第一章 绪论 1
第一节 生命科学数据处理与计算机应用 1
第二节 生命科学中常用的计算机软件概述 6
第二章 生物信息学 10
第一节 生物信息学概述 10
第二节 常用的生物信息数据库 13
第三节 数据库的检索和应用 19
第四节 蛋白质和核酸的结构与功能的预测分析 23
第三章 数值方法中的误差 32
第一节 学习生命科学中数值方法的意义 32
第二节 近似值和舍入误差 33
第三节 截断误差和泰勒级数 35
第四章MATLAB软件与数值计算功能 41
第一节 引言 41
第二节MATLAB的语言结构 42
第三节 矩阵、变量、运算和表达式 43
第四节 绘图和控制语句 46
第五节MATLAB在线帮助 50
第五章 非线性方程的数值解法 56
第一节 引言 56
第二节 初值估计 57
第三节 简单迭代法 59
第四节 埃特金迭代法 62
第五节 牛顿法 65
第六节 插值法 67
第七节用MATLAB求解非线性方程 70
第六章 线性方程组的数值解法 74
第一节 引言 74
第二节 解线性方程组的直接法 75
第三节 解线性方程组的迭代法 82
第四节 应用MATLAB求解线性方程组 90
第七章 插值法和数值微分 92
第一节 引言 92
第二节 拉格朗日插值多项式 93
第三节 二元插值 98
第四节 三次样条插值 99
第五节 数值微分 104
第六节 应用MATLAB进行插值和微分计算 106
第八章 数值积分 112
第一节 引言 112
第二节 牛顿-柯特斯公式 114
第三节 变步长梯形求积法 117
第四节 龙贝格求积法 119
第五节 高斯求积法 122
第六节 应用MATLAB计算积分 126
第九章 常微分方程初值问题的数值解法 129
第一节 引言 129
第二节 数值解法的基本思想 129
第三节 欧拉方法 130
第四节 龙格-库塔法 134
第五节用MATLAB求常微分方程的数值解法 140
第十章 生物统计学基础 143
第一节 随机变量的分布 143
第二节 随机变量的数字特征——数学期望和方差 147
第三节 样本的特征值和常见分布 148
第四节 参数估计 152
第五节 假设检验 155
第六节MATLAB统计工具箱应用简介 159
第十一章 生命科学实验数据的误差分析 165
第一节 实验数据的测量误差 165
第二节 随机误差 166
第三节 随机误差的传递 168
第四节 实验数据的预处理 174
第五节 系统误差 178
第十二章 生命科学中的数学模型建立 184
第一节 实验数据处理和数学模型的建立 184
第二节 数学模型的建立方法 185
第三节 数学模型的选择 188
第四节 生命科学中的数学模型特征 191
第十三章 生命科学中常见的数学模型 194
第一节 生物传递模型 194
第二节 生物种群的指数增长模型 196
第三节 生物种群相互作用模型 198
第四节 生态数学模型 200
第五节 药物动力学模型 202
第六节 群体遗传学模型 205
第七节 生命科学的其他典型数学模型 207
第十四章 数学模型的求解与线性回归 210
第一节 数学模型的求解和最小二乘法原理 210
第二节 实验数据的一元线性回归 211
第三节 多元线性回归 217
第四节 逐步回归法 234
第五节 回归方程的预测和控制 237
第六节 线性回归在MATLAB的实现 239
第十五章 非线性模型的求解 245
第一节 非线性模型的线性化 245
第二节 非线性模型的拟合 249
第三节 非线性回归模型的检验 254
第四节 非线性回归在MATLAB的实现 256
第五节 最优化方法及MATLAB优化求解 258
第十六章 生命科学实验设计 263
第一节 实验设计概述 263
第二节 单因素设计和双因素设计 265
第三节 正交实验设计 270
第四节 回归正交设计 277
第五节 序贯实验设计 289
附录 293
附录1标准正态分布表 293
附录2 t分布表 295
附录3x2分布表 296
附录4 F分布表 298
附录5常用正交表 302
附录6回归正交设计表 305
附录7正交拉丁方表 308
附录8 MATLAB常用操作符与函数 309
主要参考文献 314