“精要速覽系列(Instant：Notes Seties)”叢 書是國外教材“BestSeller”榜的上榜教材。該系 列教材結(jié)構(gòu)新穎，視角獨特，重點明確，脈絡(luò)分明， 圖表簡明清晰，英文自然易懂，被許多高等院校雙語教學(xué)選用。
霍奇曼編著的《生物信息學(xué)(第2版中譯版)》在前一版基礎(chǔ)上修訂，涵蓋了生物信息學(xué)的基本內(nèi)容及 拓展知識。全書共分三大部分，包括學(xué)科概況(A～B章)、基礎(chǔ)部分(C—I章)、應(yīng)用領(lǐng)域(J～R章)，合計 18章：A生物學(xué)研究新面貌、B生物信息學(xué)的定義、C物理學(xué)要素、D數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫、E數(shù)據(jù)類別、F計算、G 概率與統(tǒng)計、H模型與數(shù)學(xué)技術(shù)、1人工智能與機器學(xué)習(xí)、J基因組與其他序列、K轉(zhuǎn)錄組學(xué)、L蛋白質(zhì)與蛋 白質(zhì)組學(xué)、M代謝物組學(xué)、N超分子結(jié)構(gòu)、0生化動力學(xué)、P生理學(xué)、Q圖像分析、R文本分析。書前附有縮 略詞表，書后附有進(jìn)一步閱讀的文獻(xiàn)。
《生物信息學(xué)(第2版中譯版)》適合普通高校生命科學(xué)、醫(yī)藥科技，以及生物信息學(xué)相關(guān)專業(yè)教學(xué)使 用，也可供科研人員參考閱讀。
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譯者前言
縮略詞
A 生物學(xué)研究新面貌
B 生物信息學(xué)的定義
C 物理學(xué)要素
D 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫
E 數(shù)據(jù)類別
E1 數(shù)據(jù)類別
E2 生物信息學(xué)中呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的最佳做法
F 計算
G 概率與統(tǒng)計
G1 概率和概率分布
G2 條件概率和貝葉斯法則
G3 基本的統(tǒng)計學(xué)檢驗
前言
譯者前言
縮略詞
A 生物學(xué)研究新面貌
B 生物信息學(xué)的定義
C 物理學(xué)要素
D 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫
E 數(shù)據(jù)類別
E1 數(shù)據(jù)類別
E2 生物信息學(xué)中呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的最佳做法
F 計算
G 概率與統(tǒng)計
G1 概率和概率分布
G2 條件概率和貝葉斯法則
G3 基本的統(tǒng)計學(xué)檢驗
H 模型與數(shù)學(xué)技術(shù)
H1 系統(tǒng)特征
H2 圖論及其應(yīng)用
H3 常微分方程與代數(shù)
H4 高級建模技術(shù)
H5 形狀、變形與生長
I 人工智能與機器學(xué)習(xí)
I1 人工智能與機器學(xué)習(xí)概論
I2 人工智能與機器學(xué)習(xí)的統(tǒng)計學(xué)方法
I3 人工智能與機器學(xué)習(xí)的計算方法
J 基因組與其他序列
J1 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)源
J2 基因組注釋
J3 序列分析
J4 序列家族、序列比對與系統(tǒng)發(fā)育
J5 結(jié)構(gòu)域家族與數(shù)據(jù)庫
K 轉(zhuǎn)錄組學(xué)
K1 轉(zhuǎn)錄譜
K2 轉(zhuǎn)錄分析的統(tǒng)計學(xué)問題
K3 分析差異表達(dá)基因
K4 多元技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)推理
K5 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和實驗設(shè)計
L 蛋白質(zhì)與蛋白質(zhì)組學(xué)
L1 蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)
12 互作蛋白質(zhì)組學(xué)
L3 相互作用數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)
L4 結(jié)構(gòu)生物信息學(xué)
L5 結(jié)構(gòu)分類
L6 結(jié)構(gòu)預(yù)測與建模
L7 分子動力學(xué)與藥物設(shè)計
M 代謝物組學(xué)
N 超分子結(jié)構(gòu)
N1 超分子結(jié)構(gòu)
N2 組織與生物體尺度結(jié)構(gòu)
0 生化動力學(xué)
01 代謝網(wǎng)絡(luò)研究
02 微積分和代數(shù)學(xué)的應(yīng)用
P 生理學(xué)
P1 生理學(xué)
P2 整合生物學(xué)與植物模擬
P3 整合生物學(xué)——總結(jié)
Q 圖像分析
Q1 什么是圖像分析？
Q2 圖像分析如何應(yīng)用到生物科學(xué)研究中？
Q3 圖像增強
Q4 特征檢測
Q5 數(shù)據(jù)析取
R 文本分析
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