科学 ・ 新书丨《生物信息学（第四版）》正式出版
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本教材的《课程学习笔记（第二版）》、《课程学习笔记（第四版）》，by 毕夏安 教授
本教材同时提供生物信息学编程能力训练平台，欢迎使用（点击进入）
内容提要《生物信息学》联合国内高校学者，紧密跟踪学科发展，提炼学科精华，编写完成。全书涵盖了生物信息学、系统生物学、合成生物学的相关内容，以及应用于第二代测序技术的相关软件和算法。第一、二、三版出版以来，越来越多的高校将其作为首选专业教材或选修教材。作为科学出版社普通高等教育“十四五”规划教材，第四版在修订部分章节的基础上，增加复杂网络、深度学习等新章节，并进行数字化、思政建设，推出相关内容的学习及实践视频，以及配套的《生物信息学实验》。《生物信息学》可用作高等院校生物信息学专业的教材，也可作为科研院所相关专业学生、研究人员的参考用书。
第四版目录（2022）(PPT在每年教学研讨会之后陆续推出，欢迎参与修订！）序 & 前言给学生的信给老师的信第一章 生物信息学的概念及发展历史（下载ppt） 第一节 生物信息学的发展历史 第二节 生物信息学的研究领域 第三节 生物信息学的主要应用 第四节 生物信息学面临的挑战 思考题 参考文献第二章 生物学数据库及其检索（下载ppt） 第一节 生物学数据库简介 第二节 生物学数据库的数据存储格式 第三节 生物学数据库的检索 思考题 参考文献第三章 序列比对原理（下载ppt） 第一节 序列比对相关概念 第二节 序列比对打分方法 第三节 序列比对算法 第四节 序列比对工具 第五节 多序列比对 思考题 参考文献第四章 蛋白质结构分析（下载ppt） 第一节 蛋白质结构组织层次 第二节 蛋白质结构的测定与理论预测 第三节 蛋白质对接 第四节 蛋白质折叠与疾病 思考题 参考文献 | 其他资源：VMD 第五章 真核生物基因组的注释（下载ppt） 第一节 基因组学概述 第二节 蛋白质编码基因的注释 第三节 RNA基因的注释 第四节 重复序列的注释 第五节 假基因的注释 第六节 案例分析：黄瓜基因组的注释 思考题 参考文献第六章 转录组学（下载ppt） 第一节 转录组学概述 第二节 试验设计和测序流程 第三节 转录组数据核心分析 第四节 功能分析 第五节 RNA-seq数据分析案例（下载视频及文件） 思考题 参考文献第七章 非编码RNA（下载ppt） 第一节 非编码RNA概述 第二节 非编码RNA的分类 第三节 MicroRNA 第四节 LnRNA 第五节 CircRNA 第六节 其它小分子RNA 思考题 参考文献第八章 蛋白质组学（下载ppt） 第一节 蛋白质组学概述 第二节 蛋白质的大规模分离鉴定技术 第三节 蛋白质的翻译后修饰 第四节 蛋白质分选 第五节 蛋白质相互作用 思考题 参考文献第九章 系统生物学（下载ppt）第一节 系统生物学基本概念第二节 复杂网络及特征第三节 系统生物学基本技术与方法第四节 基因表达调控网络第五节 代谢网络第六节 信号转导途径第七节 蛋白质一蛋白质相互作用网络第八节 虚拟细胞第九节 生物学网络的构建、分析与可视化（下载Cytoscape视频及文件）思考题参考文献第十章 合成生物学（下载ppt） 第一节 合成生物学概述 第二节 合成生物学基础研究经典实例 第三节 合成生物学应用研究经典实例 思考题 参考文献第十一章 分子进化与系统发育（下载ppt） 第一节 分子进化与系统发育 第二节 分子系统发育树的构建方法 第三节 系统发育树构建及应用 思考题 参考文献第十二章 统计学习与推理（下载ppt） 第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例 思考题 参考文献第十三章 生物信息学编程基础（下载ppt）（下载视频）第一节 Linux操作系统第二节 生物信息学中的编程语言第三节 SQL及数据库编程第四节 并行计算思考题参考文献第十四章 新一代测序技术及其应用（下载ppt） 第一节 测序技术概述 第二节 第二代测序原理 第三节 第二代测序技术的应用 第四节 生物信息学在第二代测序中的应用 第五节 生物信息学新技术与发展趋势 思考题 参考文献思政内容（下载ppt） 第一节 思政导读 第二节 首批中国生物信息学终身成就奖得主简介 第三节 Z曲线理论及其在基因组分析中的应用 第四节 国家基因组科学数据中心：整合中国组学资源，打破数据孤岛 生信史一： 顾孝诚教授与北京大学生物信息中心（罗静初） 生信史二： The international Human Genome Project（杨焕明） 生信史三： Early bioinformatics research in China（陈润生） 生信史四： The Human Genome Project早年历史（Michael Waterman）