计算机在生命科学中的应用PDF电子书下载

1 绪论 1

1.1计算机在生命科学中的应用 1

1.2生命科学中常用的计算机软件概述 6

2生物信息学 10

2.1生物信息学概述 10

2.2常用的生物信息数据库 13

2.3数据库的检索和应用 17

2.4蛋白质和核酸的结构与功能的预测分析 20

3生命科学中的数值方法 28

3.1 学习生命科学中数值方法的意义 28

3.2近似值和舍入误差 29

3.3截断误差和泰勒级数 31

4 MATLAB软件与数值计算功能 36

4.1 引言 36

4.2 MATLAB的语言结构 37

4.3矩阵、变量、运算和表达式 38

4.4绘图和控制语句 41

5非线性方程的数值解法 43

5.1引言 43

5.2初值估计 44

5.3简单迭代法 46

5.4埃特金迭代法 49

5.5 牛顿法 52

5.6插值法 54

5.7有记忆的单点迭代法 57

5.8用MATLAB求解非线性方程 58

6线性方程组的数值解法 61

6.1引言 61

6.2解线性方程组的直接法 62

6.3解线性方程组的迭代法 70

7插值法和数值微分 80

7.1 引言 80

7.2拉格朗日插值多项式 81

7.3牛顿插值多项式 86

7.4三次样条插值 88

7.5数值微分 93

7.6应用MATLAB进行插值和微分计算 96

8数值积分 101

8.1引言 101

8.2 牛顿－柯特斯公式 103

8.3变步长梯形求积法 105

8.4龙贝格求积法 107

8.5高斯求积法 109

8.6 应用MATLAB计算积分 113

9常微分方程初值问题的数值解法 116

9.1 引言 116

9.2数值解法的基本思想 116

9.3欧拉方法 119

9.4龙格－库塔法 122

9.5用MATLAB求常微分方程的数值解法 128

10生物统计学基础 133

10.1随机变量的分布 133

10.2随机变量的数字特征——数学期望和方差 137

10.3样本的特征值和常见分布 138

10.4参数估计 143

10.5假设检验 146

11生命科学实验数据的误差分析 151

11.1实验数据的测量误差 151

11.2随机误差 152

11.3随机误差的传递 153

11.4实验数据的预处理 160

11.5系统误差 164

12生命科学中的数学模型建立 169

12.1实验数据处理和数学模型的建立 169

12.2数学模型的建立方法 170

12.3数学模型的选择 173

12.4生命科学中的数学模型特征 175

13生命科学中常见的数学模型 178

13.1生物传递模型 178

13.2 生物种群的指数增长模型 180

13.3 生物种群相互作用模型 182

13.4生态数学模型 184

13.5药物动力学模型 186

13.6群体遗传学模型 189

13.7生命科学的其他典型数学模型 191

14数学模型的求解 194

14.1数学模型的求解和最小二乘法原理 194

14.2实验数据的一元线性回归 195

14.3多元线性回归 202

14.4逐步回归法 219

14.5回归方程的预测和控制 222

15非线性模型的求解 225

15.1非线性模型的线性化 225

15.2非线性模型的拟合 229

15.3非线性回归模型的检验 234

15.4最优化方法及MATLAB优化求解 237

16生命科学实验设计 242

16.1实验设计概述 242

16.2 正交实验设计 244

16.3回归正交设计 250

16.4 序贯实验设计 258

附录1标准正态分布表 263

附录2 t分布表 265

附录3 X分布表 266

附录4 F分布表 268

附录5常用正交表 272

附录6回归正交设计表 275

附录7 交拉丁方表 278

参考文献 279