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  • ISBN:9787030388124
  • 装帧:平装
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:252
  • 出版时间:2019-03-01
  • 条形码:9787030388124 ; 978-7-03-038812-4

本书特色

“精要速览系列(InstantNotesSeries)”丛书是国外教材“BestSeller”榜的上榜教材。该系列教材结构新颖,视角独特,重点明确,脉络分明,图表简明清晰,英文自然易懂,被许多高等院校双语教学选用。《BR》  本书在前一版基础上修订,涵盖了生物信息学的基本内容及拓展知识。全书共分三大部分,包括学科概况(A~B章)、基础部分(C~I章)、应用领域(J~R章),合计18章: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、F计算、G概率与统计、H模型与数学技术、I人工智能与机器学习、J基因组与其他序列、K转录组学、L蛋白质与蛋白质组学、M代谢物组学、N超分子结构、O生化动力学、P生理学、Q图像分析、R文本分析。书前附有缩略词表,书后附有进一步阅读的文献。

内容简介

“精要速览系列(InstantNotesSeries)”丛书是国外教材“BestSeller”榜的上榜教材。该系列结构新颖,视角独特;重点明确,脉络分明;图表简明清晰;英文自然易懂,被靠前多所重点院校选用作为双语教材。第二版保持版编写特色,全书分为三部分: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。全书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。本书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

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)
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