生物信息学基础教程

第一章 生物序列比对1.1 DNA、RNA和蛋白质1.1.1 DNA分子1.1.2 蛋白质分子1.1.3 RNA分子1.1.4 从基因到蛋白质的信息传递1.2 比对：序列比较的模型1.3 比对图1.3.1 定义1.3.2 双序列之间比对的总数目1.4 比对的记分法则1.5 全序列比对：动态规划算法1.5.1 基本算法1.5.2 使用仿射空位罚分的算法1.5.3 *全序列比对的C语言程序1.6 局部比对：Smith-Waterman算法1.6.1 Smith-Waterman算法1.6.2 *局部比对的C语言程序1.7 最优占用空间的比对算法1.8 比对蛋白质序列所使用的打分矩阵1.8.1 打分的统计基础1.8.2 BLOSUM矩阵系列参考文献练习题第二章 快速比对方法2.1 同源序列查询和数据库搜索2.2 序列中的字分布2.2.1 DNA序列的随机模型I：一致独立分布2.2.2 DNA序列的随机模型II：马尔可夫链.2.3 字匹配的散列表方法2.4 点阵法2.5 *FASTA程序2.6 BLAST程序2.6.1 基本算法：连续核的概念2.6.2 E-值的计算公式2.6.3 BLAsT程序系列2.7 散核方法2.7.1 散核模型2.7.2 散核的优化2.7.3 基于散核的相似性查找的程序实现2.7.4 多散核2.7.5 其他有关散核的研究参考文献练习题第三章 多序列比对3.1 为什么需要比对多个生物序列?3.2 模体、谱、共识序列3.3 Logo：一个序列保守区域的可视化方法3.4 多序列比对的SP分数3.5 多序列比对的复杂性3.5.1 动态规划算法3.5.2 NP-难解性3.6 渐进式比对3.6.1 渐进式的基本策略3.6.2 Feng-Doolittle比对算法3.7 近似算法3.7.1 序列编辑距离3.7.2 星型比对算法3.8 多序列比对实用程序3.8.1 ClustalW3.8.2 MUSCLE3.8.3 其他多序列比对程序3.9 基因组的比对参考文献练习题第四章 隐马尔可夫模型及基因序列的识别4.1 隐马尔可夫模型4.1.1 隐马尔可夫模型的定义4.1.2 隐马尔可夫模型的基本问题4.2 基本算法4.2.1 前向算法和后向算法4.2.2 viterbi算法4.2.3 建模算法4.3 蛋白质簇的隐马尔可夫链模型4.3.1 谱HMM4.3.2 从多序列比对到谱HMM4.3.3 从谱HMM到多序列比对4.3.4 Pfam数据库4.4 GENSCAN：预测人基因组中的全基因结构程序4.4.1 真核生物基因的结构4.4.2 半HMM4.4.3 基因的Burge-Karlin模型4.4.4 自动识别人基因组中的基因序列参考文献练习题第五章 分子进化树分析5.1 达尔文的进化树5.2 进化树的数学性质5.2.1 基本概念5.2.2 进化树的个数5.2.3 常见的无根进化树变换5.2.4 进化树之间的距离5.2.5 二叉树和多叉树5.3 构建分子进化树I：Parsimony方法5.3.1 Fitch算法5.3.2 寻找简约进化树5.4 构建分子进化树II：基于距离的方法5.4.1 加权进化树和距离矩阵5.4.2 计算序列间的距离5.4.3 Neighbor-Joining算法5.4.4 UPGMA算法5.5 构建分子进化树III：最大似然法和贝叶斯方法5.5.1 最大似然法5.5.2 *贝叶斯方法5.6 *构建分子进化树的两个实际问题5.6.1 一致性和长分支相吸现象5.6.2 Bootstrap分析5.7 祖先状态的推断5.7.1 问题的定义5.7.2 sankoff算法5.7.3 最大似然法5.7.4 推断方法的准确率5.8 基因树和物种树的融合5.8.1 基因簇和基因树5.8.2 基因树和物种树的融合的定义5.8.3 推断基因复制事件参考文献练习题第六章 计算蛋白质组学6.1 基础知识6.1.1 氨基酸和肽的质量6.1.2 质谱仪和质谱6.1.3 同位素峰、误差和噪音6.1.4 连续质谱6.1.5 复杂蛋白样本的处理6.1.6 肽鉴定的基本方式6.2 肽从头测序6.2.1 打分函数6.2.2 PEAKS算法6.2.3 谱图算法6.3 搜库及其统计学验证6.3.1 打分函数6.3.2 对结果的质控6.4 翻译后修饰6.5 其他研究课题6.5.1 定量分析6.5.2 糖鉴定6.5.3 新型肽鉴定方法6.5.4 其他分子的鉴定参考文献练习题索引英汉术语对照

《算法理论与应用丛书：生物信息学基础教程》着重于生物信息学的基础理论和主要软件，覆盖该学科几乎所有的主要方面：双序列的比较、快速比对和序列数据库的查询方法、多序列比较、DNA序列中的信号元素、分子进化树分析、基因组重组、蛋白质组学中的质谱分析等。书中配有大量习题，其难易程度用星号标注，其中个别未解决问题特别注明，可以作为研究生的研究课题。　　《算法理论与应用丛书：生物信息学基础教程》不仅适合作为高年级本科生和研究生开设生物信息学或计算生物学的教材，也可供希望了解生物信息理论和工具的生命科学、数学和计算机等方向的科研人员阅读参考。