生物信息學

叢書序Ⅰ
叢書序Ⅱ
前言
第一章 生物信息學：導論
一、什么是生物信息學?
二、生物信息學的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
三、生物信息學的生物學內(nèi)涵
（一）基因與基因組的信息學
（二）基因表達的信息學：大規(guī)模基因功能表達譜的分析
（三）生物大分子的三維結構信息：蛋白質結構模擬與分子設計
（四）代謝和疾病發(fā)生途徑的信息
四、生物信息學的信息學內(nèi)涵
（一）生物信息數(shù)據(jù)庫
（二）分析工具的發(fā)展
五、生物信息學的應用與發(fā)展研究
（一）與疾病相關的基因信息及相關算法和軟件開發(fā)
（二）建立與動、植物良種繁育相關的基因組數(shù)據(jù)庫，發(fā)展分子標記輔助育種技術
（三）研究與發(fā)展藥物設計軟件和基于生物信息的分子生物學技術
六、生物信息學研究和發(fā)展中的交叉學科和大科學特點
（一）實驗生物學家和計算生物學家
（二）三種科學文化的融合
（三）跨越整個生命科學的大科學
第二章 分子生物信息數(shù)據(jù)庫
一、分子生物信息數(shù)據(jù)庫簡介
（一）基因組計劃和數(shù)據(jù)庫
（二）分子生物信息數(shù)據(jù)庫種類
二、基因組數(shù)據(jù)庫
（一）GDB
（二）AceDB
三、序列數(shù)據(jù)庫
（一）核酸序列數(shù)據(jù)庫
（二）EMBL和GenBank數(shù)據(jù)庫格式
（三）常用蛋白質序列數(shù)據(jù)庫
（四）其他蛋白質序列數(shù)據(jù)庫
四、結構數(shù)據(jù)庫
（一）蛋白質結構數(shù)據(jù)庫PDB
（二）蛋白質結構分類數(shù)據(jù)庫SCOP和CATH
五、二次數(shù)據(jù)庫
（一）基因組信息二次數(shù)據(jù)庫
（二）蛋白質序列二次數(shù)據(jù)庫
（三）蛋白質結構二次數(shù)據(jù)庫
第三章 數(shù)據(jù)庫查詢和數(shù)據(jù)庫搜索
一、簡介
二、數(shù)據(jù)庫查詢系統(tǒng)Entrez
（一）Entrez系統(tǒng)使用方法
（二）Entrez系統(tǒng)的特點
三、數(shù)據(jù)庫查詢系統(tǒng)SRS
（一）SRS系統(tǒng)使用方法
（二）SRS系統(tǒng)的特點
四、數(shù)據(jù)庫搜索簡介
（一）核苷酸堿基和氨基酸殘基代碼表
（二）相似性和同源性
（三）局部相似性和整體相似性’
（四）相似性計分矩陣·
五、數(shù)據(jù)庫搜索工具BLAST
（一）程序簡介
（二）BLAST程序運行實例
第四章 序列的同源比較及分子系統(tǒng)學和分子進化分析
一、簡介
二、相似序列的獲得
（一）BLAST
（二）與BLAST相關的一些知識
（三）獲得同源序列的其他方法
三、多序列比對
四、系統(tǒng)發(fā)育分析
（一）系統(tǒng)樹的構建方法
（二）常用的系統(tǒng)樹構建程序
（三）一些需要注意的問題
（四）（、0G數(shù)據(jù)庫
五、其他分子標記在生物系統(tǒng)學中的應用
（一）RFLP（restrictionfragmentlengthpolymorphism）標記
（二）PcR擴增片段長度的多樣性
（三）SNP標記
（四）同工酶
第五章 生物信息學與基因芯片
一、概述
（一）基因芯片簡介
（二）基因芯片對于生物分子信息檢測的作用和意義
（三）基因芯片研究和應用中所涉及到的生物信息學問題
二、基因芯片設計及優(yōu)化
（一）基因芯片設計的一般性原則
（二）DNA變異檢測型芯片與基因表達型芯片的設計
（三）cDNA芯片與寡核苷酸芯片的設計
（四）寡核苷酸探針的優(yōu)化設計
（五）基因芯片的優(yōu)化
三、基于芯片的序列分析
（一）測定未知序列
（二）直接檢測目標序列
（三）DNA序列突變檢測分析
（四）SNP分析
四、基于芯片的基因功能分析
（一）基因表達分析
（二）高密度基因表達芯片
（三）基因表達圖譜
（四）尋找基因功能
五、基因芯片檢測結果的分析
（一）熒光檢測圖像處理
（二）檢測結果分析
（三）檢測結果可靠性分析
六、基因芯片信息的管理和利用
（一）基因芯片信息管理
（二）數(shù)據(jù)集成和交叉索引
（三）數(shù)據(jù)的可比性和歸一化問題
（四）基因芯片信息的利用
七、基于基因芯片的數(shù)據(jù)挖掘及可視化
（一）數(shù)據(jù)挖掘
（二）基因芯片的多元數(shù)據(jù)結構
（三）數(shù)據(jù)相似程度的量化與距離矩陣
（四）聚類分析
（五）聚類分析結果的樹圖表示
（六）基因芯片數(shù)據(jù)的可視化和與數(shù)據(jù)庫的鏈接
八、基因轉錄調控網(wǎng)絡分析
（一）布爾網(wǎng)絡模型
（二）線性組合模型
（三）加權矩陣模型
（四）互信息關聯(lián)網(wǎng)絡
第六章 蛋白質結構預測的原理與方法
一、引言
二、影響蛋白質折疊的因素
三、蛋白質結構分析及蛋白質結構數(shù)據(jù)庫
（一）有關氨基酸殘基的信息
（二）周期性的二級結構
（三）非同期性的二級結構
（四）殘基間的相互作用及埋藏
（五）超二級結構
（六）蛋白質結構數(shù)據(jù)庫
（七）蛋白質結構域的折疊模式與蛋白質結構分類數(shù)據(jù)庫
（八）蛋白質的進化
四、二級結構預測
（一）二級結構預測概況
（二）Chou-Fasman方法
（三）GOR方法
（四）最近鄰居方法
（五）神經(jīng)網(wǎng)絡方法
（六）基于多重序列比對的二級結構預測
（七）二級結構預測的準確度
（八）二級結構在線預測（onlineprediction）
五、三級結構預測
（一）同源蛋白質結構預測
（二）蛋白質折疊類型識別
（三）蛋白質結構從頭預測
六、蛋白質結構預測發(fā)展趨勢
第七章 生物信息學與藥物設計
一、當代生物醫(yī)藥研究所面臨的困難
二、現(xiàn)代生物學給生物醫(yī)藥帶來的發(fā)展契機．
三、基因組學、蛋白質組學和生物信息學在藥物研究中的應用
（一）選擇藥物作用靶標的標準
（二）候選藥物作用靶標的發(fā)現(xiàn)
（三）靶標有效性的驗證
（四）藥物作用機制的研究
（五）藥物的藥代動力學及毒理性質的研究
四、計算機輔助藥物設計
（一）間接藥物設計
（二）直接藥物設計
（三）藥物設計實例
五、未來藥物研究方法展望
（一）人類基因組和生物信息學的發(fā)展，將為藥物設計研究開辟更廣闊的空間
（二）超級計算機的發(fā)展將為復雜生物體系的理論計算和藥物設計創(chuàng)造有利的條件
（三）計算機輔助藥物設計與組合化學技術相結合將顯示巨大威力
（四）基于結構的藥物設計將向基于作用機制的藥物設計方向發(fā)展