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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)生物信息學(xué)導(dǎo)論:面向高性能計算的算法與應(yīng)用

生物信息學(xué)導(dǎo)論:面向高性能計算的算法與應(yīng)用

生物信息學(xué)導(dǎo)論:面向高性能計算的算法與應(yīng)用

定 價:¥49.00

作 者: 王勇獻(xiàn),王正華 編著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 計算機(jī)理論

ISBN: 9787302250227 出版時間: 2011-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 499 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《生物信息學(xué)導(dǎo)論:面向高性能計算的算法與應(yīng)用》主要針對生物信息學(xué)中的典型應(yīng)用,從計算方法角度介紹相關(guān)算法的原理及應(yīng)用;內(nèi)容分成生物學(xué)及數(shù)理基礎(chǔ)、生物序列分析、蛋白質(zhì)組學(xué)分析以及大規(guī)模生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)分析等四個專題,涉及生物分子序列分析、基因發(fā)現(xiàn)、分子進(jìn)化分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、蛋白質(zhì)肽測序、生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)模塊劃分等具體問題的求解原理及算法實現(xiàn)。《生物信息學(xué)導(dǎo)論:面向高性能計算的算法與應(yīng)用》的讀者對象是具有現(xiàn)代分子生物學(xué)及計算機(jī)科學(xué)基本知識的研究生及相關(guān)科研人員,在附加習(xí)題后也可作為生物信息學(xué)方面的入門及進(jìn)階教材,供生物醫(yī)學(xué)工程、計算機(jī)應(yīng)用等專業(yè)學(xué)生使用。

