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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Figeys, Daniel 编

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2005-2

价格:940.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780471457145

丛书系列:

图书标签:

蛋白质组学
工业蛋白质组学
蛋白质分析
生物技术
蛋白质鉴定
质谱
蛋白质表达
生物标志物
工业应用
蛋白质工程

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具体描述

This book covers both basic elements and the state--of--the--art in applications of proteomics. The first section gives an introduction to the field, from differential approaches to functional proteomics, including yeast two--hybrid, mass spectrometry, mapping of post--translational modifications, and NMR spectroscopy. The second section offers a complete picture of industry studies in proteomics for human health and biotechnology applications. The final section addresses the future, looking at the most promising areas such as protein arrays and the integration of genomic and proteomic tools.

好的，这是一份关于《Industrial Proteomics》之外的其他主题的图书简介，字数控制在1500字左右，力求内容详实且自然流畅。 --- 图书简介：《算法的艺术：现代计算思维的基石与实践》一、导论：驾驭复杂性，重塑数字世界我们生活在一个由算法驱动的时代。从智能手机的推荐系统到全球金融市场的实时交易，再到复杂药物分子的设计，算法是驱动现代技术进步的核心引擎。然而，算法远不止是冰冷的逻辑堆砌，它们是人类解决问题、抽象现实并高效执行任务的创造性体现。《算法的艺术：现代计算思维的基石与实践》并非一本晦涩难懂的纯理论教材，而是一部旨在揭示算法设计哲学、剖析经典范式并引导读者掌握实际应用技巧的深度指南。本书的核心目标是培养读者建立一种“计算思维”——一种将复杂问题分解、识别模式、设计优雅解决方案并评估其效率的系统性方法。本书将带您穿梭于计算科学的宏伟殿堂，从历史的起源追溯到前沿的应用领域，全面解析支撑我们数字文明的数学与逻辑骨架。我们深入探讨了算法的“美学”——即如何在正确性、效率和可读性之间寻求完美的平衡点。二、第一篇：理论基石——计算的本质与复杂度在深入具体的算法设计之前，理解计算的理论边界至关重要。本篇奠定了全书的理论基础，清晰界定了“可计算性”与“高效性”的含义。 1. 形式化模型与图灵机：我们从计算的数学模型——图灵机开始，探究它如何定义了“算法”的严格概念。随后，我们将讨论λ演算等其他计算模型，展示它们在理论上的等效性，以及它们如何影响我们对程序语言设计的理解。 2. 复杂度理论的深度剖析：效率是算法的生命线。本章详细讲解了时间复杂度和空间复杂度分析（大O、Ω、Θ表示法），并着重阐述了最坏情况、平均情况和最好情况分析的区别。更进一步，我们将系统梳理P、NP、NP-完全等关键复杂性类别。我们不满足于简单的定义，而是通过实例（如布尔可满足性问题SAT）阐释了NP问题的核心特征，以及为什么寻找高效求解这些问题的算法对科学界仍是巨大的挑战。 3. 递归与数学归纳法：递归是算法设计中最强大但最具挑战性的工具之一。本章将递归的原理与数学归纳法紧密结合，展示如何严谨地证明递归算法的正确性。我们特别分析了主定理（Master Theorem）在求解分治算法（如快速排序、合并排序）复杂度时的应用，揭示其背后的优雅结构。三、第二篇：经典范式——结构化问题解决之道本篇聚焦于算法设计中的四大核心范式，它们是解决几乎所有计算难题的通用蓝图。 1. 贪心算法 (Greedy Algorithms)：探讨贪心选择的局部最优如何能导向全局最优。我们分析了霍夫曼编码、最小生成树（Prim's和Kruskal's算法）等经典案例，同时指出了贪心策略的局限性，并提供了判断贪心策略有效性的关键准则。 2. 分治策略 (Divide and Conquer)：深入解析“分而治之”的精髓。除了标准的排序算法，本章还探讨了Strassen矩阵乘法等旨在突破传统界限的算法，并讨论了如何平衡分解成本与合并成本。 3. 动态规划 (Dynamic Programming)：这是解决具有重叠子问题和最优子结构问题的利器。我们详细拆解了背包问题、最长公共子序列、矩阵链乘法等经典问题，重点强调了备忘录化（Memoization）与自底向上（Bottom-Up）两种实现方式的选择与权衡，强调状态转移方程的构建过程。 4. 回溯与分支限界 (Backtracking and Branch and Bound)：针对组合优化和搜索空间巨大的问题，如八皇后问题、图着色问题和旅行商问题（TSP），本章阐述了如何通过系统地探索部分解空间并利用界限函数进行剪枝，从而在可行时间内找到最优解。四、第三篇：图论与网络——连接世界的逻辑图结构是建模现实世界关系（如社交网络、交通路径、分子结构）的终极工具。本篇专注于图算法的深度应用。 1. 图的遍历与基础算法：系统回顾并对比深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并展示它们在拓扑排序、寻找连通分量中的核心作用。 2. 最短路径的探索：从基础的Dijkstra算法（处理非负权边）到Bellman-Ford算法（处理负权边），再到Floyd-Warshall算法（处理所有点对最短路径），本章详细对比了这些算法的适用场景和效率差异。 3. 最小生成树与网络流：深入讲解如何使用MST算法解决网络连接的成本优化问题。随后，我们转向更复杂的网络流问题，介绍Ford-Fulkerson方法和最大流/最小割定理，揭示其在资源分配和匹配问题中的强大威力。五、第四篇：高级主题与实践挑战本篇将理论与新兴领域相结合，探讨了在实际工程中经常遇到的算法挑战。 1. 字符串匹配与数据压缩：探讨KMP算法等高效的字符串搜索方法，理解它们如何通过预处理避免重复比较。同时，简要介绍数据压缩背后的信息论原理。 2. 近似算法与启发式方法：认识到许多优化问题在多项式时间内无精确解，本章转向求解“足够好”的解。我们探讨了如何设计和分析近似比，以及局部搜索、遗传算法等启发式技术在复杂优化中的角色。 3. 并行与分布式计算中的算法设计考量：随着多核处理器的普及，算法的思维方式必须从串行转向并行。本章讨论了如何评估算法的并行化潜力，以及在分布式环境中保持数据一致性与算法效率所面临的独特难题。六、结语：持续学习的算法家《算法的艺术》旨在提供一个坚实的知识体系，使读者能够自信地面对任何计算挑战。算法设计是一门永无止境的学问，本书不仅教授了“如何做”，更重要的是教会了读者“为何要这样做”。掌握了这些核心范式和理论基石，读者将具备将抽象问题转化为高效、可执行解决方案的强大能力，真正成为驾驭数字世界的架构师。