生物序列分析

譯者名單
中文版序一
中文版序二
譯者的話
前言
第1章　緒論
　1.1　序列的相似性、同源性及聯(lián)配
　1.2　本書概述
　1.3　概率與概率論模型
　1.4　補(bǔ)充讀物
第2章　二序列聯(lián)配
　2.1　引言
　2.2　計(jì)分模型
　2.3　聯(lián)配算法
　2.4　更復(fù)雜模型的動態(tài)規(guī)劃
　2.5　啟發(fā)式聯(lián)配算法
　2.6　線性空間聯(lián)配
　2.7　分值的顯著性
　2.8　從聯(lián)配數(shù)據(jù)推導(dǎo)計(jì)分參數(shù)
　2.9　補(bǔ)充讀物
第3章　Markov鏈與隱馬模型(HMM)
　3.1　Markov鏈
　3.2　隱馬模型
　3.3　HMM的參數(shù)估計(jì)
　3.4　HMM的模型結(jié)構(gòu)
　3.5　更復(fù)雜的Markov鏈
　3.6　HMM算法的數(shù)值穩(wěn)定性
　3.7　補(bǔ)充讀物
第4章　采用HMM的二序列聯(lián)配
　4.1　索引
　4.2　X和Y的對所有路徑求和的全概率
　4.3　次優(yōu)聯(lián)配
　4.4　Xi聯(lián)配上Yi的后驗(yàn)概率
　4.5　用于搜索的成對HMM與FSA之對比
　4.6　補(bǔ)充讀物
第5章　用于序列家族的列型ItMM
　5.1　無空位計(jì)分矩陣
　5.2　添加插入與刪除狀態(tài)以獲得列型HMM
　5.3　從多序列聯(lián)配中導(dǎo)出列型HMM
　5.4　基于列型HMM的搜索
　5.5　用于非全局聯(lián)配的列型HMM變體
　5.6　對概率估計(jì)的深入說明
　5.7　最優(yōu)模型的構(gòu)建
　5.8　訓(xùn)練序列的加權(quán)
　5.9　補(bǔ)充讀物
第6章　多序列聯(lián)配方法
　6.1　多序列聯(lián)配的含義
　6.2　為多序列聯(lián)配計(jì)分
　6.3　多維動態(tài)規(guī)劃
　6.4　漸進(jìn)聯(lián)配方法
　6.5　由列型HMM訓(xùn)練的多序列聯(lián)配
　6.6　補(bǔ)充讀物
第7章　構(gòu)造系統(tǒng)發(fā)育樹
　7.1　生命之樹
　7.2　樹的背景知識
　7.3　用成對距離建樹
　7.4　簡約法
　7.5　樹的評估：自舉法
　7.6　聯(lián)配與系統(tǒng)發(fā)育的同時處理
　7.7　補(bǔ)充讀物
　7.8　附錄：鄰接法定理的證明
第8章　系統(tǒng)發(fā)育的概率論方法
　8.1　引言
　8.2　進(jìn)化的概率論模型
　8.3　計(jì)算無空位聯(lián)配的似然
　8.4　用似然做推斷
　8.5　更現(xiàn)實(shí)的進(jìn)化模型
　8.6　概率論方法與非概率論方法的比較
　8.7　補(bǔ)充讀物
第9章　轉(zhuǎn)換文法
　9.1　轉(zhuǎn)換文法
　9.2　正則文法
　9.3　上下文無關(guān)文法
　9.4　上下文有關(guān)文法
　9.5　隨機(jī)文法
　9.6　用于序列建模的隨機(jī)上下文無關(guān)文法
　9.7　補(bǔ)充讀物
第10章　RNA結(jié)構(gòu)分析
　10.1　RNA
　10.2　RNA二級結(jié)構(gòu)預(yù)測
　10.3　協(xié)方差模型：基于SCFG的RNA列型
　10.4　補(bǔ)充讀物
第11章　概率論背景
　11.1　概率分布
　11.2　熵
　11.3　推斷
　11.4　抽樣
　11.5　從計(jì)數(shù)估計(jì)概率
　11.6　EM算法
參考文獻(xiàn)
部分術(shù)語漢英對照
部分術(shù)語英漢對照
索引