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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)航空、航天DES類數(shù)值方法及其在壓氣機(jī)高保真模擬中的應(yīng)用

DES類數(shù)值方法及其在壓氣機(jī)高保真模擬中的應(yīng)用

DES類數(shù)值方法及其在壓氣機(jī)高保真模擬中的應(yīng)用

定 價:¥110.00

作 者: 彭仁海等
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787030727190 出版時間: 2022-08-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《生物信息學(xué)實戰(zhàn)操作》分為8章,分別為緒論,生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫、資源及常用工具,序列比對,基因組測序組裝與轉(zhuǎn)座子分析,分子進(jìn)化與比較基因組研究,多組學(xué)關(guān)聯(lián)分析,蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能預(yù)測,計算機(jī)輔助藥物設(shè)計基礎(chǔ)?!渡镄畔W(xué)實戰(zhàn)操作》首先介紹了生物信息學(xué)的研究內(nèi)容、發(fā)展歷史、應(yīng)用領(lǐng)域和相關(guān)學(xué)習(xí)平臺,然后對生物學(xué)信息資源、常用工具和數(shù)據(jù)庫等進(jìn)行了介紹(基礎(chǔ)性),接著根據(jù)生物信息學(xué)在最新科研前沿中的應(yīng)用和最新進(jìn)展(新穎性),以實際操作為契機(jī)進(jìn)行了不同領(lǐng)域應(yīng)用的示范,輔以窗口圖片和操作視頻(操作性),最后以計算機(jī)輔助藥物設(shè)計(趣味性)結(jié)束?!渡镄畔W(xué)實戰(zhàn)操作》體系完整、結(jié)構(gòu)明晰、重點突出。每章后面附有相關(guān)的文獻(xiàn),以供讀者延伸閱讀。

作者簡介

暫缺《DES類數(shù)值方法及其在壓氣機(jī)高保真模擬中的應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

