生命科学数据处理与MATLAB应用

第一章 绪论

第一节 生命科学数据处理与计算机应用

第二节 生命科学中常用的计算机软件概述

第二章 生物信息检索与利用

第一节 生物信息学概述

第二节 常用的生物信息数据库

第三节 数据库的检索和应用

第四节 蛋白质和核酸的结构与功能的预测分析

第三章 数值方法中的误差

第一节 学习生命科学中数值方法的意义

第二节 近似值和舍人误差

第三节 截断误差和泰勒级数

第四章 MATLAB软件与数值计算功能

第一节 引言

第二节 MATLAB的语言结构

第三节 矩阵、变量、运算和表达式

第四节 绘图和控制语句

第五节 ：MATLAB在线帮助

第五章 非线性方程的数值解法

第一节 引言

第二节 初值估计

第三节 简单迭代法

第四节 埃特金迭代法

第五节 牛顿法

第六节 插值法

第七节 用MATLAB求解非线性方程

第六章 线性方程组的数值解法

第一节 引言

第二节 解线性方程组的直接法

第三节 解线性方程组的迭代法

第四节 应用MATLAB求解线性方程组

第七章 插值法和数值微分

第一节 引言

第二节 拉格朗日插值多项式

第三节 二元插值

第四节 三次样条插值

第五节 数值微分

第六节 应用MATLAB进行插值和微分计算

第八章 数值积分

第一节 引言

第二节 牛顿一柯特斯公式

第三节 变步长梯形求积法

第四节 龙贝格求积法

第五节 高斯求积法

第六节 应用MATLAB计算积分

第九章 常微分方程初值问题的数值解法

第一节 引言

第二节 数值解法的基本思想

第三节 欧拉方法

第四节 龙格一库塔法

第五节 用MATLAB求常微分方程的数值解法

第十章 生物统计学基础

第一节 随机变量的分布

第二节 随机变量的数字特征——数学期望和方差

第三节 样本的特征值和常见分布

第四节 参数估计

第五节 假设检验

第六节 MATLAB统计工具箱应用简介

第十一章 生命科学实验数据的误差分析

第一节 实验数据的测量误差

第二节 随机误差

第三节 随机误差的传递

第四节 实验数据的预处理

第五节 系统误差

第十二章 生命科学中的数学模型建立

第一节 实验数据处理和数学模型的建立

第二节 数学模型的建立方法

第三节 数学模型的选择

第四节 生命科学中的数学模型特征

第十三章 生命科学中常见的数学模型

第一节 生物传递模型

第二节 生物种群的指数增长模型

第三节 生物种群相互作用模型

第四节 生态数学模型

第五节 药物动力学模型

第六节 群体遗传学模型

第七节 生命科学的其他典型数学模型

第十四章 数学模型的求解与线性回归

第一节 数学模型的求解和最小二乘法原理

第二节 实验数据的一元线性回归

第三节 多元线性回归

第四节 逐步回归法

第五节 回归方程的预测和控制

第六节 线性回归在MATLAB的实现

第十五章 非线性模型的求解

第一节 非线性模型的线性化

第二节 非线性模型的拟合

第三节 非线性回归模型的检验

第四节 非线性回归在MATLAB的实现

第五节 最优化方法及MATLAB优化求解

第十六章 生命科学实验设计

第一节 实验设计概述

第二节 单因素设计和双因素设计

第三节 正交实验设计

第四节 回归正交设计

第五节 序贯实验设计

附录

附录1 标准正态分布表

附录2 y分布表

附录3 X2分布表

附录4 F分布表

附录5 常用正交表

附录6 回归正交设计表

附录7 正交拉丁方表

附录8 MATLAB常用操作符与函数

主要参考文献

《生命科学数据处理与MATLAB应用》以MATLAB语言为工具，以应用为目的，全面、系统而简洁地介绍了生命科学中常用的数据处理方法。全书共分十六章，内容主要包括生物信息检索与利用、生命科学中的数值方法、生物统计学、生命科学实验数据处理、生命科学中的数学模型及其求解、生命科学实验设计、生命科学中的常用软件等，具体实例涉及生命科学中的各个领域，重点相对突出。
　　《生命科学数据处理与MATLAB应用》可以作为从事生命科学领域工作科技人员的参考书，也可以作为相关专业高年级本科生、研究生的教学参考书。