生物信息学概论——孙啸教授讲座

简介：
本讲座由著名生物信息学家孙啸教授主讲，内容涵盖生物信息学的基本概念、研究方法及其在基因组学和蛋白质组学中的应用。通过案例分析，深入浅出地介绍了该领域的发展趋势及挑战。适合对生命科学与信息技术交叉学科感兴趣的师生参加。 《生物信息学》是孙啸教授的一本经典著作，它深入浅出地介绍了这个领域的主要概念、方法和技术。生物信息学是一门交叉学科，结合了生物学、计算机科学、数学和统计学，旨在处理和解析生物数据，特别是基因组、蛋白质组和代谢组的数据。在这本书中，孙啸教授详细讲解了生物信息学的基本理论和实践应用，帮助读者理解和掌握这个快速发展的科学领域。 书中涵盖了生物序列分析的基础知识，包括DNA、RNA和蛋白质序列的比对。通过BLAST、Smith-Waterman和Needleman-Wunsch算法，读者可以学习如何在大量序列中寻找相似性，这对于理解物种间的进化关系和功能注释至关重要。此外，还介绍了基于概率模型的比对方法，如隐马尔可夫模型（HMMs），这些模型在识别基因家族和预测蛋白质结构中发挥着重要作用。 书中讨论了基因结构预测和功能注释。孙啸教授详细解释了如何使用转录因子结合位点预测、基因表达谱分析以及基因调控网络构建等方法来揭示基因的功能和表达模式。同时，他还介绍了如何利用基因本体（GO）进行功能分类和富集分析，以揭示基因集在生物学过程中的作用。 接着，书里涵盖了蛋白质结构预测和蛋白质-蛋白质相互作用研究。蛋白质三维结构对理解其功能至关重要，孙啸教授介绍了分子动力学模拟、同源建模和折叠问题的计算方法。对于蛋白质-蛋白质相互作用，他讲解了酵母双杂交、亲和纯化和计算预测技术，这些都是研究复杂生物系统的关键。 此外，《生物信息学》还详细探讨了进化生物学中的应用。通过比较基因组学和系统发生树的构建，读者可以理解物种的演化历史和遗传距离。同时，全基因组关联研究（GWAS）和种群遗传学分析也是这部分的重要内容，它们有助于发现与疾病相关的遗传变异。 书中章节还涉及生物大数据的管理和挖掘。随着高通量测序技术的发展，生物数据的数量急剧增长，因此高效的数据存储、检索和分析策略变得尤为重要。孙啸教授介绍了数据库设计、数据挖掘技术和云计算在生物信息学中的应用，以应对大数据挑战。 《生物信息学》是学习和研究生物信息学的宝贵资源，无论你是生物学背景的初学者还是有一定基础的研究者，都能从中受益匪浅。通过孙啸教授的引领，读者可以全面了解生物信息学的各个分支，并为解决生物学问题提供计算工具和思路。这本书每个章节都包含了丰富的实例和练习，有助于读者将理论知识转化为实际操作技能。