生物信息

生物信息计算

《生物信息计算》,作者:章乐 主编 出版社:科学出版社 ISBN:9787030570772。本书重点关注生物信息学中的计算问题,立足于生物学及工程方向前沿技术和问题的研究,向读者展示生物学新方向并提供相关的应用实例。本书详细介绍高性能计算和生物医药大数据研究,Hadoop和Spark在基因大数据挖掘方向的应用,天津、长沙、广州超算中心的生物医药健康大数据平台。从最基本的

生物信息学

《生物信息学》,作者:赵国屏等编著 出版社:科学出版社 ISBN:7030098951。生物信息学以获取、加工、储存、分配、分析和释读生物信息为手段,综合运用数学、计算机科学和生物学工具,以达到理解数据中的生物学含义的目的。本书力求从各个重要的角度反映生物信息学今天的面貌。

生物信息学计算技术和软件导论

《生物信息学计算技术和软件导论》,作者:马占山等 编著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030426390。如果说21世纪是生物学世纪,生物信息学应该是支撑生物学世纪的核心科技之一。而大数据科学和人工智能技术正在将生物信息学推向生命科学和信息科学的前沿。本书分为生物信息学基础篇和生物信息组学技术篇两大部分。生物信息学基础篇从新兴领域切入,介绍生物信息学的计算科学及进化生物学基础(如网络

生物信息学

《生物信息学》,作者:蔡禄 主编 出版社:科学出版社 ISBN:9787030553355。本书首先介绍生物信息学的基本概念、产生与发展及主要研究内容,安排了生物学基础、统计学习与推断两章内容供读者选学;然后依次介绍生物信息学资源、序列分析与序列比对、分子系统发生分析等基本内容;接下来学习基因组信息学、生物芯片、转录组信息学、蛋白质组信息学等前沿内容;最后一章介绍系统生

深度测序数据的生物信息学分析及实例

《深度测序数据的生物信息学分析及实例》,作者:沈百荣 主编 出版社:科学出版社 ISBN:9787030545800。  本书几乎涵盖了深度测序数据分析及应用的各个方面,适用于从事深度测序数据分析研究的技术人员和学者。在本书中,不仅可以了解到深度测序技术应用的领域,还可以通过具体实例,了解到不同软件的相关算法、原理及使用方法,以帮助选择适合自身研究和应用所需要的深度测序数据分析的解决方案。

生物信息学

《生物信息学》,作者:(英)D.R.韦斯特海德(D.R. Westhead)等著;王明怡等译 出版社:科学出版社 ISBN:703012894X。本书讲述了生物信息概述、数据采集、数据库——内容、结构和注释、生物数据检索、通过序列相似性标准搜索序列数据库、多阵列数据分析等内容。

生物信息学最佳实践

《生物信息学最佳实践》,作者:冉隆科 出版社:科学出版社 ISBN:9787030475619。本书共六章,第一章介绍生物信息学使用环境搭建,主要介绍Linux的发行版、安装、基本配置及远程访问工具;第二章介绍生物信息学分析中主要用到的基本Linux命令,并使用生物信息数据进行实例操作;第三章介绍生物信息学的基本序列比对,包括BLAST比对、BLAT比对及Clust

遗传学工作者的生物信息学

《遗传学工作者的生物信息学》,作者:(英)迈克尔 R. 巴恩斯著;丁卫,李慎涛,廖晓萍主译 出版社:科学出版社 ISBN:9787030254900。本书由五部分共19章组成,第一部分介绍了遗传学工作者所面临的生物信息学挑战以及遗传数据的操作和管理;第二部分介绍了以人类单体型图谱计划(HapMap)、人类基因组学和比较基因组学等为代表的多元化数据;第三部分介绍了用于遗传学研究设计和分析的生物信息学

生物信息学

《生物信息学》,作者:[英]D.R.Westhead等[著] 出版社:科学出版社 ISBN:7030110250。本书是“精要速览系列”中的《生物信息学》分册,全书共15章,概括了该学科的核心内容和前沿动态,涉及生物学数据的获得与处理、系统发生学、芯片数据分析、蛋白质组数据分析、生物信息学的应用等内容。

生物信息学中的机器学习分析方法

《生物信息学中的机器学习分析方法》,作者:王雪松,程玉虎,张林著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030424723。本书针对生物信息学领域中海量的生物数据,分别从微阵列数据的分析和处理、基因调控网络的分析和构建以及蛋白质相互作用网络的分析等角度,系统介绍机器学习、统计学习及各种智能算法在生物信息学相关领域的应用。