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生物信息学算法导论

生物信息学算法导论

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作者: [美] 琼斯著 , [美] 帕夫纳著 , 王翼飞译

出版社: 化学工业出版社

出版时间: 2007-07

版次: 1

ISBN: 9787122001696

定价: 45.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 345页

字数: 411千字

分类: 自然科学

36人买过

　　这是一本关于生物信息学算法和计算思想的导论性教科书，原著由国际上的权威学者撰写，经国内知名专家精心翻译为中文，系统介绍推动生物信息学不断进步的算法原理。全书强调的是算法中思想的运用，而不是对表面上并不相关的各类问题进行简单的堆砌。
　　体现了以下特色：
　　阐述生物学中的相关问题，涉及对问题的模型化处理并提供一种或多种解决方案：
　　简要介绍生物信息学领域领军人物；
　　饶有趣味的小插图使得概念更加具体和形象，方法更容易被领会，激励学生学习的兴趣并鼓励他们加入到生物信息学研究工作中来。
　　书中的大量论述表明：较少的几种设计思想就能解决大量的生物学难题。
　　目前，可供本科学生使用的生物信息学著作为数不多，本书恰恰是其中的一本。国内生物信息学，计算生物学、计算数学等领域的本科生、研究生和其他研究人员，会从书中汲取基本的算法原理、解决实际问题的方法和技巧，进而更好地从事相关研究工作。 1绪论1
2算法与复杂性6
21算法是什么？6
22生物学算法与计算机算法11
23找钱问题14
24正确的与错误的算法17
25递归算法20
26迭代算法与递归算法的比较24
27快速算法与慢速算法的比较28
28大O记号30
29算法设计技术33
210易处理与不易处理问题的比较39
211附注41
人物天地：RichardKarp42
212问题44
3分子生物学简介47
31生命是由什么组成的？47
32什么是遗传物质？48
33基因是干什么的？49
34哪些分子编码基因？50
35DNA的结构是怎样的？51
36在DNA和蛋白质间传递信息的物质是什么？52
37蛋白质是由什么组成的？53
38我们该如何去分析DNA？55
39一个物种的个体差异是怎样产生的？59
310不同物种间有怎样的差异？60
311为什么要搞生物信息学？61
人物天地：RussellF.Doolittle64
4穷举搜索67
41限制酶切作图67
42不实用的限制酶切作图算法71
43一个实用的限制酶切作图算法72
44DNA序列上的调控基序74
45序列剖面76
46基序发现问题79
47检索树81
48发现基序88
49发现一个中间字符串90
410附注93
人物天地：GaryStormo95
411问题97
5贪婪算法101
51基因组重排101
52反序排序法103
53近似算法105
54断点：贪婪的另一面106
55贪婪方法与基序发现109
56附注111
人物天地：DavidSankoff112
57问题115
6动态规划算法118
61DNA序列比较的力量118
62找钱问题重述119
63曼哈顿游客问题122
64编辑距离与联配132
65最长共同子序列136
66全局序列联配140
67得分联配141
68局部序列联配142
69缺口罚分联配145
610多重联配146
611基因预测151
612基因预测的统计方法154
613基于相似性的基因预测方法156
614剪接联配158
615附注162
人物天地：MichaelWaterman163
616问题165
7分而治之算法178
71排序问题的分治法178
72空间效率高的序列联配181
73模序联配和四个俄罗斯人的加速法184
74在亚二次时间内构建联配187
75附注188
人物天地：WebbMiller189
76问题192
8图算法194
81图194
82图与遗传学202
83DNA测序204
84最短超字符串问题205
85作为可选择测序技术的DNA阵列207
86杂交测序209
87SBH与Hamilton路问题210
88SBH与欧拉路问题211
89DNA测序中的片段装配214
810蛋白质测序和鉴定217
811肽测序问题220
812谱图222
813基于数据库搜索的蛋白质鉴定224
814谱的卷积226
815谱联配228
816附注232
817问题234
9组合模式匹配241
91重复序列发现241
92哈希表242
93精确模式匹配245
94关键词树247
95后缀树249
96启发式相似性搜索算法251
97近似模式匹配253
98BLAST：依靠数据库的序列比较256
99附注257
人物天地：GeneMyers258
910问题261
10聚类和树263
101基因表达分析263
102系统聚类265
103k均值聚类268
104聚类和有瑕团270
105进化树274
106基于距离的树重构277
107由可加矩阵重构树279
108进化树与系统聚类283
109基于字符的树重构285
1010小简约问题286
1011大简约问题290
1012附注292
人物天地：RonShamir294
1013问题297
11隐马氏模型299
111CG岛和“公平赌场”299
112公平赌场和隐马氏模型301
113解码算法304
114隐马氏模型参数估计306
115剖面隐马氏模型联配307
116附注310
人物天地：DavidHaussler311
117问题314
