生物序列分析

作者: Richard Durbin 著

出版社: 科学出版社

出版时间: 2010-08

版次: 1

ISBN: 9787030284433

定价: 60.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 312页

字数: 393千字

正文语种: 简体中文

原版书名: Biological sequence analysis

丛书: 生物信息学数据分析丛书

分类: 自然科学

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《生物序列分析》在结构上大致可以分为四个部分，每个部分所覆盖的问题分别是：二序列联配、多序列联配、系统发育树和RNA结构，具体分为：二序列联配、Markov链与隐马模型、使用HMM的二序列联配、朋于序列家族的列型HMM、多序列联配方法、构造系统发育树和系统发育的概率论方法，《生物序列分析》介绍的列型MM、多序列联配方法、构造系统发育树和系统发育的概率论方法，《生物序列分析》介绍的一些方法将不同的生物信息来源整合到一般的、清晰且可操作的序列分析概率论模型中，有助于研究者深入了解生物序列分析的基础。
《生物序列分析》可供牛物信息学、分子生物学、数学、计算机科学以及物理学专业的研究生或高年级本科生及这些领域的老帅和研究人员参考。 RichardDurbin，1987年获得博士学位，研究方向为蠕虫神经系统的发育与组织。英国Sanger中心生物信息部负责人，先后参与线虫基因组和人类基因组项目、WormBase线虫模式生物数据库ACEDB基因组数据库、Pfam蛋白质结构域数据库以及Ensembl脊椎动物基因组注释。与SeanEddy、AndersKrogh以及GraemeMitchison一起撰写了BiologicalSequenceAnaivsis一书，并于1998年由剑桥大学出版社出版。
SeanEddy，JaneliaFarms的17个研究小组负责人之一，部分隶属于霍华德·休斯医学研究会，当前致力于计算基因组序列分析，使用概率论建模技术开发新算找DNA、RNA和蛋白质序列的特征。他的主要兴趣一个是识别新的结构和催化RNA，另一个是识别远缘的蛋白质同源序列。
AndersKrogh，哥本哈根大学生物信息中心负责人、生物信息学教授，因DavidHaussler——起率先在生物信息学领域使用隐马模型而闻名。作为BiologicalSequenceAnalvisis一书的作者之一。他同时也是另一本更早一些的神经网络教科书的作者之一。他当前的研究兴趣包括启动子分析、非编码RNA，基因预测以及蛋白质结构预测。
GraemeMitchison，剑桥大学分子生物学实验室教员，量子计算研究者和计算生物学家，从事序贯弱度量、deFinetti定理量子等研究。译者名单
中文版序一
中文版序二
译者的话
前言
第1章绪论
1.1序列的相似性、同源性及联配
1.2本书概述
1.3概率与概率论模型
1.4补充读物

第2章二序列联配
2.1引言
2.2计分模型
2.3联配算法
2.4更复杂模型的动态规划
2.5启发式联配算法
2.6线性空间联配
2.7分值的显著性
2.8从联配数据推导计分参数
2.9补充读物

第3章Markov链与隐马模型（HMM）
3.1Markov链
3.2隐马模型
3.3HMM的参数估计
3.4HMM的模型结构
3.5更复杂的Markov链
3.6HMM算法的数值稳定性
3.7补充读物

第4章采用HMM的二序列联配
4.1索引
4.2x和y的对所有路径求和的全概率
4.3次优联配
4.4x联配上yi的后验概率
4.5用于搜索的成对HMM与FSA之对比
4.6补充读物

第5章用于序列家族的列型HMM
5.1无空位计分矩阵
5.2添加插入与删除状态以获得列型HMM
5.3从多序列联配中导出列型HMM
5.4基于列型HMM的搜索
5.5用于非全局联配的列型HMM变体
5.6对概率估计的深入说明
5.7最优模型的构建
5.8训练序列的加权
5.9补充读物

事6章多序列联配方法
6.1多序列联配的含义
6.2为多序列联配计分
6.3多维动态规划
6.4渐进联配方法
6.5由列型HMM训练的多序列联配
6.6补充读物

第7章构造系统发育树
7.1生命之树
7.2树的背景知识
7.3用成对距离建树
7.4简约法
7.5树的评估：自举法
7.6联配与系统发育的同时处理
7.7补充读物
7.8附录：邻接法定理的证明

第8章系统发育的概率论方法
8.1引言
8.2进化的概率论模型
8.3计算无空位联配的似然
8.4用似然做推断
8.5更现实的进化模型
8.6概率论方法与非概率论方法的比较
8.7补充读物

第9章转换文法
9.1转换文法
9.2正则文法
9.3上下文无关文法
9.4上下文有关文法
9.5随机文法
9.6用于序列建模的随机上下文无关文法
9.7补充读物

