生物信息算法
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简介：这是一本关于生物信息学算法和计算思想的导论性教科书，原着由国际上的权威学者撰写，经国内知名专家精心翻译为中文，系统介绍推动生物信息学不断进步的算法原理。
③ 生物信息学主要研究什么
生物信息学的主要是用不同的高大上的编程算法（比如数据挖掘），针对生物体内一些富含信息的分子进行解析。
生物体内富含信息的分子最典型的莫过于携带遗传信息的DNA、RNA和携带功能信息（主要是免疫功能信息）的蛋白质。因此对于DNA、RNA的碱基序列的变化和包含信息的解析，以及对于蛋白质四级结构（主要应该还是氨基酸序列）的变化和包含信息的解析应该是生物信息学的主要内容。
④ 生物信息学做算法和分析哪一个更有优势
生物信息学分析大致可以分为几个境界：只会机械的套用已有的方法，对算法和原理一无所知，无法运用结果解释分析生物学问题；了解生信检验的基本原理（作者在发明它时，最初的构想、原型、启发），可以根据实际情况选择不同的分析算法，采用最优解，能够解释生物学问题；能够自由的组合、拼接已有的算法，必要时创造想要的算法。回到芯片测序结果分析这个问题，去除芯片数据质量控制（这部分其实相当复杂），接下来就是差异基因筛选和基因功能注释分析了。基因功能注释属于芯片分析流程中最末端的生物学解读部分，相当于是临门一脚吧。这部分也是整个分析流程中最为灵活的部分，虽然它也有自身的一些套路。 实验设计非常简单，2组，3vs3，差异表达基因的定义很明了，不是上调就是下调，通过阈值筛选以后，图形展示结果是早可以预见的，毫无意外。既然这样，为什么不直接列个表？回到热图的初衷，这是一个聚类分析，目的是找出表达轮廓相近基因，以此来推断它们在功能上存在关联。如果说一张热图仅仅是为了说明差异基因分的很开，筛选标准是OK的，我的实验分组是OK的，那么称它为一张“田”字红绿色盲测试图并不为过。基因功能分析用GO和KEGG这一套，简单地罗列数据就OK了。不是说套路有什么错，婴儿学说话，刚学的时候他也是不知道其中的含义的，但是仅仅停留在套路上，还是走不远的。
⑤ 生物信息学算法导论的内容提要
全书强调的是算法中思想的运用，而不是对表面上并不相关的各类问题进行简单的堆砌。体现了以下特色：阐述生物学中的相关问题，涉及对问题的模型化处理并提供一种或多种解决方案；简要介绍生物信息学领域领军人物；饶有趣味的小插图使得概念更加具体和形象，方法更容易被领会，激励学生学习的兴趣并鼓励他们加入到生物信息学研究工作中来。
书中的大量论述表明：较少的几种设计思想就能解决大量的生物学难题。
⑥ 大林算法是生物信息算法吗
是的，这种算法是属于生物信息的一种算法，而且单这种方式是非常简单的很多人进行。这种生物信息计算的时候，都会采用大连算法进行。
⑦ 生物信息学算法导论的目录
1 绪论
2 算法与复杂性
2.1 算法是什么？
2.2 生物学算法与计算机算法
2.3 找钱问题
2.4 正确的与错误的算法
2.5 递归算法
2.6 迭代算法与递归算法的比较
2.7 快速算法与慢速算法的比较
2.8 大O记号
2.9 算法设计技术
2.10 易处理与不易处理问题的比较
2.11 附注
人物天地：Richard Karp
2.12 问题
3 分子生物学简介
3.1 生命是由什么组成的？
3.2 什么是遗传物质？
3.3 基因是干什么的？
3.4 哪些分子编码基因？
3.5 DNA的结构是怎样的？
3.6 在DNA和蛋白质间传递信息的物质是什么？
3.7 蛋白质是由什么组成的？
3.8 我们该如何去分析DNA？
3.9 一个物种的个体差异是怎样产生的？
3.10 不同物种间有怎样的差异？
3.11 为什么要搞生物信息学？
人物天地：Russell F.Doolittle
4 穷举搜索
4.1 限制酶切作图
4.2 不实用的限制酶切作图算法
