生物信息學(xué)與功能基因組學(xué)

第1部分DNA、RNA和蛋白質(zhì)序列的分析
第1章引言［2］
1.1本書(shū)的組織架構(gòu)［3］
1.2生物信息學(xué)：全景［4］
1.3各章節(jié)的組織架構(gòu)［6］
1.4對(duì)學(xué)生和教師的建議：練習(xí)，尋找一個(gè)基因，研究一個(gè)基因組［7］
1.5生物信息學(xué)軟件：兩種風(fēng)格［8］
1.6生物信息學(xué)和其他信息學(xué)學(xué)科［11］
1.7對(duì)學(xué)生的建議［11］

第2章序列數(shù)據(jù)的獲取和相關(guān)信息［14］
2.1生物數(shù)據(jù)庫(kù)的入門(mén)介紹［14］
2.2集中存儲(chǔ)DNA序列的數(shù)據(jù)庫(kù)［15］
2.3DNA、RNA和蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)［19］
2.4信息的獲取：用于標(biāo)記和鑒別序列的索引編號(hào)［27］
2.5利用NCBI的基因資源進(jìn)行基因信息的獲?。?1］
2.6使用命令行進(jìn)行NCBI數(shù)據(jù)的獲取［35］
2.7信息的獲?。夯蚪M瀏覽器［41］
2.8如何獲取序列數(shù)據(jù)的例子：?jiǎn)蝹€(gè)基因/蛋白質(zhì)［44］
2.9生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的獲?。?0］
2.10展望［51］
2.11常見(jiàn)問(wèn)題［51］
2.12給學(xué)生的建議［51］
2.13網(wǎng)絡(luò)資源［51］

第3章雙序列比對(duì)［58］
3.1引言［58］
3.2打分矩陣［66］
3.3在雙序列比對(duì)中，PAM矩陣的實(shí)用性［76］
3.4比對(duì)算法：全局和局部［79］
3.5雙序列比對(duì)的統(tǒng)計(jì)顯著性［88］
3.6展望［91］
3.7常見(jiàn)問(wèn)題［91］
3.8給學(xué)生的建議［92］
3.9網(wǎng)絡(luò)資源［92］

第4章局部比對(duì)搜索基本工具BLAST［100］
4.1引言［100］
4.2BLAST搜索步驟［102］
4.3BLAST算法使用局部比對(duì)搜索的策略［114］
4.4BLAST的搜索策略［119］
4.5使用BLAST預(yù)測(cè)基因：找到新基因［128］
4.6展望［131］
4.7常見(jiàn)問(wèn)題［131］
4.8對(duì)學(xué)生的建議［131］
4.9網(wǎng)絡(luò)資源［132］

第5章高級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)搜索［137］
5.1引言［137］
5.2特殊BLAST的網(wǎng)站［138］
5.3尋找遠(yuǎn)緣相關(guān)蛋白質(zhì)：位置特異性迭代BLAST（PSI-BLAST）和DELTA-BLAST［141］
5.4譜搜索：隱馬爾可夫模型［148］
5.5用類(lèi)似于BLAST的比對(duì)工具快速搜索基因組DNA［154］
5.6將二代測(cè)序讀段與參考基因組比對(duì)［159］
5.7展望［161］
5.8常見(jiàn)問(wèn)題［162］
5.9給學(xué)生的建議［162］
5.10網(wǎng)絡(luò)資源［162］

第6章多重序列比對(duì)［168］
6.1引言［168］
6.2五種主要的多重序列比對(duì)方法［170］
6.3用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究：方法，發(fā)現(xiàn)和挑戰(zhàn)［181］
6.4多重序列比對(duì)的數(shù)據(jù)庫(kù)［182］
6.5基因組區(qū)域的多重序列比對(duì)［186］
6.6展望［192］
6.7常見(jiàn)問(wèn)題［193］
6.8給學(xué)生的建議［193］

第7章分子水平的系統(tǒng)發(fā)育和進(jìn)化［200］
7.1分子進(jìn)化介紹［200］
7.2分子系統(tǒng)發(fā)育與進(jìn)化的法則［201］
7.3分子系統(tǒng)發(fā)育：樹(shù)的特征［211］
7.4樹(shù)的類(lèi)型［217］
7.5系統(tǒng)發(fā)育分析的五個(gè)步驟［221］
7.6展望［240］
7.7常見(jiàn)問(wèn)題［241］
7.8給學(xué)生的建議［241］
7.9網(wǎng)絡(luò)資源［241］