12随机化算法316
121排序问题回顾316
122吉布斯抽样318
123随机投影320
124附注322
125问题323
参考文献325
索引332
内容简介:
　　这是一本关于生物信息学算法和计算思想的导论性教科书，原著由国际上的权威学者撰写，经国内知名专家精心翻译为中文，系统介绍推动生物信息学不断进步的算法原理。全书强调的是算法中思想的运用，而不是对表面上并不相关的各类问题进行简单的堆砌。
　　体现了以下特色：
　　阐述生物学中的相关问题，涉及对问题的模型化处理并提供一种或多种解决方案：
　　简要介绍生物信息学领域领军人物；
　　饶有趣味的小插图使得概念更加具体和形象，方法更容易被领会，激励学生学习的兴趣并鼓励他们加入到生物信息学研究工作中来。
　　书中的大量论述表明：较少的几种设计思想就能解决大量的生物学难题。
　　目前，可供本科学生使用的生物信息学著作为数不多，本书恰恰是其中的一本。国内生物信息学，计算生物学、计算数学等领域的本科生、研究生和其他研究人员，会从书中汲取基本的算法原理、解决实际问题的方法和技巧，进而更好地从事相关研究工作。
目录:
1绪论1
2算法与复杂性6
21算法是什么？6
22生物学算法与计算机算法11
23找钱问题14
24正确的与错误的算法17
25递归算法20
26迭代算法与递归算法的比较24
27快速算法与慢速算法的比较28
28大O记号30
29算法设计技术33
210易处理与不易处理问题的比较39
211附注41
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212问题44
3分子生物学简介47
31生命是由什么组成的？47
32什么是遗传物质？48
33基因是干什么的？49
34哪些分子编码基因？50
35DNA的结构是怎样的？51
36在DNA和蛋白质间传递信息的物质是什么？52
37蛋白质是由什么组成的？53
38我们该如何去分析DNA？55
39一个物种的个体差异是怎样产生的？59
310不同物种间有怎样的差异？60
311为什么要搞生物信息学？61
人物天地：RussellF.Doolittle64
4穷举搜索67
41限制酶切作图67
42不实用的限制酶切作图算法71
43一个实用的限制酶切作图算法72
44DNA序列上的调控基序74
45序列剖面76
46基序发现问题79
47检索树81
48发现基序88
49发现一个中间字符串90
410附注93
人物天地：GaryStormo95
411问题97
5贪婪算法101
51基因组重排101
52反序排序法103
53近似算法105
54断点：贪婪的另一面106
55贪婪方法与基序发现109
56附注111
人物天地：DavidSankoff112
57问题115
6动态规划算法118
61DNA序列比较的力量118
62找钱问题重述119
63曼哈顿游客问题122
64编辑距离与联配132
65最长共同子序列136
66全局序列联配140
67得分联配141
68局部序列联配142
69缺口罚分联配145
610多重联配146
611基因预测151
612基因预测的统计方法154
613基于相似性的基因预测方法156
614剪接联配158
615附注162
人物天地：MichaelWaterman163
616问题165
7分而治之算法178
71排序问题的分治法178
72空间效率高的序列联配181
73模序联配和四个俄罗斯人的加速法184
74在亚二次时间内构建联配187
75附注188
人物天地：WebbMiller189
76问题192
8图算法194
81图194
82图与遗传学202
83DNA测序204
84最短超字符串问题205
85作为可选择测序技术的DNA阵列207
86杂交测序209
87SBH与Hamilton路问题210
88SBH与欧拉路问题211
89DNA测序中的片段装配214
810蛋白质测序和鉴定217
811肽测序问题220
812谱图222
813基于数据库搜索的蛋白质鉴定224
814谱的卷积226
815谱联配228
816附注232
817问题234
9组合模式匹配241
91重复序列发现241
92哈希表242
93精确模式匹配245
94关键词树247
95后缀树249
96启发式相似性搜索算法251
97近似模式匹配253
98BLAST：依靠数据库的序列比较256
99附注257
人物天地：GeneMyers258
910问题261
10聚类和树263
101基因表达分析263
102系统聚类265
103k均值聚类268
104聚类和有瑕团270
105进化树274
106基于距离的树重构277
107由可加矩阵重构树279
108进化树与系统聚类283
109基于字符的树重构285
1010小简约问题286
1011大简约问题290
1012附注292
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1013问题297
11隐马氏模型299
111CG岛和“公平赌场”299
112公平赌场和隐马氏模型301
113解码算法304
114隐马氏模型参数估计306
115剖面隐马氏模型联配307
116附注310
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117问题314
12随机化算法316
121排序问题回顾316
122吉布斯抽样318
123随机投影320
124附注322
125问题323
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