Computational Molecular Biology

出版者:The MIT Press;

作者:Pavel A. Pevzner

页数:332

出版时间:1 edition (August 21, 2000)

价格:USD 58.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262161978

丛书系列:Computational molecular biology

具体描述

In one of the first major texts in the emerging field of computational molecular biology, Pavel Pevzner covers a broad range of algorithmic and combinatorial topics and shows how they are connected to molecular biology and to biotechnology. The book has a substantial "computational biology without formulas" component that presents the biological and computational ideas in a relatively simple manner. This makes the material accessible to computer scientists without biological training, as well as to biologists with limited background in computer science. Computational Molecular Biology series Computer science and mathematics are transforming molecular biology from an informational to a computational science. Drawing on computational, statistical, experimental, and technological methods, the new discipline of computational molecular biology is dramatically increasing the discovery of new technologies and tools for molecular biology. The new MIT Press Computational Molecular Biology series provides a unique venue for the rapid publication of monographs, textbooks, edited collections, reference works, and lecture notes of the highest quality.

用户评价

作为一名初涉计算生物学领域的学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍该领域知识的教材。《Computational Molecular Biology》这本书，从它的题目和简要介绍来看，似乎正是我想找的那种。我对其中的一些主题，比如生物序列分析、基因组组装和多重序列比对等，一直感到好奇，但又不知道从何入手。我希望这本书能够提供清晰的定义、详细的算法描述，并辅以实际的例子来帮助我理解。例如，在基因组组装这一块，我希望它能详细解释de Bruijn图算法的构建过程，以及如何处理其中的复杂性，比如重复序列和缺失区域。同时，我也希望书中能够介绍一些常用的生物信息学工具和数据库，以及如何使用它们来完成实际的分析任务。我对这本书的期望很高，希望它能为我打下坚实的理论基础，并激发我进一步探索计算分子生物学领域的兴趣。我期待它能成为我学习道路上的一个重要指引。

我对《计算分子生物学》这本书的关注，很大程度上源于其在方法论层面的深度。我从事的是理论物理研究，近期对生物系统表现出的复杂性和涌现现象产生了浓厚兴趣。传统的物理学方法在处理这些非平衡、多尺度、多体相互作用的系统时，往往显得力不从心。我希望这本书能够提供一套新的视角和计算工具，帮助我理解生物分子如何通过局部的相互作用产生宏观的功能。我尤其对书中在统计力学、信息论和随机过程等概念在分子生物学中的应用感兴趣。例如，我希望它能深入讲解如何利用玻尔兹曼分布来理解分子在特定环境下的能量状态，如何通过香农熵来量化生物信息，以及如何利用马尔可夫链模型来模拟生物过程中的随机性。此外，我也希望书中能够介绍一些用于分析生物大分子（如DNA、RNA和蛋白质）结构-功能关系的计算方法，并提供一些关于如何构建和模拟这些复杂系统的模型。这本书的出现，让我看到了将我在物理学领域积累的理论工具应用于生物学研究的可能性，我对此充满期待。

我是一名在读的博士生，研究方向是利用计算方法来揭示疾病的分子机制。在我的研究过程中，我经常会遇到需要处理和分析大量基因组、转录组和蛋白质组数据的情况。虽然我具备一定的编程和统计学基础，但总觉得在分子生物学领域，我缺乏一些更专业、更系统化的计算知识。《Computational Molecular Biology》这本书，从它的书名来看，似乎正是我所需要的。我希望它能够涵盖当前分子生物学研究中最核心的计算方法和算法，并且能够提供清晰的解释和示例。例如，在基因调控网络推断方面，我希望它能详细介绍不同的推断算法（如贝叶斯网络、 Granger 因果推断等）的原理、假设条件以及在实际分析中的应用。同时，我也希望书中能够介绍一些用于分析疾病相关变异、识别生物标志物以及设计靶向疗法的计算策略。我对这本书的期待是，它能够帮助我更深入地理解这些复杂的数据，从而更有效地推进我的研究项目。

这本《计算分子生物学》的出版，无疑为我这样的跨学科研究者打开了一扇全新的大门。长期以来，我一直致力于在生物学研究中引入更严谨的数学模型和计算方法，但常常苦于缺乏一套系统性的、能够 bridging 生物学直觉与计算实践的桥梁。这本书的内容，虽然我尚未深入研读，但从其目录和前言的介绍来看，它似乎能够很好地填补这一空白。我特别期待它在基因组学、蛋白质结构预测以及分子动力学模拟等前沿领域的介绍。我希望它能提供清晰的理论基础，同时辅以翔实的算法介绍和实际应用案例，让我能够理解如何在我的研究中有效地运用这些强大的工具。例如，在基因组学部分，我希望它能详细阐述各种比对算法的原理、优缺点以及在不同场景下的适用性，而不仅仅是罗列几种算法名称。同样，在蛋白质结构预测方面，我也期待它能深入剖析从序列到结构的转化过程中所面临的挑战，以及当前主流的计算方法的理论依据和局限性。这本书的出现，让我对解决一些长期困扰我的计算难题充满了信心。

我是在一次学术研讨会上偶然听闻《计算分子生物学》这本书的。当时，一位领域内的资深教授在谈到生物信息学的发展趋势时，特别提到了这本书，称其为“理解现代分子生物学研究不可或缺的基石”。这句话立刻引起了我的兴趣。在我看来，如今的分子生物学研究已经远远超出了单纯的实验观察，数据的爆炸式增长和计算能力的飞跃，使得计算方法成为了揭示生命奥秘的关键。我希望这本书能够深入浅出地讲解那些看似晦涩的计算原理，并将其与具体的生物学问题紧密结合。譬如，在系统生物学的部分，我期盼它能清晰地阐述如何利用网络分析方法来理解复杂的生物通路，如何通过仿真来预测细胞的行为，以及如何将这些模型与高通量实验数据进行整合。此外，我对书中在机器学习和人工智能在生物学中的应用也抱有极大的期待。我希望它能介绍一些经典的机器学习算法，并说明它们是如何被用来解决例如药物发现、疾病诊断等实际问题的。总而言之，我希望这本书能够提供一个全面的视角，让我能够站在巨人的肩膀上，更好地理解计算在分子生物学研究中的重要作用。