Biological Sequence Analysis

出版者:Cambridge University Press

作者:Richard Durbin

页数:356

出版时间:1998-5-13

价格:565.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9780521629713

具体描述

Probabilistic models are becoming increasingly important in analysing the huge amount of data being produced by large-scale DNA-sequencing efforts such as the Human Genome Project. For example, hidden Markov models are used for analysing biological sequences, linguistic-grammar-based probabilistic models for identifying RNA secondary structure, and probabilistic evolutionary models for inferring phylogenies of sequences from different organisms. This book gives a unified, up-to-date and self-contained account, with a Bayesian slant, of such methods, and more generally to probabilistic methods of sequence analysis. Written by an interdisciplinary team of authors, it aims to be accessible to molecular biologists, computer scientists, and mathematicians with no formal knowledge of the other fields, and at the same time present the state-of-the-art in this new and highly important field.

用户评价

对于那些希望跨越生物信息学“初级用户”门槛的读者而言，这本书无疑是**一剂强效的“抗平庸”良方**。它对**高通量测序数据（NGS）**下游分析的介绍，虽然不是详尽的实操指南，却精准地抓住了其背后的**核心算法挑战**。例如，在阅读关于**基因组组装**部分时，作者没有浪费笔墨在某个特定软件的使用教程上，而是聚焦于De Bruijn图和Overlap-Layout-Consensus（OLC）等基础图论方法如何解决碎片化问题，这使得即使未来软件迭代，其理论框架依然稳固。书中对**变异检测**中错误率模型和统计显著性的处理，展现了极高的学术水准。它迫使我重新审视那些我过去习以为常的分析步骤，并开始思考其潜在的偏差和误差来源。这本书的阅读过程，与其说是吸收知识，不如说是一次**思维模式的重塑**，它将零散的分析技巧整合成一个有机的、可批判的知识体系。

这本书的**结构安排堪称典范**，它仿佛遵循着一条从宏观到微观，再回归应用的最佳路径。开篇的理论回顾扎实，中间部分深入到各种模型构建，而收尾部分则巧妙地将这些模型整合到**功能注释和结构预测**等应用场景中。我特别喜欢它对**序列信息熵和信息内容**的阐述，这不仅解释了为什么某些保守区域具有重要的生物学功能，也为后续的模式识别算法提供了坚实的数学依据。与其他偏重于特定生物学焦点（如转录组或蛋白质组）的书籍不同，**《Biological Sequence Analysis》**保持了一种令人尊敬的**跨领域中立性**，其重点始终是对“序列”这一基本数据类型的通用分析方法。这种普适性意味着，无论我未来是研究微生物基因组、病毒进化还是人类疾病相关的非编码区，这本书所提供的分析框架都能提供坚实的底层支持。这是一部真正能伴随研究者职业生涯成长的参考书，其价值会随着经验的积累而愈发凸显。

这本书的**广度与深度达到了一个令人惊叹的平衡点**。我最欣赏的是，它并未将重点局限于DNA或蛋白质的单一序列分析，而是非常系统地覆盖了**多序列比对（MSA）**的各种进阶方法。从经典的ClustalW到更现代的基于约束的对齐方法，作者都进行了细致的比较和评估，特别是对**系统发育树构建**中不同距离矩阵和推断方法的优缺点分析，非常到位，帮助我理解为什么在不同的生物学情境下需要选择特定的树构建算法。阅读这些章节时，我仿佛有了一位经验丰富的导师在身旁，随时解答我在处理大规模同源基因家族数据时遇到的困惑。书中对于**数据可视化**的讨论也颇具启发性，它强调了清晰的图形展示如何辅助复杂的生物学解释，这在很多技术性书籍中是容易被忽略的环节。总而言之，它提供了一个完整的工具箱，不仅教会你如何使用工具，更教会你如何设计和优化工具，让你的分析结果更加可靠和具有解释力。

当我翻开这本书时，首先被它那种**沉稳而又不失前沿**的论述风格所吸引。它没有沉溺于那些花哨的、转瞬即逝的热门技术，而是专注于构建一个坚实的理论基础。例如，书中对**隐马尔可夫模型（HMM）**的讲解，简直是教科书级别的示范。它从基础的概率框架讲起，逐步推导出前向算法、后向算法以及Viterbi算法，每一步的数学推导都清晰可见，没有任何跳跃或含糊不清的地方。更令人称道的是，它还深入讨论了HMM在**蛋白质结构域识别**和**基因结构预测**中的实际应用和局限性，这使得我对HMM的理解不再停留在“黑箱”操作层面。此外，书中对**贝叶斯方法**在序列分析中的应用也进行了专门的探讨，这种将经典统计学与现代生物学问题相结合的视角，让我体会到分析工具的生命力所在。对于任何一个希望在生物信息学领域深耕，而不是仅仅停留在使用软件的用户来说，这本书提供的思维深度是无价之宝，它教会你“为什么”这样设计算法，而不是仅仅告诉你“如何”点击按钮。

这本**《Biological Sequence Analysis》**读起来简直就是为我量身定做的工具书，内容之详实和深入，远超出了我阅读过的任何一本同类书籍。作者显然对生物信息学领域的最新进展有着深刻的理解，书中对**序列比对算法**的阐述，尤其是Smith-Waterman和BLAST的内部机制，用图文并茂的方式进行了彻底的剖析，完全不是那种浮于表面的介绍。我尤其欣赏它对统计学基础的引入，它没有将复杂的概率模型束之高阁，而是巧妙地将其融入到算法的解释中，让我在理解序列相似性打分和P值计算时，感觉豁然开朗。以往很多教材在涉及**动态规划**时总是让人感到晦涩难懂，但这本书记载的步骤清晰、逻辑缜密，甚至提供了伪代码，这对于我这种需要将理论转化为实际编程操作的人来说，简直是福音。书中的案例选择也极具代表性，无论是蛋白质结构预测的初步探索，还是基因组重排的追踪，都体现了理论与实践紧密结合的严谨态度。可以说，这本书极大地拓宽了我对生物序列分析核心技术的认知边界，是一部值得反复研读的案头宝典。