本書包括生物信息學(xué)概述、生物信息學(xué)的生物學(xué)基礎(chǔ)、生物數(shù)據(jù)庫基本知識(shí)（核酸數(shù)據(jù)庫、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫）、序列數(shù)據(jù)庫、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫、基因序列比對(duì)、蛋白質(zhì)序列比對(duì)、系統(tǒng)發(fā)育分析、基因預(yù)測、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析與預(yù)測、亞細(xì)胞定位、藥物輔助設(shè)計(jì)、葉綠體基因組的組裝、線粒體基因組的組裝等內(nèi)容。每章的關(guān)鍵操作均錄有視頻，通過掃描二維

基本分析、檢索、跨膜區(qū)分析、蛋白質(zhì)翻譯后修飾、亞細(xì)胞定位、功能預(yù)測、生物數(shù)據(jù)綜合分析工具等內(nèi)容。同時(shí)，還介紹了序列相似性的概念，學(xué)習(xí)描述DNA和蛋白質(zhì)序列相似性的記分矩陣等內(nèi)容。第三章重點(diǎn)介紹蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測與分析，從蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)組織層次的確定和預(yù)測到蛋白質(zhì)折疊等方面進(jìn)行剖析，幫讀者全方面了解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)相關(guān)內(nèi)容。第四章介紹

生物計(jì)算是一種以DNA、RNA和蛋白質(zhì)等生物大分子為數(shù)據(jù)的計(jì)算。本書較為深入地探討DNA計(jì)算的各個(gè)方面，從基礎(chǔ)理論到實(shí)驗(yàn)操作，再到解的檢測，都囊括其中。同時(shí)，書中對(duì)RNA計(jì)算和蛋白質(zhì)計(jì)算也進(jìn)行了概述。全書共12章。其中，第1章～第4章詳細(xì)介紹圖與計(jì)算復(fù)雜性、生物計(jì)算數(shù)據(jù)、生物計(jì)算算子（酶與生化操作），以及在DNA計(jì)算中

本書以智能仿生相關(guān)理論與技術(shù)為核心，從核心技術(shù)、性能表現(xiàn)、高效能與綠色可持續(xù)性等多個(gè)維度，系統(tǒng)闡述了智能仿生相較于傳統(tǒng)工程技術(shù)的非凡創(chuàng)新力與顯著優(yōu)越性。本書共8章，從生物智能和人工智能入手，重點(diǎn)介紹了智能仿生結(jié)構(gòu)與材料、智能仿生傳感、智能仿生原理及其在導(dǎo)航、算法中的應(yīng)用，同時(shí)還涵蓋了相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的基礎(chǔ)知識(shí)及國內(nèi)外最新的研

了解微生物之間以及微生物與環(huán)境之間如何交互，是微生物生態(tài)學(xué)的重要研究課題。然而，由于傳統(tǒng)的基于實(shí)驗(yàn)室培養(yǎng)的研究方法存在一定局限性，因此，生物學(xué)家對(duì)真實(shí)環(huán)境中微生物群落內(nèi)部的交互了解甚少。宏基因組測序及人工智能技術(shù)的發(fā)展使得研究人員可以通過分析微生物基因組序列來了解真實(shí)環(huán)境中微生物的組成和豐度，并構(gòu)建關(guān)聯(lián)推斷算法分析微生

工程師通過模仿翠鳥的鳥喙設(shè)計(jì)出來的高速列車車頭，竟然能夠有效降低列車運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的噪聲，甚至還能降低電力消耗，提升速度！ 黑猩猩天生就是一個(gè)優(yōu)秀的藥劑師，它們醫(yī)治自己時(shí)用到的植物將近有1000種！或許，我們用不著像神農(nóng)那樣嘗百草，只需要追隨黑猩猩的步伐，這些植物就能在未來用來治療人類的寄生蟲、腫瘤或瘧疾等疾病。 &hel

本書共包括十九個(gè)精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)，內(nèi)容涵蓋生物信息學(xué)資源和文獻(xiàn)的檢索、Linux系統(tǒng)的使用、生物數(shù)據(jù)庫的利用和數(shù)據(jù)的獲取，生物信息學(xué)環(huán)境的搭建和工具的安裝、Python和R語言的編程基礎(chǔ)及繪圖，序列比對(duì)的在線和本地化分析、系統(tǒng)發(fā)育分析及可視化、單菌基因組學(xué)、核酸和蛋白質(zhì)序列分析、基因和蛋白的功能注釋、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測與可視

人類雖然有著其他生物無可比擬的智力，但在很多方面，人類較之其他生物又遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如。為了彌補(bǔ)自身的不足，聰明的人類開始向這些生物學(xué)習(xí)，從中汲取智慧和靈感。本書主要分為兩個(gè)部分，第一部分探討了生物的神奇功能，第二部分則從力學(xué)、化學(xué)、定向?qū)Ш�、信息與控制以及建筑等領(lǐng)域的仿生應(yīng)用出發(fā)，詳細(xì)介紹了仿生學(xué)的研究成果和實(shí)際應(yīng)用。書中的知

本教材以生物信息學(xué)的理論方法為基礎(chǔ)，突出生物信息學(xué)在生物醫(yī)學(xué)組學(xué)大數(shù)據(jù)下的實(shí)際應(yīng)用，同時(shí)有適當(dāng)?shù)木珳?zhǔn)醫(yī)學(xué)知識(shí)的拓展。本教材注重理論聯(lián)系實(shí)際，做到體系簡潔，結(jié)構(gòu)合理，力求滿足應(yīng)用型人才培養(yǎng)的需求。本教材共分為十五章。第一章緒論，重在陳述大數(shù)據(jù)時(shí)代下的生物信息學(xué)內(nèi)涵，以及生物信息學(xué)在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)發(fā)展中的重要作用。第二章至第四章

本書首先從生物大數(shù)據(jù)的定義和背景入手，梳理了其在科學(xué)研究和醫(yī)療領(lǐng)域的重要性，為讀者建立起全面的認(rèn)知框架。隨后，生物數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分析工具和技術(shù)等方面，涵蓋了數(shù)據(jù)獲取到數(shù)據(jù)分析的全過程。特別值得一提的是，本書不僅介紹了基本的統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)據(jù)可視化工具，還重點(diǎn)探討了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物數(shù)據(jù)分析中的