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内容简介:
随着越来越多物种的基因组被测序,这些数据的计算分析变得越来越重要。《生物信息学:序列与基因组分析》应用数学方法分析DNA和蛋白质序列,Mount 认为利用计算机程序进行运算的工作者应该理解这些程序是如何运行的。所以,他强调对运算法及这些法则与策略局限性的理解。每章都有计算的流程图,网站上还提供了与书中一致的表格和一些运算程序。
第二版对本书进行了全面知识更新,本版的读者群更加广泛,包括本科生、研究生。新版书中加入了导读、信息提示和词汇,利于初学者学习。新加入一章内容,包括序列的统计分析、生物信息学程序、数据管理与挖掘。每章后的问题实例分析更增加了本书的实用性。
作者:(美)芒特 编译:曹志伟
图书目录
CHAPTER 1 历史简介和概论
CHAPTER 2 Collecting and Storing Sequences in the Laboratory
CHAPTER 3 Alignment of Pairs of Sequences
CHAPTER 4 Introduction to Probability and Statistical Analysis of Sequence Alignments
CHAPTER 5 Multiple Sequence Alignment
CHAPTER 6 Sequcence Database Searching for Similar Sequences
CHAPTER 7 Phylogenetic Prediction
CHAPTER 8 Prediction of RNA Secondary Structure
CHAPTER 9 Gene Prediction and Regulation
CHAPTER 10 Protein Classification and Structure Prediction
CHAPTER 11 Genome Analysis
CHAPTER 12 Bioinformatics Programming Using Perl and Perl Modules
CHAPTER 13 Analysis of Microarrays
Index
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其它内容:
书籍介绍
随着越来越多物种的基因组被测序,这些数据的计算分析变得越来越重要。《生物信息学:序列与基因组分析》应用数学方法分析DNA和蛋白质序列,Mount 认为利用计算机程序进行运算的工作者应该理解这些程序是如何运行的。所以,他强调对运算法及这些法则与策略局限性的理解。每章都有计算的流程图,网站上还提供了与书中一致的表格和一些运算程序。
第二版对本书进行了全面知识更新,本版的读者群更加广泛,包括本科生、研究生。新版书中加入了导读、信息提示和词汇,利于初学者学习。新加入一章内容,包括序列的统计分析、生物信息学程序、数据管理与挖掘。每章后的问题实例分析更增加了本书的实用性。
作者:(美)芒特 编译:曹志伟
图书目录
CHAPTER 1 历史简介和概论
CHAPTER 2 Collecting and Storing Sequences in the Laboratory
CHAPTER 3 Alignment of Pairs of Sequences
CHAPTER 4 Introduction to Probability and Statistical Analysis of Sequence Alignments
CHAPTER 5 Multiple Sequence Alignment
CHAPTER 6 Sequcence Database Searching for Similar Sequences
CHAPTER 7 Phylogenetic Prediction
CHAPTER 8 Prediction of RNA Secondary Structure
CHAPTER 9 Gene Prediction and Regulation
CHAPTER 10 Protein Classification and Structure Prediction
CHAPTER 11 Genome Analysis
CHAPTER 12 Bioinformatics Programming Using Perl and Perl Modules
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网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:6分
网站更新速度:8分
使用便利性:7分
书籍清晰度:6分
书籍格式兼容性:8分
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稳定性:8分
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听说内置一千多万的书籍,不知道真假的
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:5分
主题深度:7分
文字风格:4分
语言运用:8分
文笔流畅:3分
思想传递:4分
知识深度:9分
知识广度:5分
实用性:6分
章节划分:4分
结构布局:4分
新颖与独特:5分
情感共鸣:8分
引人入胜:9分
现实相关:3分
沉浸感:3分
事实准确性:6分
文化贡献:4分