生物信息学方法指南.pdf
本书详细介绍了重要生物学软件和数据库的使用，包括序列分析软件包、分子生物学软件、网络信息资源、计算机和分子生物学的关系、生物信息学教学与最新文献跟踪。
生物信息学
G蛋白信号途径相关蛋白生物信息学——以禾谷炭疽菌为例.pdf
禾谷炭疽菌侵染玉米、小麦、高粱等禾本科作物引起炭疽病，给各国农业生产造成巨大的经济损失。目前，经济林木、花卉及中药材等诸多植物炭疽病的发生逐年增加，本书为实现林下经济背景下植物炭疽病防治药剂的开发提供了新思路。全书共13章，第一章综述了禾谷炭疽菌的研究情况，第二章介绍了G
生物信息学最佳实践.pdf
本书共六章，第一章介绍生物信息学使用环境搭建，主要介绍Linux的发行版、安装、基本配置及远程访问工具；第二章介绍生物信息学分析中主要用到的基本Linux命令，并使用生物信息数据进行实例操作；第三章介绍生物信息学的基本序列比对，包括BLAST比对、BLAT比对及Clust
生物信息学（第二版）.pdf
本书主要介绍生物信息学基本概念、主要算法和常用工具。全书共15章，涵盖生物分子数据产生、数据库、序列联配、基因组拼接及其基因预测、系统发生树构建、组学数据（转录、三维、单细胞等）分析、群体遗传分析等，同时包括生物信息学统计与算法基础和计算机基础。每章（绪论除外）前均设计了思维导图
深度测序数据的生物信息学分析及实例.pdf
本书几乎涵盖了深度测序数据分析及应用的各个方面，适用于从事深度测序数据分析研究的技术人员和学者。在本书中，不仅可以了解到深度测序技术应用的领域，还可以通过具体实例，了解到不同软件的相关算法、原理及使用方法，以帮助选择适合自身研究和应用所需要的深度测序数据分析的解决方案。
探索基因组学、蛋白质组学和生物信息学 | Discovering Genomics, Proteomics, and Bioinformatics2版.pdf
本书围绕对基因组学、蛋白质组学和生物信息学的介绍展开，介绍了近年来生物学及医学生物学研究方法中的发展。
生物信息学中的机器学习分析方法.pdf
本书针对生物信息学领域中海量的生物数据，分别从微阵列数据的分析和处理、基因调控网络的分析和构建以及蛋白质相互作用网络的分析等角度，系统介绍机器学习、统计学习及各种智能算法在生物信息学相关领域的应用。