目錄 生物信息學基礎篇 第1章 生物信息學一些前沿領域簡介 3 1.1 生物信息大數據 3 1.2 復雜網絡分析概論 11 1.3 復雜網絡分析實例：以微生物群系醫(yī)學生態(tài)網絡為例 15 1.4 深度學習、計算智能與人工智能 21 1.5 醫(yī)學生態(tài)學 25 1.6 DNA計算機-生物學對計算機科學的回饋 30 第2章 系統(tǒng)發(fā)育樹與溯祖分析 38 2.1 樹的概念 38 2.2 主要的建樹方法 39 2.3 模型選擇 50 2.4 貝葉斯方法 54 2.5 溯祖理論 60 2.6 物種樹估計 64 第3章 群體遺傳學數據分析軟件簡介 70 3.1 多功能軟件比較 70 3.2 理論模型與分析方法的實現方式 72 3.3 軟件運行方式與編程語言 79 3.4 總結與展望 79 第4章 生物信息學中重要統(tǒng)計計算方法和模型 85 4.1 計算機模擬技術 85 4.2 馬爾可夫蒙特卡羅法 93 4.3 隱馬爾可夫模型 98 4.4 貝葉斯統(tǒng)計 105 4.5 統(tǒng)計學習 114 4.6 高斯圖模型 120 生物信息組學技術篇 第5章 第三代基因測序組裝算法和軟件技術 129 5.1 第三代基因測序及組裝技術簡介 129 5.2 第三代基因組裝算法及軟件簡介：以DBG20LC和SPARC為例 132 5.3 三代基因組裝算法和軟件比較 139 5.4 DBG20LC和SPARC軟件使用簡介 140 第6章 基因組第二代測序數據的生物信息學分析 145 6.1 基因測序技術簡介 145 6.2 基因組裝技術 149 6.3 外顯子基因突變檢測 154 6.4 單細胞測序數據的基因組裝 156 第7章 轉錄組數據的生物信息學分析 160 7.1 轉錄組技術的發(fā)展 160 7.2 RNA-seq數據的質量控制 163 7.3 基于參考基因組的轉錄組分析 164 7.4 無參考基因組的轉錄組的從頭拼裝及拼裝質量評估 170 第8章 非編碼RNA研究常用數據庫及軟件 175 8.1 非編碼RNA概述 175 8.2 非編碼RNA常用數據庫 179 8.3 非編碼RNA研究常用軟件 184 第9章 蛋白質組學研究常用軟件簡介 210 9.1 蛋白質組學簡介 210 9.2 計算蛋白質組學的應用 215 9.3 計算蛋白質組學算法與數據庫 230 第10章 新藥物發(fā)現中的生物信息學軟件簡介 236 10.1 大型藥物設計平臺 237 10.2 分子視圖軟件 238 10.3 化學結構編輯程序 242 10.4 分子對接與虛擬篩選軟件 245 10.5 配體構象搜索軟件 250 10.6 藥效團模擬軟件 251 10.7 分子動力學模擬軟件 254 10.8 在線藥物設計資源列表 255 10.9 小結 257 第11章 宏基因組學概述及生物信息學分析 260 11.1 宏基因組學技術簡介 260 11.2 宏基因組學研究流程 261 Chapter 12 Bioinformatics for Metabolomics：An Introduction 277 Abstract 277 12.1 Introduction to Metabolomics 277 12.2 Technologies for Metabolomics 280 12.3 Data Formats for Metabolomics 285 12.4 Databases for Metabolomics 287 12.5 General Principles for Metabolomic Data Analysis 292 12.6 From Spectra to Metabolite Lists：Bioinformatics for Metabolite Identification 293 12.7 From Metabolite Lists to Significant Metabolites：Multivariate Statistics 300 12.8 From Significant Metabolites to Pathways：Bioinformatics for Metabolite Interpretation 306 12.9 Conclusion 310