　　《生物信息學：基礎及應用》簡要介紹生物信息學的發展曆史、主要研究領域及應用前景，並重點講述生物信息學的基本知識點和基本技術、方法，生物分子信息數據庫的類型及應用，復雜疾病的生物信息學研究思路、方法和典型應用實例。每個知識單元均包括生物信息學基礎知識點、應用生物信息學的基本方法、數據庫和計算機軟件，並通過生物信息學的典型應用案例培養學生分析問題、解決問題的能力。
　　《生物信息學：基礎及應用》共分8章。第1章為緒論，主要介紹生物信息學發展的曆史、當前主要的研究方嚮及應用，尤其是在醫學研究中的應用前景。第2章介紹常用的生物信息學數據庫以及相應的數據檢索方法，重點講述核酸序列數據庫、蛋白質序列數據庫和蛋白質結構數據庫以及典型數據庫的格式和使用方法。第3章介紹核酸和蛋白質序列的比對方法及應用，著重講述雙序列比對的原理和常用工具。第4章和第5章分彆介紹核酸序列分析和基因組注釋的主要內容、方法及工具。第6章和第7章則分彆介紹從蛋白質序列分析其基本理化性質、結構和功能的方法及其在研究中的應用。第8章介紹生物信息學在人類復雜疾病的分子機理研究中的作用、主要方法和工具。
　　《生物信息學：基礎及應用》是麵嚮醫學和生物學背景的本科生的生物信息學教材，也可供相關專業科研人員參考。

內頁插圖

第1章緒論
1．1 生物信息學的産生與發展
1．2 生物信息學的研究目的與研究內容
1．2．1 生物信息學研究目的
1．2．2 生物信息學研究內容
1．3 生物信息學在醫學中的應用
1．3．1 鑒定單基因疾病的關鍵緻病基因
1．3．2 研究人類復雜疾病的發生機理

第2章分子生物學數據庫
2．1 概述
2．2 核酸序列數據庫
2．2．1 GenBank數據庫
2．2．2 歐洲核酸檔案
2．3 蛋白質序列數據庫
2．3．1 PIR數據庫
2．3．2 Swiss-Prot數據庫
2．3．3 UniProt數據庫
2．4 蛋白質結構數據庫
2．4．1 蛋白質結構數據庫PDB
2．4．2 蛋白質結構分類數據庫SCOP
2．4．3 蛋白質二級結構數據庫DSSP
2．5 其他分子生物學數據庫

第3章序列比對
3．1 序列比對基礎
3．1．1 序列比對的分類
3．1．2 序列的相似性
3．1．3 序列比對的打分矩陣
3．1．4 序列比對的空位罰分
3．2 雙序列比對
3．2．1 概述
3．2．2 點陣法
3．2．3 動態規劃法
3．2．4 BLAST算法
3．3 多序列比對
3．3．1 概述
3．3．2 SP模型
3．3．3 動態規劃法
3．3．4 星形比對算法
3．3．5 CI。USTALW算法

第4章核酸序列分析
4．1 DNA序列信息分析
4．1．1 DNA序列的基本信息
4．1．2 DNA序列的特徵信息
4．2 基因組結構注釋分析
4．2．1 重復序列分析
4．2．2 基因識彆
4．3 RNA序列分析
4．3．1 mRNA可變剪接分析
4．3．2 miRNA與靶基因預測分析

第5章基因組功能注釋分析
5．1 基因組注釋的基礎知識
5．1．1 基因組的組裝版本
5．1．2 基因組的坐標係統
5．1．3 基因組注釋常用格式
5．1．4 基因組坐標的邏輯運算模式
5．2 基因組功能注釋的準備工作
5．2．1 基因組組裝版本間的坐標轉換
5．2．2 常用格式間的轉換
5．2．3 基因組坐標的邏輯運算
5．3 基因組功能的高級注釋
5．3．1 基因組變異位點的注釋
5．3．2 基因集富集分析
5．3．3 製作序列標識
5．3．4 基因組功能注釋分析平颱

