• 1.摘要
  • 2.基本信息
  • 3.简介
  • 4.定义
  • 5.经历阶段
  • 6.发展简介
  • 7.研究方向
  • 7.1.序列比对
  • 7.2.蛋白比对
  • 7.3.基因识别分析
  • 7.4.分子进化
  • 7.5.序列重叠群Contigs装配
  • 7.6.遗传密码
  • 7.7.药物设计
  • 7.8.生物系统
  • 7.9.技术方法
  • 7.10.生物图像
  • 7.11.其他
  • 8.研究方法
  • 9.机器学习
  • 10.数学问题
  • 10.1.统计学的悖论
  • 10.2.度量空间的假设
  • 11.统计学习
  • 12.讨论总结
  • 12.1.启发式方法
  • 12.2.乐观中的隐扰
  • 12.3.总结
  • 13.经典教材
  • 13.1.内容简介
  • 13.2.作者简介
  • 13.3.图书目录
  • 14.相关图书信息
  • 15.内容简介
  • 16.目录
  • 17.学术期刊
  • 18.期刊信息

生物信息学

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霍奇曼著书籍

生物信息学(Bioinformatics)利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术(尤其是互联网技术)的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟)。主要的研究方向有:序列比对、基因识别、基因重组、蛋白质结构预测、基因表达、蛋白质反应的预测,以及建立进化模型。

基本信息

  • 出版时间

    2010年9月1日

  • 开本

    16开

  • ISBN

    978703 0288738

  • 书名

    生物信息学

  • 定价

    52.00元

  • 出版社

    科学出版社

  • 作者

    霍奇曼

简介

生物信息学Bioinformatics)是在生命科学的研究中,以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。它是当今生命科学和自然科学的重大前沿领域之一,同时也将是21世纪自然科学的核心领域之一。其研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白质组学(Proteomics)两方面,具体说就是从核酸和蛋白质序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息。

定义

定义一

生物信息学是一门收集、分析遗传数据以及分发给研究机构的新学科(Bioinformatics is a new subject of genetic data collection,analysis and dissemination to the research community)。(林华安,Dr. Hwa A. Lim,1987)

定义二

生物信息学

生物信息学特指数据库类的工作,包括持久稳固的在一个稳定的地方提供对数据的支持(Bioinformatics refers to database-like activities,involving persistent sets of data that are maintained in a consistent state over essentially indefinite periods of time)。(林华安,Dr. Hwa A. Lim,1994)

定义三

生物信息学是在大分子方面的概念型的生物学,并且使用了信息学的技术,这包括了从应用数学、计算机科学以及统计学等学科衍生而来各种方法,并以此在大尺度上来理解和组织与生物大分子相关的信息。(Luscombe,2001)

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:⑴新算法和统计学方法研究;⑵各类数据的分析和解释;⑶研制有效利用和管理数据新工具。

生物信息学是一门利用计算机技术研究生物系统之规律的学科。

生物信息学基本上只是分子生物学与信息技术(尤其是因特网技术)的结合体。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟)。

1990年代以来,伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破和Internet的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。对生物信息学工作者提出了严峻的挑战:数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息?基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育?基因组本身又是怎样进化的?

生物信息学的另一个挑战是从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质结构。这个难题已困扰理论生物学家达半个多世纪,如今找到问题答案要求正变得日益迫切。诺贝尔奖获得者W. Gilbert在1991年曾经指出:“传统生物学解决问题的方式是实验的。现在,基于全部基因都将知晓,并以电子可操作的方式驻留在数据库中,新的生物学研究模式的出发点应是理论的。一个科学家将从理论推测出发,然后再回到实验中去,追踪或验证这些理论假设”。

生物信息学的主要研究方向:基因组学 -蛋白质组学 -系统生物学 -比较基因组学,1989年在美国举办生物化学 系统论与生物数学的计算机模型国际会议,生物信息学发展到了计算生物学、计算系统生物学的时代。

姑且不去引用生物信息学冗长的定义,以通俗的语言阐述其核心应用即是:随着包括人类基因组计划在内的生物基因组测序工程的里程碑式的进展,由此产生的包括生物体生老病死的生物数据以前所未有的速度递增,已达到每14个月翻一番的速度。同时随着互联网的普及,数以百计的生物学数据库如雨后春笋般迅速出现和成长。然而这些仅仅是原始生物信息的获取,是生物信息学产业发展的初级阶段,这一阶段的生物信息学企业大都以出售生物数据库为生。以人类基因组测序而闻名的塞莱拉公司即是这一阶段的成功代表。

原始的生物信息资源挖掘出来后,生命科学工作者面临着严峻的挑战:数以亿计的ACGT序列中包涵着什么信息?基因组中的这些信息怎样控制有机体的发育?基因组本身又是怎样进化的?生物信息学产业的高级阶段体现于此,人类从此进入了以生物信息学为中心的后基因组时代。结合生物信息学的新药创新工程即是这一阶段的典型应用。

经历阶段