第2部分DNA、RNA和蛋白質(zhì)在全基因組層次上的分析
第8章DNA：真核染色體［250］
8.1引言［250］
8.2真核生物基因組和染色體的一般特征［252］
8.3真核生物染色體的DNA重復(fù)片段［263］
8.4真核生物染色體的基因含量［273］
8.5真核生物基因組的調(diào)控區(qū)域［279］
8.6真核生物DNA的比較［283］
8.7染色體DNA的變化［284］
8.8測(cè)定染色體變化的技術(shù)［290］
8.9展望［292］
8.10常見(jiàn)問(wèn)題［293］
8.11給學(xué)生的建議［293］
8.12網(wǎng)絡(luò)資源［293］

第9章二代測(cè)序數(shù)據(jù)的分析［310］
9.1引言［310］
9.2DNA測(cè)序技術(shù)［311］
9.3二代測(cè)序的基因組DNA的分析［318］
9.4二代測(cè)序的特定應(yīng)用［347］
9.5展望［348］
9.6常見(jiàn)問(wèn)題［348］
9.7給學(xué)生的建議［349］
9.8網(wǎng)絡(luò)資源［349］

第10章處理核糖核酸（RNA）的生物信息學(xué)工具［356］
10.1引言［356］
10.2非編碼RNA［358］
10.3信使RNA介紹［370］
10.4微陣列和RNA-seq：全基因組層面的基因表達(dá)量測(cè)定［379］
10.5RNA分析的解讀［384］
10.6展望［386］
10.7常見(jiàn)問(wèn)題［386］
10.8給學(xué)生的建議［387］
10.9網(wǎng)絡(luò)資源［387］

第11章基因表達(dá)：芯片和RNA-seq數(shù)據(jù)分析［395］
11.1引言［395］
11.2芯片分析方法1：NCBI的GEO2R工具［397］
11.3芯片分析方法2：Partek軟件［409］
11.4芯片分析方法3：利用R分析GEO數(shù)據(jù)庫(kù)［417］
11.5芯片數(shù)據(jù)分析：描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)方法［423］
11.6RNA-seq［430］
11.7芯片數(shù)據(jù)的功能注釋?zhuān)?38］
11.8展望［438］
11.9常見(jiàn)問(wèn)題［439］
11.10對(duì)學(xué)生的建議［440］
11.11推薦讀物［443］

第12章蛋白質(zhì)分析和蛋白質(zhì)組學(xué)［447］
12.1引言［447］
12.2蛋白質(zhì)鑒定技術(shù)［450］
12.3蛋白質(zhì)的四個(gè)方面［457］
12.4展望［476］
12.5常見(jiàn)問(wèn)題［477］
12.6給學(xué)生的建議［477］
12.7網(wǎng)絡(luò)資源［477］

第13章蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)［488］
13.1蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)總結(jié)［488］
13.2蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)原理［490］
13.3PDB數(shù)據(jù)庫(kù)（Protein Data Bank）［500］
13.4蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)［513］
13.5固有無(wú)序蛋白質(zhì)（INTRINSICALLY DISORDERED PROTEINS）［518］
13.6蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與疾?。?18］
13.7展望［519］
13.8常見(jiàn)問(wèn)題［520］
13.9給學(xué)生的建議［520］
13.10推薦讀物［523］

第14章功能基因組學(xué)［529］
14.1功能基因組學(xué)介紹［529］
14.2用于功能基因組學(xué)研究的八種模式生物［532］
14.3使用反向和正向遺傳學(xué)的功能基因組學(xué)［541］
14.4功能基因組和中心法則［555］
14.5用蛋白質(zhì)組學(xué)的方法研究功能基因組學(xué)［559］
14.6展望［572］
14.7常見(jiàn)問(wèn)題［572］
14.8給學(xué)生的建議［573］
14.9推薦讀物［574］