第10章RNA结构分析
10.1RNA
10.2RNA二级结构预测
10.3协方差模型：基于SCFG的RNA列型
10.4补充读物

第11章概率论背景
11.1概率分布
11.2熵
11.3推断
11.4抽样
11.5从计数估计概率
11.6EM算法
参考文献
部分术语汉英对照
部分术语英汉对照
索引
内容简介:
《生物序列分析》在结构上大致可以分为四个部分，每个部分所覆盖的问题分别是：二序列联配、多序列联配、系统发育树和RNA结构，具体分为：二序列联配、Markov链与隐马模型、使用HMM的二序列联配、朋于序列家族的列型HMM、多序列联配方法、构造系统发育树和系统发育的概率论方法，《生物序列分析》介绍的列型MM、多序列联配方法、构造系统发育树和系统发育的概率论方法，《生物序列分析》介绍的一些方法将不同的生物信息来源整合到一般的、清晰且可操作的序列分析概率论模型中，有助于研究者深入了解生物序列分析的基础。
《生物序列分析》可供牛物信息学、分子生物学、数学、计算机科学以及物理学专业的研究生或高年级本科生及这些领域的老帅和研究人员参考。
作者简介:
RichardDurbin，1987年获得博士学位，研究方向为蠕虫神经系统的发育与组织。英国Sanger中心生物信息部负责人，先后参与线虫基因组和人类基因组项目、WormBase线虫模式生物数据库ACEDB基因组数据库、Pfam蛋白质结构域数据库以及Ensembl脊椎动物基因组注释。与SeanEddy、AndersKrogh以及GraemeMitchison一起撰写了BiologicalSequenceAnaivsis一书，并于1998年由剑桥大学出版社出版。
SeanEddy，JaneliaFarms的17个研究小组负责人之一，部分隶属于霍华德·休斯医学研究会，当前致力于计算基因组序列分析，使用概率论建模技术开发新算找DNA、RNA和蛋白质序列的特征。他的主要兴趣一个是识别新的结构和催化RNA，另一个是识别远缘的蛋白质同源序列。
AndersKrogh，哥本哈根大学生物信息中心负责人、生物信息学教授，因DavidHaussler——起率先在生物信息学领域使用隐马模型而闻名。作为BiologicalSequenceAnalvisis一书的作者之一。他同时也是另一本更早一些的神经网络教科书的作者之一。他当前的研究兴趣包括启动子分析、非编码RNA，基因预测以及蛋白质结构预测。
GraemeMitchison，剑桥大学分子生物学实验室教员，量子计算研究者和计算生物学家，从事序贯弱度量、deFinetti定理量子等研究。
目录:
译者名单
中文版序一
中文版序二
译者的话
前言
第1章绪论
1.1序列的相似性、同源性及联配
1.2本书概述
1.3概率与概率论模型
1.4补充读物

第2章二序列联配
2.1引言
2.2计分模型
2.3联配算法
2.4更复杂模型的动态规划
2.5启发式联配算法
2.6线性空间联配
2.7分值的显著性
2.8从联配数据推导计分参数
2.9补充读物

第3章Markov链与隐马模型（HMM）
3.1Markov链
3.2隐马模型
3.3HMM的参数估计
3.4HMM的模型结构
3.5更复杂的Markov链
3.6HMM算法的数值稳定性
3.7补充读物

第4章采用HMM的二序列联配
4.1索引
4.2x和y的对所有路径求和的全概率
4.3次优联配
4.4x联配上yi的后验概率
4.5用于搜索的成对HMM与FSA之对比
4.6补充读物

第5章用于序列家族的列型HMM
5.1无空位计分矩阵
5.2添加插入与删除状态以获得列型HMM
5.3从多序列联配中导出列型HMM
5.4基于列型HMM的搜索
5.5用于非全局联配的列型HMM变体
5.6对概率估计的深入说明
5.7最优模型的构建
5.8训练序列的加权
5.9补充读物

事6章多序列联配方法
6.1多序列联配的含义
6.2为多序列联配计分
6.3多维动态规划
6.4渐进联配方法
6.5由列型HMM训练的多序列联配
6.6补充读物

第7章构造系统发育树
7.1生命之树
7.2树的背景知识
7.3用成对距离建树
7.4简约法
7.5树的评估：自举法
7.6联配与系统发育的同时处理
7.7补充读物
7.8附录：邻接法定理的证明

第8章系统发育的概率论方法
8.1引言
8.2进化的概率论模型
8.3计算无空位联配的似然
8.4用似然做推断
8.5更现实的进化模型
8.6概率论方法与非概率论方法的比较
8.7补充读物

第9章转换文法
9.1转换文法
9.2正则文法
9.3上下文无关文法
9.4上下文有关文法
9.5随机文法
9.6用于序列建模的随机上下文无关文法
9.7补充读物

第10章RNA结构分析
10.1RNA
10.2RNA二级结构预测
10.3协方差模型：基于SCFG的RNA列型
10.4补充读物

第11章概率论背景
11.1概率分布
11.2熵
11.3推断
11.4抽样
11.5从计数估计概率
11.6EM算法
参考文献
部分术语汉英对照
部分术语英汉对照
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