生物信息學(xué)導(dǎo)論：面向高性能計(jì)算的算法與應(yīng)用

第一篇 預(yù)備知識(shí)篇
　第1章 分子生物學(xué)基礎(chǔ)
　　1.1 生命的演化與分類
　　1.2 核酸：dna與rna
　　1.3 蛋白質(zhì)
　　1.4 dna的復(fù)制
　　1.5 基因與染色體
　　1.6 基因表達(dá)
　　1.7 現(xiàn)代生物工程技術(shù)
　　1.8 現(xiàn)代分子生物學(xué)中的經(jīng)典計(jì)算問(wèn)題
　第2章 數(shù)學(xué)及計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)
　　2.1 線性代數(shù)理論
　　2.2 概率論基礎(chǔ)知識(shí)
　　2.3 最優(yōu)化理論
　　2.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
　　2.5 函數(shù)增長(zhǎng)速度的比較
第二篇 序列分析篇
　第3章 序列比對(duì)的基本方法
　　3.1 序列的相似性與同源性 　　
　　3.2 點(diǎn)陣圖
　　3.3 兩序列比對(duì)概述
　　3.4 全局比對(duì)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法
　　3.5 局部比對(duì)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法
　　3.6 重疊區(qū)域匹配的準(zhǔn)全局比對(duì)算法
　　3.7 空位罰分模型
　　3.8 仿射空位罰分模型下的全局比對(duì)算法
　　3.9 仿射空位罰分模型下的局部比對(duì)算法
　　3.10 降價(jià)空間存儲(chǔ)的兩序列比對(duì)算法
　　3.11 降低時(shí)間開銷的兩序列比對(duì)算法
　　3.12 比對(duì)得分的正則化
　　3.13 啟發(fā)式的近似尋優(yōu)比對(duì)算法
　　3.14 比對(duì)得分的統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性
　　3.15 多序列比對(duì)
　　3.16 氨基酸替換矩陣
　　3.17 小結(jié)
　第4章 序列比對(duì)的并行計(jì)算
　　4.1 并行編程模型
　　4.2 并行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
　　4.3 序列比對(duì)及其并行化方案
　　4.4 smith-waterman算法的細(xì)粒度并行實(shí)現(xiàn)
　　4.5 序列數(shù)據(jù)庫(kù)搜索的粗粒度并行算法
　　4.6 多序列比對(duì)的并行算法
　　4.7 基于專用硬件fpga的序列比對(duì)
　第5章 基于字符串精確匹配的序列比較
　　5.1 模式的精確匹配與非精確匹配
　　5.2 樸素的模式匹配算法
　　5.3 線性時(shí)間的字符串搜索算法
　　5.4 基于關(guān)鍵字樹的模式集合匹配算法
　　5.5 后綴樹
　　5.6 后綴樹的構(gòu)造
　　5.7 后綴數(shù)組
　　5.8 基因組中的重復(fù)序列
　　5.9 后綴樹用于搜索重復(fù)子串和獨(dú)特子串
　　5.10 最長(zhǎng)重復(fù)序列的搜索算法
　　5.11 廣義后綴樹
　　5.12 最長(zhǎng)公共子串問(wèn)題
　　5.13 k次失配問(wèn)題
　　5.14 小結(jié)
　第6章 基因識(shí)別
　　6.1 基因識(shí)別與預(yù)測(cè)的計(jì)算方法
　　6.2 預(yù)測(cè)算法的準(zhǔn)確性度量
　　6.3 獨(dú)立識(shí)別法
　　6.4 基于比較的基因識(shí)別方法
　第7章 馬氏鏈與隱馬氏模型
　　7.1 馬爾可夫鏈
　　7.2 隱馬爾可夫模型
　　7.3 計(jì)算全概率的正向算法
　　7.4 計(jì)算全概率的反向算法
　　7.5 解碼問(wèn)題的viterbi算法
　　7.6 模型參數(shù)的估計(jì)
　　7.7 帶有啞狀態(tài)的hmm
　　7.8 譜hmm
　　7.9 采用譜hmm進(jìn)行多序列比對(duì)建模
　　7.10 利用hmm對(duì)基因識(shí)別問(wèn)題進(jìn)行建模
　第8章 序列進(jìn)化的基本模型
　　8.1 核苷酸替代的進(jìn)化模型
　　8.2 連續(xù)時(shí)間下的進(jìn)化模型
　　8.3 離散時(shí)間下的進(jìn)化模型
　第9章 分子進(jìn)化樹的重構(gòu)
　　9.1 進(jìn)化樹的概念與術(shù)語(yǔ)
　　9.2 進(jìn)化樹重構(gòu)的簡(jiǎn)約類方法
　　9.3 講化樹重構(gòu)的距離類方法
　　9.4 進(jìn)化樹重構(gòu)的統(tǒng)計(jì)類方法
　　9.5 樹拓?fù)淇臻g的搜索技術(shù)
　　9.6 似然度最大化的數(shù)值算法
　　9.7 模型選擇與假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題
　　9.8 進(jìn)化樹拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的建模、估計(jì)與檢驗(yàn)
第三篇 蛋白質(zhì)組學(xué)分析篇
　第10章 蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)
　　10.1 蛋白質(zhì)的層次性結(jié)構(gòu)
　　10.2 常見(jiàn)的二級(jí)結(jié)構(gòu)單元
　　10.3 蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)檢測(cè)
　　10.4 蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的計(jì)算方法
　　10.5 蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)算法的性能評(píng)價(jià)
　　10.6 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的比對(duì)方法
　第11章 蛋白質(zhì)序列鑒定的質(zhì)譜分析
　　11.1 質(zhì)譜技術(shù)
　　11.2 質(zhì)譜數(shù)據(jù)分析
　　11.3 實(shí)驗(yàn)質(zhì)譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理
　　11.4 質(zhì)譜比較的非概率型打分方法
　　11.5 質(zhì)譜比較的概率型打分方法
　　11.6 基于串聯(lián)質(zhì)譜的蛋白質(zhì)鑒定
　　11.7 蛋白質(zhì)鑒定的從頭測(cè)序法
　　11.8 含有修飾的質(zhì)譜比較與肽鑒定
第四篇 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)分析篇
　第12章 蛋白質(zhì)相互作用的預(yù)測(cè)
　　12.1 蛋白質(zhì)之間的相互作用
　　12.2 蛋白質(zhì)相互作用測(cè)定的實(shí)驗(yàn)方法
　　12.3 研究蛋白質(zhì)相互作用的生物信息學(xué)分析方法
　　12.4 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域水平的相互作用預(yù)測(cè)
　　12.5 小結(jié)
　第13章 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)的模塊劃分
　　13.1 引言
　　13.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征
　　13.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征度量指標(biāo)的計(jì)算方法
　　13.4 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的并行計(jì)算
　　13.5 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模塊劃分及生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)功能模塊挖掘
　　13.6 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)模塊劃分的傳統(tǒng)聚類方法
　　13.7 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)模塊劃分的譜聚類方法
　　13.8 生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)模塊劃分的混合式聚類算法
　　13.9 網(wǎng)絡(luò)模塊劃分結(jié)果的評(píng)價(jià)
　第14章 大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
　　14.1 聚類分析
　　14.2 層次聚類法
　　14.3 k均值聚類方法
　　14.4 核分析方法
　　14.5 基于核的k均值聚類方法
　　14.6 譜聚類方法
　　14.7 k均值聚類與譜聚類的統(tǒng)一
主題索引
人名索引
插圖索引
表格索引
算法索引
參考文獻(xiàn)