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 生物信息检索与利用 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 47
第五节 MATLAB在线帮助 51
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 81
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 113
第一节 引言 113
第二节 牛顿-柯特斯公式 115
第三节 变步长梯形求积法 118
第四节 龙贝格求积法 120
第五节 高斯求积法 123
第六节 应用MATLAB计算积分 127
第九章 常微分方程初值问题的数值解法 130
第一节 引言 130
第二节 数值解法的基本思想 130
第三节 欧拉方法 131
第四节 龙格-库塔法 135
第五节 用MATLAB求常微分方程的数值解法 141
第十章 生物统计学基础 145
第一节 随机变量的分布 145
第二节 随机变量的数字特征——数学期望和方差 149
第三节 样本的特征值和常见分布 150
第四节 参数估计 154
第五节 假设检验 157
第六节 MATLAB统计工具箱应用简介 161
第十一章 生命科学实验数据的误差分析 167
第一节 实验数据的测量误差 167
第二节 随机误差 168
第三节 随机误差的传递 170
第四节 实验数据的预处理 176
第五节 系统误差 180
第十二章 生命科学中的数学模型建立 186
第一节 实验数据处理和数学模型的建立 186
第二节 数学模型的建立方法 187
第三节 数学模型的选择 190
第四节 生命科学中的数学模型特征 193
第十三章 生命科学中常见的数学模型 196
第一节 生物传递模型 196
第二节 生物种群的指数增长模型 198
第三节 生物种群相互作用模型 200
第四节 生态数学模型 202
第五节 药物动力学模型 204
第六节 群体遗传学模型 207
第七节 生命科学的其他典型数学模型 209
第十四章 数学模型的求解与线性回归 212
第一节 数学模型的求解和最小二乘法原理 212
第二节 实验数据的一元线性回归 213
第三节 多元线性回归 219
第四节 逐步回归法 236
第五节 回归方程的预测和控制 239
第六节 线性回归在MATLAB的实现 241
第十五章 非线性模型的求解 247
第一节 非线性模型的线性化 247
第二节 非线性模型的拟合 251
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 257
第五节 最优化方法及MATLAB优化求解 259
第十六章 生命科学实验设计 264
第一节 实验设计概述 264
第二节 单因素设计和双因素设计 266
第三节 正交实验设计 271
第四节 回归正交设计 278
第五节 序贯实验设计 290
附录 294
附录1 标准正态分布表 294
附录2 t分布表 296
附录3 X2分布表 297
附录4 F分布表 299
附录5 常用正交表 303
附录6 回归正交设计表 306
附录7 正交拉丁方表 309
附录8 MATLAB常用操作符与函数 310
主要参考文献 315