生物信息学 : 中译版 | Bioinformatics2版.pdf
本书共分为三大部分，包括学科概况、基础部分和应用领域，共计18章，具体包括：生物学研究新面貌、生物信息学的定义、物理学要素、数据与数据库、数据类别等。
生物信息
生物信息学Perl 语言基础.pdf
Perl是一种脚本编程语言，其灵活、易用、开源，因其具有非常强大的文本分析处理能力，所以对生物信息学的发展助力颇多。本书以生物信息学分析内容为例，着重介绍了Perl 5版本的基础知识，同时简要介绍Bio Perl模块及面向对象编程。本书在撰写时遵循了循序渐进的原则，能够使具有零编
生物信息学 : 基础与临床医学应用指南.pdf
本书较为详尽的介绍了生物信息学在医学科研和临床应用中的最新信息及资料，全书共分上下两篇，共十四章，系统地介绍了生物信息学的基本知识，以及生物信息学在功能基因组学研究中的应用。
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。
生物信息数据库建设、使用与管理指南.pdf
本书以“生物信息数据库建设”为中心，首先全面地介绍了国内外常见的生物信息数据库，并就生物“大数据”时代生物信息数据库建设过程中存在的问题进行了探讨。先从数据来源、数据类型、生物数据分析方法、生物信息分析平台等方面探讨如何对生物数据库的数据进行管理。接下来介绍数据库设计的方法、原则
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。
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。