Methods for Computational Gene Prediction pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Majoros, William H.

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2007-8

价格:$ 184.19

装帧:

isbn号码:9780521877510

丛书系列:

图书标签:

Computational Biology
Gene Prediction
Bioinformatics
Genomics
Algorithms
Machine Learning
Sequence Analysis
Genome Annotation
Computational Genomics
Systems Biology

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具体描述

Inferring the precise locations and splicing patterns of genes in DNA is a difficult but important task, with broad applications to biomedicine. The mathematical and statistical techniques that have been applied to this problem are surveyed and organized into a logical framework based on the theory of parsing. Both established approaches and methods at the forefront of current research are discussed. Numerous case studies of existing software systems are provided, in addition to detailed examples that work through the actual implementation of effective gene-predictors using hidden Markov models and other machine-learning techniques. Background material on probability theory, discrete mathematics, computer science, and molecular biology is provided, making the book accessible to students and researchers from across the life and computational sciences. This book is ideal for use in a first course in bioinformatics at graduate or advanced undergraduate level, and for anyone wanting to keep pace with this rapidly-advancing field.

《高级材料科学与工程：前沿研究与应用》图书简介本书是一部聚焦于现代材料科学与工程领域最新进展与未来趋势的综合性著作。它旨在为该领域的研究人员、工程师、高年级本科生及研究生提供一个深入、全面且富有洞察力的知识框架，涵盖从基础理论到尖端应用的广阔范围。本书的叙述风格力求严谨、专业，同时保持了清晰的逻辑结构和丰富的实例支撑，确保内容既具有学术深度，又具备工程实践指导意义。第一部分：材料基础理论的革新与深化本部分着重探讨了构成现代材料科学基石的物理化学原理在当代背景下的新发展。第一章：量子力学在材料结构预测中的应用本章深入剖析了密度泛函理论（DFT）在预测复杂晶体结构、电子能带结构以及缺陷行为方面的最新突破。重点讨论了如何通过高精度计算模拟来指导新型功能材料（如拓扑绝缘体和二维材料）的理性设计。内容涵盖了计算效率的提升、长程相互作用的精确处理，以及与实验观测数据进行可靠比对的方法论。此外，本章还探讨了超越标准DFT的先进方法，例如量子蒙特卡洛方法在处理强关联电子体系中的应用前景。第二章：热力学与相变动力学的精密调控本章聚焦于材料体系中复杂相图的构建与演化。详细阐述了基于相场理论（Phase-Field Theory）的数值模拟技术，用于描述晶粒生长、共晶反应以及合金化过程中的微观结构演变。内容涉及高熵合金（HEAs）的热力学稳定性分析，以及非平衡态热力学在快速凝固和烧结过程中的关键作用。本章强调了利用高通量计算加速热力学性质筛选的重要性。第三章：材料的表征技术与数据科学的融合本部分强调了实验表征与数据驱动方法的结合。详细介绍了先进的同步辐射技术（如X射线吸收谱XAS和散射SANS）如何揭示材料在极端条件下的动态行为。核心内容在于如何利用机器学习（ML）和人工智能（AI）算法，从海量的谱学数据、电镜图像中自动提取有意义的结构-性能关系，从而实现对材料性能的快速预测和逆向设计。第二部分：功能材料的前沿探索本书的第二部分将焦点转向当前最具活力的功能材料研究领域，探讨其设计原理、合成路径及潜在的颠覆性应用。第四章：能源存储材料的突破性进展本章系统回顾了锂离子电池、钠离子电池及固态电池的最新进展。重点分析了高能量密度正极材料（如富锂锰基材料）的结构稳定性和循环性能瓶颈，以及新型固态电解质（如硫化物和氧化物体系）的界面阻抗问题。此外，对电化学储能领域的下一代技术，如金属-空气电池和超级电容器的材料挑战进行了深入讨论。第五章：光电转换与量子信息材料本章专门讨论了用于太阳能捕获和光电器件的半导体材料。重点剖析了钙钛矿材料在光伏效率提升方面的潜力与长期稳定性问题。在量子信息领域，本章详述了用于量子比特的超导材料、拓扑材料以及半导体量子点（QDs）的设计原则，包括如何通过精确的能带工程实现对发光波长和相干时间的调控。第六章：生物相容性与生物电子学材料本部分关注材料与生命系统的接口科学。详细讨论了用于药物递送的纳米载体材料（如聚合物胶束、脂质体）的设计策略，强调其在体内降解动力学和靶向输送效率上的优化。此外，本章还深入探讨了可穿戴生物传感器和神经接口所需的柔性、可拉伸电子材料及其生物惰性。第三部分：先进制造技术与结构材料的再定义本部分关注如何利用新的制造范式来制备具有宏观尺度可控性的先进结构材料。第七章：增材制造（3D打印）中的材料科学挑战本章聚焦于选区激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）等金属增材制造过程中的材料科学问题。核心内容包括打印过程中的快速凝固导致的微观组织演化、残余应力控制、以及如何通过优化工艺参数来抑制打印缺陷（如孔隙率和微裂纹）。内容还涉及多孔材料和梯度功能材料在增材制造中的实现路径。第八章：超材料与智能响应结构本章深入探讨了超越传统材料限制的超材料（Metamaterials）的设计与应用。重点分析了其负有效参数（如负折射率）的实现机制，以及在电磁波调控、声学隔离和振动抑制方面的应用。此外，本章还覆盖了形状记忆合金、压电材料等智能材料在自修复和主动响应结构中的集成技术。第九章：极端环境下的结构材料性能本章评估了用于航空航天、核能等极端环境的结构材料所面临的挑战。详细分析了高温合金中蠕变机制的微观根源，以及辐射损伤对核反应堆结构材料（如奥氏体不锈钢和先进复合材料）性能的退化规律。本章强调了通过计算模拟和多尺度建模来预测材料在长期服役条件下的可靠性。总结与展望本书的最后部分对材料科学与工程的未来发展趋势进行了展望，强调跨学科合作（尤其是与信息科学和生物学的深度融合）是推动下一代材料革命的关键驱动力。本书为读者构建了一个面向未来的知识地图，鼓励读者在掌握坚实理论基础的同时，积极拥抱前沿的计算与制造技术，以应对人类社会面临的重大工程挑战。