探究生物信息学

——Exploring Bioinformatics

作者：Caroline St. Clair; Jonathan E. Visick

出版：Jones & Bartlett Learning

索书号：Q811.4/S-774(2)/2015/Y

藏书地点：武大外教中心

生物信息学（Bioinformatics）是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量生物数据所包含的生物学意义。它随1990年人类基因组计划（HGP）的实施和信息技术的发展而诞生，现已迅速发展成为当今生命科学最具吸引力和重大的前沿领域，为生物学、计算机科学、数学、信息科学等专业的高素质人才提供了更广阔的发展天地。

《探究生物信息学》将生命科学的内容与计算机科学的数学概念联系起来，并且极大地涉及到当前的分子生物学和医学领域。应用领域包括结构生物学、制药、生物技术研究、基因组学、蛋白质组学、转录组学和代谢分析。生物信息学的核心领域是开发用于科学数据的存储、评估和分析的软件。具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：（1）新算法和统计学方法研究；（2）各类数据的分析和解释；（3）研制有效利用和管理数据新工具。

在现代世界，分子生物学由于计算机技术的快速发展而经历了一场信息革命。生物信息技术应用于生物数据的管理和分析。测序以及与之相关的技术和方法是它的重要组成部分。《探究生物信息学》用视图来提供关于序列分析的信息。序列分析作为一种工具，在现代分子生物学中占有十分重要的地位。随着基因组计划的诞生，它的重要性与日俱增。本书的作者是Caroline St. Clair教授和Jonathan E. Visick教授。他们都是在生物信息学领域进行多年的研究和教学的有经验和资历的资深教授，对生物信息学方面的知识的掌握是炉火纯青。

《探究生物信息学》共分为12个章节，第一章主要是探究生物信息学和基因数据，以期调查并了解一种复杂的基因疾病，问中以帕金森综合征为例，提出了生物信息学在基因疾病治疗中的作用主要是数据挖掘；第二章是DNA计算操作，提出基因遗传疾病主要的原因是基因突变，文中提到了突变基因的筛查办法；第三章是序列比对：调查流感疫情；第四章是数据库搜索与多重比对，其主要内容是研究抗生素耐药性的数据分析；第五章是替换矩阵和蛋白质比对，主要分析的是大肠杆菌的毒力因素；第六章是分子系统的距离检测，主要分析动物在进化过程中，不同物种之间的进化距离计算；第七章则是生物信息学在生命进化树上的应用；而第八章和第九章都是利用生物信息学对基因的预测；十一十二章则是蛋白质与序列的分析。总体而言，《探究生物信息学》这本书介绍了生物信息学相关的诸多内容，适合生物和计算机科学相关领域的学生、学者和长期研究工作者进行阅读。除此之外，本书还具有以下几个特点：

1、具有权威性和时效性。《探究生物信息学》一书在内容上十分广泛，语言描述简洁，本书的编者是计算机科学、生物学、数学领域长期的教学和研究学者，因此书本具有较大的权威性。同时，由于关于生物学的内容更新换代很快，很多内容可能仅限于编书的当时，随着时代的发展有了更多的补充，因此，本书内容具有时效性。

2、层次鲜明，脉络清晰。《探究生物信息学》一书编写过程以不同章节分开，一共分为十二个章节，清楚地将生物信息学涉及的技术分条分类地展现出来，并且介绍了生物信息目前的研究成果和相关技术的应用和使用方法。

3、图文并茂，便于理解。该书在介绍相关生物信息技术的使用时，配有序列图谱、蛋白结构图和技术流程图，使读者清晰理解基因序列的样貌以及生物信息技术的使用过程，同时图文并茂使整本书更具有可读性、趣味性。

4、编排紧凑。该书在每一章开头都以提要和简介引入本章要讲的主要内容作为这一章的提纲挈领，并在章节末尾处对内容进行总结，并给出了关键词的解释，帮助读者对书中内容和概念进行归纳梳理，并自主进行扩展阅读。

总的来说，《探究生物信息学》内容详实、语言生动，所包含的分析和方法都非常突出生物信息学这一深奥学科，在作者的讲解下，生物信息学变得简单易懂。同时提供了多样的学习经验，适合大学生、研究生和希望获得生物信息学领域的基础知识的研究人员。

1.探究生物信息学和基因数据

2. DNA计算操作：基因筛选

3.序列比对：调查流感爆发

4.数据库搜索和多重比对：研究抗生素耐药性

5.替换矩阵和蛋白质比对：大肠杆菌毒力因素

6.分子系统距离测量：哺乳动物的进化

7.分子系统发育进化树：生命的三个域

8.DNA测序：病毒性病原体的识别

9.基因序列预测：耐药性质粒

10.先进的基因预测：流感耐药基因的识别

11.蛋白结构的预测和分析：理性药物设计

12.核酸结构预测：聚合酶链反应和RNA干扰

附录

术语表

索引

（武汉大学生命科学学院研究生王鑫）