库
    K 转录组学
    K1 转录谱
    K2 转录分析的统计学问题
    K3 分析差异表达基因
    K4 多元技术和网络推理
    K5 数据标准和实验设计
    L 蛋白质与蛋白质组学
    L1 蛋白质组学技术
    12 互作蛋白质组学
    L3 相互作用数据库和网络
    L4 结构生物信息学
    L5 结构分类
    L6 结构预测与建模
    L7 分子动力学与药物设计
    M 代谢物组学
    N 超分子结构
    N1 超分子结构
    N2 组织与生物体尺度结构
    0 生化动力学
    01 代谢网络研究
    02 微积分和代数学的应用
    P 生理学
    P1 生理学
    P2 整合生物学与植物模拟
    P3 整合生物学——总结
    Q 图像分析
    Q1 什么是图像分析？
    Q2 图像分析如何应用到生物科学研究中？
    Q3 图像增强
    Q4 特征检测
    Q5 数据析取
    R 文本分析
    进一步阅读
    索引 显
  • 内容简介:
    　　《精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）》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，被国内多所重点院校选用作为双语教材。第二版保持第一版编写特色，《精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）》分为三部分：生物信息中的生物学概述，数学、物理、统计和计算机基础，学科介绍与数据标准。《精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）》均采用生物学相关数据与事例，并结合序列分析、转录、代谢、蛋白质组、大分子体系、系统生物学，以及数据整合、图像分析等内容展开论述。《精要速览系列：生物信息学（第2版·中译版）》适合普通高等院校生命科学、医学、农学、信息科学等相关专业使用，也可作为双语教学参考教材使用。
  • 目录:
    缩略词
    A 生物学研究新面貌
    B 生物信息学的定义
    C 物理学要素
    D 数据与数据库
    E 数据类别
    E1 数据类别
    E2 生物信息学中呈现数据的最佳做法
    F 计算
    G 概率与统计
    G1 概率和概率分布
    G2 条件概率和贝叶斯法则
    G3 基本的统计学检验
    H 模型与数学技术
    H1 系统特征
    H2 图论及其应用
    H3 常微分方程与代数
    H4 高级建模技术
    H5 形状、变形与生长
    I 人工智能与机器学习
    I1 人工智能与机器学习概论
    I2 人工智能与机器学习的统计学方法
    I3 人工智能与机器学习的计算方法
    J 基因组与其他序列
    J1 数据库与数据源
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    J3 序列分析
    J4 序列家族、序列比对与系统发育
    J5 结构域家族与数据库
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    K3 分析差异表达基因
    K4 多元技术和网络推理
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    L5 结构分类
    L6 结构预测与建模
    L7 分子动力学与药物设计
    M 代谢物组学
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    N2 组织与生物体尺度结构
    0 生化动力学
    01 代谢网络研究
    02 微积分和代数学的应用
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    Q1 什么是图像分析？
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