精要速览系列生物信息学(第2版)

目录 前言 译者前言 缩略词 A 生物学研究新面貌 (1) B 生物信息学的定义 (4) C 物理学要素 (8) D 数据与数据库 (12) E 数据类别 (19) E1 数据类别 (19) E2 生物信息学中呈现数据的*佳做法 (23) F 计算 (25) G 概率与统计 (33) G1 概率和概率分布 (33) G2 条件概率和贝叶斯法则 (38) G3 基本的统计学检验 (41) H 模型与数学技术 (45) H1 系统特征 (45) H2 图论及其应用 (47) H3 常微分方程与代数 (52) H4 高级建模技术 (55) H5 形状、变形与生长 (57) I 人工智能与机器学习 (58) I1 人工智能与机器学习概论 (58) I2 人工智能与机器学习的统计学方法 (59) I3 人工智能与机器学习的计算方法 (65) J 基因组与其他序列 (70) J1 数据库与数据源 (70) J2 基因组注释 (88) J3 序列分析 (94) J4 序列家族、序列比对与系统发育 (109) J5 结构域家族与数据库 (117) K 转录组学 (123) K1 转录谱 (123) K2 转录分析的统计学问题 (126) K3 分析差异表达基因 (128) K4 多元技术和网络推理 (133) K5 数据标准和实验设计 (137) L 蛋白质与蛋白质组学 (139) L1 蛋白质组学技术 (139) L2 互作蛋白质组学 (147) L3 相互作用数据库和网络 (150) L4 结构生物信息学 (153) L5 结构分类 (168) L6 结构预测与建模 (171) L7 分子动力学与药物设计 (181) M 代谢物组学 (186) N 超分子结构 (189) N1 超分子结构 (189) N2 组织与生物体尺度结构 (191) O 生化动力学 (193) O1 代谢网络研究 (193) O2 微积分和代数学的应用 (199) P 生理学 (202) P1 生理学 (202) P2 整合生物学与植物模拟 (205) P3 整合生物学——总结 (207) Q 图像分析 (209) Q1 什么是图像分析？ (209) Q2 图像分析如何应用到生物科学研究中？ (213) Q3 图像增强 (217) Q4 特征检测 (220) Q5 数据析取 (223) R 文本分析 (226) 进一步阅读 (230) 索引 (238)