生物信息学导论PDF电子书下载

第1章　生物信息学概论 1

1.1　生物信息学的定义 1

目录 1

1.2　生物信息学的发展历史 2

1.3 生物信息学的主要研究领域、基本问题和方法 4

1.3.1 生物学数据库的建立和搜寻 4

1.3.2　DNA和蛋白质的序列分析 5

1.3.3　基因结构的预测 6

1.3.4 蛋白质结构和功能的预测 6

1.3.5　基因组数据的分析 7

1.3.6 比较基因组和系统发生遗传学分析 7

1.3.8　信号传导、代谢和基因调节途径的构建与描述 8

1.4　生物信息学今后的发展方向和趋势 8

1.3.7 功能基因组和蛋白组学数据的分析 8

1.5　生物信息学家应具备的基本知识和技能 9

第2章　生物信息的流向 13

2.1 生物信息在细胞内的流向 13

2.1.1 基因组：DNA和基因的结构 14

2.1.2 转录组：mRNA的结构 17

2.1.3 蛋白组：蛋白质的结构、相互作用和定位 19

2.1.4　代谢组：生化代谢途径和信号传导途径 24

2.1.5　细胞组：细胞器的结构与功能 28

2.2　生物信息在细胞间的流向 33

2.2.1 细胞周期及其调控 33

2.2.2 有丝分裂 34

2.2.3 减数分裂 34

2.3.1 孟德尔遗传方式 35

2.3　生物信息在世代间的传递 35

2.3.2　多基因遗传 39

2.4　生物信息流向紊乱与遗传病 41

2.4.1 基因突变的定义和分类 41

2.4.2 基因突变的效应 43

2.4.3 遗传病的基本概念和分类 44

第3章　人类基因组与基因组生物信息学 47

3.1　人类基因组计划：基因组的解剖结构 49

3.1.1 人类基因组计划的实施过程 49

3.1.2　后基因组时代的任务和目标 52

3.1.3 人类基因组的结构特点 53

3.1.4　人类基因组的多样性 54

3.2.2　肝脏蛋白组计划 55

3.2.3 蛋白组标准化数据库 55

3.2.1　血浆蛋白组计划 55

3.2　人类蛋白组计划 55

3.3 比较基因组学 56

3.4　基因组医学及相关的社会、伦理、法律问题 56

3.4.1 预测医学的发展趋势 56

3.4.2　应用基因组学的发展 57

3.4.3　遗传咨询与遗传伦理学的新范畴 59

3.5　基因组图、全基因组扫描和定位克隆 59

3.5.1 基因组图 59

3.5.2　全基因组扫描 60

3.5.3 定位克隆 62

3.6　基因组的组装与分析 64

3.6.1 基因组图谱的整合 64

3.6.2　基因在基因组中的定位方法 66

3.6.3 基因的结构组成与序列检索 67

3.6.4 定位克隆中关键区的定位和候选基因的筛选 70

3.6.5 同系基因和同源基因检索 72

第4章　生物信息学常用数据库介绍 75

4.1　分子生物学数据库 75

4.1.1 分子生物学数据库发展简史 75

4.1.2 分子生物学数据库分类 76

4.2　序列数据库 78

4.2.1 核苷酸序列数据库 78

4.2.2 蛋白质序列数据库 81

4.3　基因组图谱数据库 84

4.3.2　定位数据库 85

4.3.1 基因组图的组成成分和类型 85

4.4　医学数据库 91

4.4.1 OMIM 92

4.4.2 HGMD 92

4.4.3　其他突变数据库 93

4.5　生物信息的获取与数据库查找工具 94

4.5.1 Entrez 95

4.5.2　FASTA 96

4.5.3　BLAST 96

附录4-1　EMBL Flatfile格式 100

附录4-2　GenBank Flatfile格式 102

附录4-3　Swiss-Prot Flatfile格式 104

第5章　DNA和蛋白质的序列生物信息学 111

5.1.1 编辑距离 112

5.1　成对序列比对 112

5.1.2　点阵描图 113

5.1.3　记分模型 114

5.1.4　替换记分 116

5.1.5　最佳比对 118

5.2　多序列比对 123

5.2.1 多序列比对主要方法和常用软件工具 123

5.2.2　渐进整体比对法 124

5.2.3　反复整体比对法 126

5.2.4 遗传算法 127

5.2.5 局部比对 127

5.2.6 序列比对中的统计方法 128

5.3.1 序列结构域和基序的寻找 131

5.3 多序列比对在生物信息学研究中的应用 131

5.2.7　MSA的编辑和修改 131

5.3.2 基因调节因子预测 132

5.3.3　基因组组装 132

5.3.4 系统发生遗传学分析 133

第6章　蛋白质结构分析与结构生物信息学 137

6.1 蛋白质基本特性分析 137

6.2　蛋白质结构域、基序与结合部位分析 138

6.3　蛋白质拓扑结构、折叠和三维结构模型 138

6.3.1 同源性模型 139

6.3.2 折叠识别 140

