精要速览系列:生物信息学(第2版)

前言
缩略词
A生物学研究方式的转变
B生物信息学的定义
C物理学要素
D数据及数据库
E数据类型
El数据类型
E2生物信息学中数据表达的佳方法
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常微分方程和代数学
H4高级模拟技术
H5形状、变形和生长
I人工智能和机器学习
I1人工智能和机器学习的概论
I2人工智能和机器学习的统计学方法
I3人工智能和机器学习的计算方法
J基因组及其他序列
J1数据库和数据源
J2基因组注释
J3序列分析
J4序列家族、联配和系统发育
J5结构域家族和数据库
K转录物组学
K1转录谱
K2转录分析的统计问题
K3基因表达的差异分析
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技术
L1蛋白质组学技术
L2相互作用蛋白质组学
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结构预测和模建
L7分子动力学和药物设计
M代谢物组学
N超分子结构
N1超分子结构
N2组织和生物体尺度结构
O生化动力学
O1新陈代谢网络的研究
O2微积分和代数学的应用
P生理学
P1生理学
P2整合生物学和植物模型
P3整合生物学——结束语
Q图像分析
Q1什么是图像分析
Q2什么是生物科学研究中的图像分析
Q3图像增强
Q4特征检测
Q5数据析取
R文本分析
前言
缩略词
A生物学研究方式的转变
B生物信息学的定义
C物理学要素
D数据及数据库
E数据类型
El数据类型
E2生物信息学中数据表达的佳方法
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常微分方程和代数学
H4高级模拟技术
H5形状、变形和生长
I人工智能和机器学习
I1人工智能和机器学习的概论
I2人工智能和机器学习的统计学方法
I3人工智能和机器学习的计算方法
J基因组及其他序列
J1数据库和数据源
J2基因组注释
J3序列分析
J4序列家族、联配和系统发育
J5结构域家族和数据库
K转录物组学
K1转录谱
K2转录分析的统计问题
K3基因表达的差异分析
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技术
L1蛋白质组学技术
L2相互作用蛋白质组学
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结构预测和模建
L7分子动力学和药物设计
M代谢物组学
N超分子结构
N1超分子结构
N2组织和生物体尺度结构
O生化动力学
O1新陈代谢网络的研究
O2微积分和代数学的应用
P生理学
P1生理学
P2整合生物学和植物模型
P3整合生物学——结束语
Q图像分析
Q1什么是图像分析
Q2什么是生物科学研究中的图像分析
Q3图像增强
Q4特征检测
Q5数据析取
R文本分析
进一步阅读的文献
索引