作者簡介

暫缺《生物信息學(xué)導(dǎo)論:面向高性能計算的算法與應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第一篇 預(yù)備知識篇
 第1章 分子生物學(xué)基礎(chǔ)
  1.1 生命的演化與分類
  1.2 核酸:dna與rna
  1.3 蛋白質(zhì)
  1.4 dna的復(fù)制
  1.5 基因與染色體
  1.6 基因表達(dá)
  1.7 現(xiàn)代生物工程技術(shù)
  1.8 現(xiàn)代分子生物學(xué)中的經(jīng)典計算問題
 第2章 數(shù)學(xué)及計算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)
  2.1 線性代數(shù)理論
  2.2 概率論基礎(chǔ)知識
  2.3 最優(yōu)化理論
  2.4 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論
  2.5 函數(shù)增長速度的比較
第二篇 序列分析篇
 第3章 序列比對的基本方法
  3.1 序列的相似性與同源性   
  3.2 點陣圖
  3.3 兩序列比對概述
  3.4 全局比對的動態(tài)規(guī)劃方法
  3.5 局部比對的動態(tài)規(guī)劃方法
  3.6 重疊區(qū)域匹配的準(zhǔn)全局比對算法
  3.7 空位罰分模型
  3.8 仿射空位罰分模型下的全局比對算法
  3.9 仿射空位罰分模型下的局部比對算法
  3.10 降價空間存儲的兩序列比對算法
  3.11 降低時間開銷的兩序列比對算法
  3.12 比對得分的正則化
  3.13 啟發(fā)式的近似尋優(yōu)比對算法
  3.14 比對得分的統(tǒng)計學(xué)顯著性
  3.15 多序列比對
  3.16 氨基酸替換矩陣
  3.17 小結(jié)
 第4章 序列比對的并行計算
  4.1 并行編程模型
  4.2 并行計算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
  4.3 序列比對及其并行化方案
  4.4 smith-waterman算法的細(xì)粒度并行實現(xiàn)
  4.5 序列數(shù)據(jù)庫搜索的粗粒度并行算法
  4.6 多序列比對的并行算法
  4.7 基于專用硬件fpga的序列比對
 第5章 基于字符串精確匹配的序列比較
  5.1 模式的精確匹配與非精確匹配
  5.2 樸素的模式匹配算法
  5.3 線性時間的字符串搜索算法
  5.4 基于關(guān)鍵字樹的模式集合匹配算法
  5.5 后綴樹
  5.6 后綴樹的構(gòu)造
  5.7 后綴數(shù)組
  5.8 基因組中的重復(fù)序列
  5.9 后綴樹用于搜索重復(fù)子串和獨特子串
  5.10 最長重復(fù)序列的搜索算法
  5.11 廣義后綴樹
  5.12 最長公共子串問題
  5.13 k次失配問題
  5.14 小結(jié)
 第6章 基因識別
  6.1 基因識別與預(yù)測的計算方法
  6.2 預(yù)測算法的準(zhǔn)確性度量
  6.3 獨立識別法
  6.4 基于比較的基因識別方法
 第7章 馬氏鏈與隱馬氏模型
  7.1 馬爾可夫鏈
  7.2 隱馬爾可夫模型
  7.3 計算全概率的正向算法
  7.4 計算全概率的反向算法
  7.5 解碼問題的viterbi算法
  7.6 模型參數(shù)的估計
  7.7 帶有啞狀態(tài)的hmm
  7.8 譜hmm
  7.9 采用譜hmm進(jìn)行多序列比對建模
  7.10 利用hmm對基因識別問題進(jìn)行建模
 第8章 序列進(jìn)化的基本模型
  8.1 核苷酸替代的進(jìn)化模型
  8.2 連續(xù)時間下的進(jìn)化模型
  8.3 離散時間下的進(jìn)化模型
 第9章 分子進(jìn)化樹的重構(gòu)
  9.1 進(jìn)化樹的概念與術(shù)語
  9.2 進(jìn)化樹重構(gòu)的簡約類方法
  9.3 講化樹重構(gòu)的距離類方法
  9.4 進(jìn)化樹重構(gòu)的統(tǒng)計類方法
  9.5 樹拓?fù)淇臻g的搜索技術(shù)
  9.6 似然度最大化的數(shù)值算法
  9.7 模型選擇與假設(shè)檢驗問題
  9.8 進(jìn)化樹拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的建模、估計與檢驗
第三篇 蛋白質(zhì)組學(xué)分析篇
 第10章 蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測
  10.1 蛋白質(zhì)的層次性結(jié)構(gòu)
  10.2 常見的二級結(jié)構(gòu)單元
  10.3 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)檢測
  10.4 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測的計算方法
  10.5 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測算法的性能評價
  10.6 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的比對方法
 第11章 蛋白質(zhì)序列鑒定的質(zhì)譜分析
  11.1 質(zhì)譜技術(shù)
  11.2 質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析
  11.3 實驗質(zhì)譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理
  11.4 質(zhì)譜比較的非概率型打分方法
  11.5 質(zhì)譜比較的概率型打分方法
  11.6 基于串聯(lián)質(zhì)譜的蛋白質(zhì)鑒定
  11.7 蛋白質(zhì)鑒定的從頭測序法
  11.8 含有修飾的質(zhì)譜比較與肽鑒定
第四篇 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)分析篇
 第12章 蛋白質(zhì)相互作用的預(yù)測
  12.1 蛋白質(zhì)之間的相互作用
  12.2 蛋白質(zhì)相互作用測定的實驗方法
  12.3 研究蛋白質(zhì)相互作用的生物信息學(xué)分析方法
  12.4 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域水平的相互作用預(yù)測
  12.5 小結(jié)
 第13章 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)的模塊劃分
  13.1 引言
  13.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征
  13.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征度量指標(biāo)的計算方法
  13.4 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的并行計算
  13.5 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模塊劃分及生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)功能模塊挖掘
  13.6 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)模塊劃分的傳統(tǒng)聚類方法
  13.7 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)模塊劃分的譜聚類方法
  13.8 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)模塊劃分的混合式聚類算法
  13.9 網(wǎng)絡(luò)模塊劃分結(jié)果的評價
 第14章 大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
  14.1 聚類分析
  14.2 層次聚類法
  14.3 k均值聚類方法
  14.4 核分析方法
  14.5 基于核的k均值聚類方法
  14.6 譜聚類方法
  14.7 k均值聚類與譜聚類的統(tǒng)一
主題索引
人名索引
插圖索引
表格索引
算法索引
參考文獻(xiàn)

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