第6章蛋白質序列信息分析
6．1 蛋白質序列的基本信息分析
6．1．1 蛋白質的氨基酸組成分析
6．1．2 蛋白質的理化性質分析
6．1．3 蛋白質的親疏水性分析
6．2 蛋白質序列的特徵信息分析
6．2．1 蛋白質的跨膜區分析
6．2．2 蛋白質的信號肽分析
6．2．3 蛋白質的捲麯螺鏇分析
6．3 蛋白質序列的功能信息分析
6．3．1 基於蛋白質基序的功能分析
6．3．2 蛋白質的結構域和功能位點分析
6．3．3 基於蛋白質同源性的功能分析

第7章蛋白質結構分析
7．1 蛋白質二級結構預測
7．1．1 Chou-Fasman方法
7．1．2 GOR（Garnier-Osguthorpe-Robson）方法
7．1．3 PHD預測方法
7．1．4 NNSSP預測方法
7．1．5 多元預測方法
7．2 蛋白質空間結構預測
7．2．1 同源建模方法（homologymodeling）
7．2．2 串綫法（threading）
7．2．3 從頭預測（abinitio）方法

第8章生物信息學與人類復雜疾病
8．1 人類復雜疾病及其分子機理
8．1．1 人類疾病及復雜疾病
8．1．2 復雜疾病發生的分子機理
8．2 復雜疾病的分子機理分析
8．2．1 基因芯片技術及數據分析
8．2．2 蛋白質組學和蛋白質錶達分析
8．2．3 轉錄調控的高通量分析
8．2．4 高通量基因分型分析
8．3 復雜疾病與生物分子網絡
8．3．1 典型的生物分子網絡簡介
8．3．2 復雜生物分子網絡的分析與構建
參考文獻

前言/序言

　　生物信息學是應用數學、計算機科學及信息科學的理論、方法、工具研究和解決分子生物學問題的交叉學科。生物信息學的研究領域十分廣泛，通過對分子生物學數據的收集、篩選、整理、管理及分析，解決諸如序列比對、基因識彆、蛋白質結構預測、基因錶達譜分析、蛋白質分子間相互作用、藥物分子設計以及分子進化模型構建等一係列問題。近年來，隨著基因組學以及相關的分子生物學技術的快速發展，生物信息學逐漸發展為現代生命科學和醫學的重要研究領域之一，成為醫學、生物學及相關專業學生需要掌握的重要知識。為瞭適應生物學和醫學背景本科生學習生物信息學的需求，我們在多年生物信息學本科教學的基礎上，編寫瞭這本教材。
　　本教材介紹瞭生物信息學的基本概念，主要的技術與方法及其應用。因為本教材的教學對象是具有生物學和醫學背景的本科生，因此教材注重說明生物信息學概念與方法的應用。對於教材中的生物信息學算法，則隻闡明其計算原理和思路，不涉及算法相關的數學及計算機技術細節。通過課程的學習，學生可以掌握醫學與生命科學領域應用生物信息學分析問題、解決問題的基本概念和方法。
　　本教材每章都是以提齣生物信息學應用問題開始，通過“知識點一方法一應用實例”的模式，闡述知識點、生物信息學典型方法和計算工具，通過典型應用實例來學習解決問題的思路和途徑，培養學生在理解算法的基本原理和方法的基礎上解決實際問題的創新能力和實踐能力。
　　本教材是適用於醫學、生物學背景學生的生物信息學本科教材以及其他相關專業學生的生物信息學教材，也可用作生物學、醫學等領域工作者的參考用書。
　　本教材的編寫是我們多年來在天津醫科大學本科生“生物信息學”課程教學的基礎上，參考瞭國內外齣版的相關著作和文獻完成的。限於編者的水平，本書中的不妥以及錯誤之處，懇請讀者給予批評指正。
　　本教材第1章由田心編寫，第2章由石鷗燕及王舉編寫，第3章由王兆月編寫，第4章由邢軍及伊現富編寫，第5章由伊現富編寫，第6章南耿鑫編寫，第7章由張濤編寫，第8章由王舉編寫，全書由王舉統稿。
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