本书聚焦生物信息学的基础知识和分析方法在医学领域的应用。全书共十三章,主要介绍与医学相关的生物信息学研究领域的进展与应用,包括组学技术、高通量测序技术、基因编辑技术、病原微生物基因组和药物基因组学等,并着重介绍各种生物信息资源、软件、数据库、分析平台。本书结合研究案例和实验指导,对涉及的常用分析方法进行了整合与归纳。本书的特色在于以实践应用为指导思想,让读者系统地学习生物信息数据的整合分析和挖掘过程,培养科学的生物数据分析思维。
样章试读
目录
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第一章 绪论 1
第一节 生物信息学基础与研究范畴 1
第二节 生物信息学与精准医疗研究 4
第三节 生物信息学中的计算机技术与网络 6
第四节 生物与医学类文献检索的方法 13
第二章 组学技术与数据分析及其医学应用 20
第一节 基因组学数据分析与医学应用 20
第二节 蛋白质组学数据分析与医学应用 25
第三节 转录组学数据分析与医学应用 30
第四节 代谢组学数据分析与医学应用 32
第三章 非编码RNA功能与基因调控分析 35
第一节 miRNA功能研究与医学应用 35
第二节 lncRNA功能研究与医学应用 40
第三节 circRNA功能研究与医学应用 46
第四节 非编码RNA数据库简介 58
第四章 高通量测序技术与医学应用 72
第一节 第二代测序技术 72
第二节 第三代测序技术 75
第三节 第二代测序技术与医学应用 77
第四节 高通量测序策略在无创遗传筛查中的应用 83
第五章 模式动物与基因编辑技术 86
第一节 模式动物与常用数据库 86
第二节 基因编辑与常用数据库 94
第六章 病原微生物基因组与分子进化 101
第一节 微生物基因组与分子进化 101
第二节 (典型)细菌分子进化的生物学(医学)意义 117
第三节 (典型)病毒分子进化的生物学(医学)意义 123
第七章 药物基因组研究与数据分析 129
第一节 药物靶标筛选与药物设计 129
第二节 药物基因组学与精准医疗 140
第三节 个性化用药应用分析 146
第八章 常用生物信息数据库介绍 149
第一节 生物信息核心数据库 149
第二节 常用核酸数据库 165
第三节 常用蛋白质数据库 180
第四节 基因组数据库 199
第九章 基因注释与基因功能富集分析 208
第一节 基因注释 208
第二节 基因功能富集分析 209
第三节 基因注释和基因功能富集分析数据库 216
第十章 基因表达数据分析与应用 228
第一节 基因表达水平分析 228
第二节 基因差异表达分析 231
第三节 基因表达数据库及应用 236
第十一章 蛋白质相互作用分析和网络构建 256
第一节 蛋白质相互作用的分析策略与方法 256
第二节 STRING数据库的使用介绍 264
第三节 Cytoscape数据库的使用介绍 270
第十二章 生物信息学与临床数据整合案例分析 275
第一节 生物信息学分析在肿瘤疾病中的应用研究 275
第二节 生物信息学分析在常见复杂性疾病中的应用研究 282
第三节 单基因遗传病的基因突变分析与致病性预测 287
第十三章 常用生物信息数据分析实验指导 291
实验一 常用数据库及数据库查询 291
实验二 核酸序列分析 294
实验三 GO和KEGG数据库分析 297
实验四 GEO数据库及GEO2R的应用 302
实验五 蛋白质相互作用分析(一)—— STRING数据库的使用 306
实验六 蛋白质相互作用分析(二)——Cytoscape的使用 309
实验七 GEPIA数据库的使用 316
实验八 Kaplan-Meier Plotter(KM)数据库分析 318
实验九 TargetScan预测miRNA的靶基因 322
实验十 分子进化分析软件PHYLIP的使用 326
参考文献 333
附录一 名词解释与术语 335
附录二 常用数据库和软件工具网址 344