6.3.3　ab initio折叠 140

6.4　蛋白质结构视观和分子模拟 141

6.4.1 蛋白质结构视观 141

6.5　蛋白质相互作用分析 142

6.4.2　蛋白质分子模拟 142

6.5.1 进化遗传分析 143

6.5.2　ab initio预测 144

6.5.3　贝叶斯网络法 144

6.6　蛋白质结构分析的基本流程 145

6.7　蛋白质结构分析的技术平台 147

6.7.1 X-衍射蛋白质晶体结构分析 147

6.7.2　核磁共振光谱分析 147

6.7.3　冷冻电镜技术 148

6.8　常用蛋白质结构数据库介绍 148

6.8.1 PDB 148

6.8.2　SCOP和CATH 149

6.8.3　Pfam 151

7.1　微阵列简介 153

第7章　微阵列生物信息学 153

7.2　微阵列的主要类型 154

7.2.1 cDNA微阵列 154

7.2.2　高密度寡核苷酸阵列 156

7.3　微阵列的应用 158

7.4　微阵列实验设计 159

7.4.1 对照组的选择 159

7.4.2　重复样本的使用 160

7.4.3　随机化原则 161

7.5　数据处理 162

7.5.1 丢失数据和极端值的处理 162

7.5.2 数据的正态性和线性检查 163

7.5.3　数据标准化 164

7.6.1 差异表达分析 167

7.6　数据分析 167

7.6.2　主成分分析 170

7.6.3 聚类分析 170

第8章　进化遗传学和统计遗传学 175

8.1　分子进化与遗传距离 175

8.1.1 进化钟和蛋白质演变速率 175

8.1.2　核酸分子的演变和模型 176

8.1.3　遗传距离的计算方法 177

8.2　进化遗传模型 178

8.3　遗传树的构建 178

8.3.1 建立数据模型 179

8.3.2　决定取代模型 179

8.3.3 建树方法 180

8.3.4　遗传树搜索 182

8.3.5 确定树根 183

8.3.6　评估进化树 183

8.4　MCMC方法在进化遗传分析中的应用 183

8.4.1 贝叶斯定理 183

8.4.2　MCMC的基本概念 184

8.4.3 MCMC的建树方法 184

8.4.4　MCMC的难点 185

8.5　疾病基因的连锁与关联分析 185

8.5.1 家族聚集性分析 187

8.5.2　LOD分析 188

8.5.3　TDT分析与ASP分析 189

8.5.4　病例对照资料分析 190

8.5.5　QTL定位 191

8.6　群体遗传学分析方法 192

8.6.1 Hardy-Weinberg平衡 192

8.6.2　近婚系数 193

8.6.3 选择作用 195

8.6.4　基因突变 196

8.6.5 遗传漂变 196

8.7　遗传风险计算 197

8.7.1 单基因病再发风险率的计算 197

8.7.2 多基因病再发风险率的计算 199

8.7.3　染色体病再发风险率的计算 199

8.8　亲子关系排除与肯定概率 200

第9章　药物基因组学与化学信息学 203

9.1　药物个体反应性的遗传基础 204

9.1.1 药物遗传学疾病概述 205

9.1.2 药物代谢酶类 207

9.1.3 转运蛋白 207

9.1.4　药物受体 208

9.2　药物遗传性状的鉴定方法 208

9.2.1 候选基因研究中的病例对照分析 209

9.2.2 全基因组连锁不平衡作图 210

9.2.3 药物基因组学研究方法的设计 211

9.2.4 药物基因组学常用技术平台 212

9.2.5 个体化医学在诊断和治疗中的应用 213

9.3　药物筛选与计算机辅助药物设计 215

9.3.1 药物研发的基本过程 215

9.3.2　药物锚定方法 217

9.3.3　计算机辅助药物设计 218

10.1　概率论基础 221

第10章　统计生物信息学 221

10.1.1 随机变量 222

10.1.2　概率分布函数和频数分布 222

10.2　统计学基本概念 226

10.2.1 均数与方差 226

10.2.2 置信区间 229

10.2.3　假设检验 231

10.2.4 Ⅰ类和Ⅱ类错误 232

10.3　常用统计检验方法 233

10.3.1　t检验 234

10.3.2　方差分析 237

10.4.1 相对危险度 239

10.4　关联分析 239

10.4.2 几率比值 240

10.4.3 归因危险度 241

10.4.4　率的标准化 243

10.4.5 几率比值的校正 244

10.5　相关与回归分析 246

10.5.1 线性相关与回归 246

10.5.2　协方差分析 247

10.5.3 多元线性回归 248

10.5.4　Logistic回归 250

10.6　常用统计软件介绍 253

10.6.1　SPSS软件 253

10.6.2　SAS软件 254