目錄

前言
第1章 緒論 1
1.1 生物信息學(xué)的研究內(nèi)容 1
1.1.1 生物信息學(xué)涉及的生物學(xué)研究領(lǐng)域 1
1.1.2 生物信息學(xué)涉及的計算機(jī)研究領(lǐng)域 3
1.2 生物信息學(xué)的發(fā)展歷史 5
1.2.1 生物信息學(xué)的萌芽(1950~1979年) 5
1.2.2 生物信息學(xué)的成長(1980~1990年) 5
1.2.3 生物信息學(xué)的飛速發(fā)展(1991年至今) 6
1.3 生物信息學(xué)研究機(jī)構(gòu) 6
1.3.1 美國國立生物技術(shù)信息中心 6
1.3.2 歐洲生物信息研究所 8
1.3.3 日本的DNA數(shù)據(jù)庫 8
1.3.4 Expasy 8
1.3.5 北京大學(xué)生物信息中心 10
1.3.6 華大基因 10
1.4 生物信息學(xué)的應(yīng)用 11
1.4.1 序列比對 11
1.4.2 基因組測序組裝與重復(fù)系列分析 11
1.4.3 分子進(jìn)化和比較基因組研究 12
1.4.4 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比對和功能預(yù)測 12
1.4.5 多組學(xué)關(guān)聯(lián)分析 12
1.4.6 計算機(jī)輔助藥物設(shè)計 13
1.5 生物信息學(xué)發(fā)展面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 13
第2章 生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫、資源及常用工具 16
2.1 數(shù)據(jù)庫的分類 16
2.1.1 依據(jù)數(shù)據(jù)庫存儲內(nèi)容進(jìn)行劃分 16
2.1.2 依據(jù)數(shù)據(jù)來源進(jìn)行劃分 18
2.2 常用數(shù)據(jù)庫介紹 19
2.2.1 NCBI 19
2.2.2 Ensembl 23
2.2.3 UCSC 23
2.2.4 KEGG PATHWAY 24
2.2.5 KEGG ORTHOLOGY 24
2.2.6 Pfam 26
2.2.7 Cistrome DB 26
2.2.8 JASPAR 26
2.2.9 Cell BLAST 27
2.2.10 EWAS Data Hub 27
2.2.11 DiseaseMeth 28
2.2.12 TAIR 28
2.2.13 ChEMBL 28
2.3 NCBI Entrez檢索系統(tǒng) 30
2.4 在線資源及工具 30
2.4.1 Windows10下的Linux子系統(tǒng) 30
2.4.2 BLAST 33
2.4.3 ORF Finder 34
2.4.4 CD-search 34
2.4.5 Expasy 35
2.4.6 ProtParam 35
2.4.7 PlantCARE 35
2.4.8 WoLF PSORT 35
2.4.9 psRNATarget 36
2.4.10 SOPMA 36
2.4.11 SWISS-MODEL 36
2.5 生物信息學(xué)相關(guān)的期刊 37
2.6 在線交流平臺 38
2.6.1 菜鳥教程 38
2.6.2 生物軟件網(wǎng) 38
2.6.3 OmicShare Forum 40
2.6.4 生信技能樹 40
2.6.5 丁香園 40
2.6.6 小木蟲 42
第3章 序列比對 46
3.1 序列比對的概念 46
3.1.1 空位 46
3.1.2 雙序列比對與多序列比對 46
3.2 序列比對的量化 47
3.2.1 打分矩陣 47
3.2.2 空位罰分 49
3.2.3 相似與同源 49
3.3 序列比對算法 50
3.3.1 全局比對與局部比對 50
3.3.2 動態(tài)規(guī)劃算法 50
3.3.3 BLAST算法 51
3.4 序列比對在生物信息學(xué)中的地位 51
3.5 序列比對的工具 52
3.5.1 常用序列比對工具及其功能 52
3.5.2 通過Clustal進(jìn)行序列比對 53
3.5.3 通過DNAMAN進(jìn)行序列比對 54
3.5.4 通過APE進(jìn)行序列比對 56
第4章 基因組測序組裝與轉(zhuǎn)座子分析 61
4.1 基因組測序技術(shù) 62
4.1.1 第一代測序技術(shù) 62
4.1.2 第二代測序技術(shù) 63
4.1.3 第三代測序技術(shù) 68
4.1.4 高通量測序技術(shù)的應(yīng)用 70
4.1.5 高通量測序數(shù)據(jù)庫 73
4.1.6 高通量測序相關(guān)數(shù)據(jù)存儲格式 75
4.2 基因組序列拼接和質(zhì)量評估 80
4.2.1 序列拼接概述 80
4.2.2 利用velvet工具拼接 81
4.2.3 基因組序列組裝質(zhì)量評估 82
4.3 基因組轉(zhuǎn)座子 83
4.3.1 轉(zhuǎn)座子的分類 83
4.3.2 自主與非自主轉(zhuǎn)座子 84
4.3.3 轉(zhuǎn)座子的命名 85
4.3.4 轉(zhuǎn)座子的挖掘方法 85
4.3.5 LTR反轉(zhuǎn)錄轉(zhuǎn)座子插入時間計算 86
4.3.6 轉(zhuǎn)座子數(shù)據(jù)庫 87
4.3.7 利用LTR_STRUC挖掘LTR反轉(zhuǎn)錄轉(zhuǎn)座子序列 88
4.3.8 利用PILER挖掘基因組重復(fù)序列 89
4.4 LTR反轉(zhuǎn)錄轉(zhuǎn)座子的全基因組挖掘 90
4.4.1 LTR反轉(zhuǎn)錄轉(zhuǎn)座子全基因組挖掘概述 90
4.4.2 LTR反轉(zhuǎn)錄轉(zhuǎn)座子的綜合挖掘 91
4.4.3 拷貝數(shù)與基因組分布 91
4.4.4 LTR反轉(zhuǎn)錄轉(zhuǎn)座子與基因組大小相關(guān)性計算 91
4.4.5 LTR反轉(zhuǎn)錄轉(zhuǎn)座子家族的活躍時期 93
第5章 分子進(jìn)化與比較基因組研究 97
5.1 分子進(jìn)化的相關(guān)概念 97