4.3 一个实用的限制酶切作图算法
4.4 DNA序列上的调控基序
4.5 序列剖面
4.6 基序发现问题
4.7 检索树
4.8 发现基序
4.9 发现一个中间字符串
4.10 附注
人物天地：Gary Stormo
4.11 问题
5 贪婪算法
5.1 基因组重排
5.2 反序排序法
5.3 近似算法
5.4 断点：贪婪的另一面
5.5 贪婪方法与基序发现
5.6 附注
人物天地：David Sankoff
5.7 问题
6 动态规划算法
6.1 DNA序列比较的力量
6.2 找钱问题重述
6.3 曼哈顿游客问题
6.4 编辑距离与联配
6.5 最长共同子序列
6.6 全局序列联配
6.7 得分联配
6.8 局部序列联配
6.9 缺口罚分联配
6.10 多重联配
6.11 基因预测
6.12 基因预测的统计方法
6.13 基于相似性的基因预测方法
6.14 剪接联配
6.15 附注
人物天地：Michael Waterman
6.1 6 问题
7 分而治之算法
7.1 排序问题的分治法
7.2 空间效率高的序列联配
7.3 模序联配和四个俄罗斯人的加速法
7.4 在亚二次时间内构建联配
7.5 附注
人物天地：Webb Miller
7.6 问题
8 图算法
8.1 图
8.2 图与遗传学
8.3 DNA测序
8.4 最短超字符串问题
8.5 作为可选择测序技术的DNA阵列
8.6 杂交测序
8.7 SBH与Hamilton路问题
8.8 SBH与欧拉路问题
8.9 DNA测序中的片段装配
8.10 蛋白质测序和鉴定
8.11 肽测序问题
8.12 谱图
8.13 基于数据库搜索的蛋白质鉴定
8.14 谱的卷积
8.15 谱联配
8.16 附注
8.17 问题
9 组合模式匹配
9.1 重复序列发现
9.2 哈希表
9.3 精确模式匹配
9.4 关键词树
9.5 后缀树
9.6 启发式相似性搜索算法
9.7 近似模式匹配
9.8 BLAST：依靠数据库的序列比较
9.9 附注
人物天地：Gene Myers
9.10 问题
10 聚类和树
10.1 基因表达分析
10.2 系统聚类
10.3 k-均值聚类
10.4 聚类和有瑕团
10.5 进化树
10.6 基于距离的树重构
10.7 由可加矩阵重构树
10.8 进化树与系统聚类
10.9 基于字符的树重构
10.10 小简约问题
10.11 大简约问题
10.12 附注
人物天地：Ron Shamir
10.13 问题
11 隐马氏模型
11.1 CG岛和“公平赌场”
11.2 公平赌场和隐马氏模型
11.3 解码算法
11.4 隐马氏模型参数估计
11.5 剖面隐马氏模型联配
11.6 附注
人物天地：David Haussler
11.7 问题
12 随机化算法
12.1 排序问题回顾
12.2 吉布斯抽样
12.3 随机投影
12.4 附注
12.5 问题
参考文献
索引
⑧ 生物信息学对数据的处理一般是一个什么样的过程数据挖掘 数据整合
一、数据挖掘工具分类 数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题 数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此...
⑨ 生物信息学算法导论的编辑推荐
目前，可供本科学生使用的生物信息学着作为数不多，本书恰恰是其中的一本。国内生物信息学，计算生物学、计算数学等领域的本科生、研究生和其他研究人员，会从书中汲取基本的算法原理、解决实际问题的方法和技巧，进而更好地从事相关研究工作。
⑩ 计算生物信息学是什么
计算生物信息学（Computational Bioinformatics）是生命科学与计算机科学、数理科学、化学等领域相互交叉而形成的一门新兴学科，以生物数据作为研究对象，研究理论模型和计算方法，开发分析工具，进而达到揭示这些数据蕴含的生物学意义的目的。