第3部分基因組分析
第15章生命樹(shù)上的基因組［584］
15.1引言［584］
15.2優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)資源［593］
15.3基因組測(cè)序計(jì)劃：年表［594］
15.4基因組分析計(jì)劃：介紹［602］
15.5基因組分析項(xiàng)目：測(cè)序［608］
15.6基因組分析計(jì)劃：組裝［610］
15.7基因組分析計(jì)劃：注釋?zhuān)?16］
15.8展望［620］
15.9常見(jiàn)問(wèn)題［620］
15.10給學(xué)生的建議［621］
15.11推薦讀物［624］

第16章已完成測(cè)序的基因組：病毒基因組［632］
16.1引言［632］
16.2病毒的分類(lèi)［634］
16.3解決病毒學(xué)問(wèn)題的生物信息學(xué)方法［641］
16.4人類(lèi)免疫缺陷病毒（HIV）［641］
16.5流感病毒［646］
16.6麻疹病毒［649］
16.7埃博拉病毒［650］
16.8皰疹病毒：從生殖細(xì)胞到基因表達(dá)［650］
16.9巨病毒［656］
16.10展望［659］
16.11常見(jiàn)問(wèn)題［659］
16.12給學(xué)生的建議［659］
16.13網(wǎng)絡(luò)資源［659］

第17章已完成測(cè)序的基因組：細(xì)菌和古細(xì)菌［668］
17.1引言［668］
17.2細(xì)菌和古細(xì)菌的分類(lèi)［669］
17.3人類(lèi)微生物組［681］
17.4細(xì)菌和古細(xì)菌的基因組分析［682］
17.5細(xì)菌基因組比較［696］
17.6展望［700］
17.7常見(jiàn)問(wèn)題［700］
17.8給學(xué)生的建議［700］
17.9網(wǎng)絡(luò)資源［700］

第18章真核生物基因組：真菌［711］
18.1引言［711］
18.2真菌的描述和分類(lèi)［712］
18.3對(duì)釀酒酵母（Saccharomyces cerevisiae ）的介紹［714］
18.4釀酒酵母的基因倍增和基因組倍增［723］
18.5半子囊菌類(lèi)的比較分析［727］
18.6真菌基因組分析［731］
18.7展望［737］
18.8常見(jiàn)問(wèn)題［737］
18.9給學(xué)生的建議［738］
18.10網(wǎng)絡(luò)資源［738］

第19章真核基因組：從寄生生物到靈長(zhǎng)類(lèi)［746］
19.1引言［746］
19.2位于樹(shù)底層的原生動(dòng)物缺乏線粒體［748］
19.3單細(xì)胞病原體的基因組：錐蟲(chóng)和利什曼原蟲(chóng)［751］
19.4囊泡藻類(lèi)（Chromalveolates）［753］
19.5植物基因組［763］
19.6后生動(dòng)物底層附近的黏菌與子實(shí)體［771］
19.7后生動(dòng)物［772］
19.8展望［792］
19.9常見(jiàn)問(wèn)題［792］
19.10給學(xué)生的建議［793］
19.11網(wǎng)絡(luò)資源［793］

第20章人類(lèi)基因組［807］
20.1引言［807］
20.2人類(lèi)基因組計(jì)劃的主要結(jié)論［808］
20.3獲得人類(lèi)基因組數(shù)據(jù)的門(mén)戶網(wǎng)站［809］
20.4人類(lèi)基因組計(jì)劃［813］
20.525條人類(lèi)染色體［826］
20.6人類(lèi)基因組變異［832］
20.7展望［843］
20.8常見(jiàn)問(wèn)題［844］
20.9給學(xué)生的建議［844］
20.10推薦讀物［848］

第21章人類(lèi)疾?。?52］
21.1人類(lèi)遺傳疾病：DNA變異的結(jié)果［852］
21.2疾病的種類(lèi)［859］
21.3疾病數(shù)據(jù)庫(kù)［872］
21.4鑒定疾病相關(guān)基因及其位點(diǎn)的方法［881］
21.5模式生物中的人類(lèi)疾病基因［888］
21.6疾病基因的功能分類(lèi)［893］
21.7展望［895］
21.8常見(jiàn)問(wèn)題［895］
21.9給學(xué)生的建議［895］
21.10推薦讀物［897］

附錄［906］
1.詞匯表［906］
2.自我檢測(cè)題答案［921］