5.1.1 分子進(jìn)化 97
5.1.2 分子進(jìn)化樹 98
5.1.3 分子鐘假說 98
5.2 進(jìn)化樹的構(gòu)建方法 99
5.2.1 進(jìn)化樹構(gòu)建方法分類 99
5.2.2 最大簡約法 99
5.2.3 最大似然法 100
5.3 分子進(jìn)化常用軟件 101
5.3.1 PHYLIP 101
5.3.2 PAML 102
5.3.3 MEGA 103
5.3.4 PAUP 103
5.3.5 RAxML 104
5.4 比較基因組研究 104
5.4.1 基因家族聚類 104
5.4.2 系統(tǒng)進(jìn)化分析 105
5.4.3 物種分歧時間的估算 105
5.4.4 基因家族的擴(kuò)張與收縮 106
5.4.5 正選擇分析 108
5.4.6 全基因組復(fù)制事件 108
5.5 比較基因組學(xué)分析實戰(zhàn) 108
5.5.1 直系同源基因簇聚類分析 108
5.5.2 系統(tǒng)進(jìn)化分析 111
5.5.3 物種分歧時間估算 115
5.5.4 選擇壓力分析 119
5.5.5 共線性分析 120
第6章 多組學(xué)關(guān)聯(lián)分析 124
6.1 多組學(xué)關(guān)聯(lián)分析簡介 124
6.2 幾種常用的組學(xué)技術(shù) 124
6.2.1 基因組學(xué) 124
6.2.2 轉(zhuǎn)錄組學(xué) 126
6.2.3 蛋白質(zhì)組學(xué) 126
6.2.4 代謝組學(xué) 126
6.2.5 表觀基因組學(xué) 126
6.2.6 微生物組學(xué) 126
6.2.7 脂質(zhì)組學(xué) 127
6.3 多組學(xué)聯(lián)合分析的優(yōu)勢 127
6.4 多組學(xué)聯(lián)合分析的應(yīng)用領(lǐng)域 127
6.5 多組學(xué)聯(lián)合分析的研究方向 128
6.5.1 基因組、轉(zhuǎn)錄組和表觀基因組學(xué) 128
6.5.2 轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組學(xué) 128
6.5.3 轉(zhuǎn)錄組和代謝組學(xué) 129
6.5.4 蛋白質(zhì)組和代謝組學(xué) 129
6.5.5 微生物組和代謝組學(xué) 129
6.5.6 轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組和代謝組學(xué) 130
6.6 多組學(xué)分析實戰(zhàn) 131
6.6.1 基因組和轉(zhuǎn)錄組分析 131
6.6.2 轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組分析(ChIP-seq分析) 143
6.6.3 基因組、轉(zhuǎn)錄組和表觀基因組分析(DNase-seq分析) 148
6.6.4 基因組和表觀組分析(ATAC-seq分析) 154
6.6.5 GWAS分析 164
第7章 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與功能預(yù)測 169
7.1 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)概述 169
7.1.1 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與生物學(xué)功能 169
7.1.2 獲得蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的實驗方法 169
7.1.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比對 170
7.2 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的預(yù)測 171
7.2.1 預(yù)測工具 171
7.2.2 二級結(jié)構(gòu)預(yù)測示例 172
7.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫 174
7.3.1 PDB數(shù)據(jù)庫的檢索 174
7.3.2 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)格式 174
7.3.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)可視化工具 175
7.3.4 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的意義 177
7.4 蛋白質(zhì)三級結(jié)構(gòu)的預(yù)測 178
7.4.1 同源建模 178
7.4.2 從頭預(yù)測 181
7.4.3 氨基酸替換對蛋白質(zhì)功能影響的預(yù)測 182
7.4.4 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的平臺 183
第8章 計算機(jī)輔助藥物設(shè)計基礎(chǔ) 187
8.1 分子對接 187
8.1.1 分子對接工具 187
8.1.2 AutoDock程序的安裝 188
8.1.3 小分子的處理 190
8.1.4 大分子的處理 193
8.1.5 兩個參數(shù)文件(GPF和DPF)的設(shè)置 193
8.1.6 結(jié)果的保存與處理 196
8.2 分子動力學(xué)模擬 196
8.2.1 分子動力學(xué)模擬概述 196
8.2.2 利用Amber工具生成小分子模板 198
8.2.3 Amber處理蛋白質(zhì)文件 199
8.2.4 能量優(yōu)化 200
8.2.5 分子模擬 202
8.2.6 結(jié)果數(shù)據(jù)分析 203
附錄1 生物信息學(xué)詞匯 207
附錄2 ASCII碼表 209

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