了得網研究生_生物測序數據分析

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生物測序數據分析
該商品所屬分類：研究生 -> 理學
【市場價】	292-424元
【優惠價】	183-265元
【作者】	孫曉明
【所屬類別】	圖書教材研究生/本科/專科教材理學
【出版社】	電子工業出版社
【ISBN】	9787121325939
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：128開

紙張：膠版紙

包裝：平裝-膠訂

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787121325939

作者：孫曉明

出版社：電子工業出版社

出版時間：2020年03月

內容簡介

本書繫統闡述了生物測序數據的分析方法, 主要內容包括基因與基因組的概念、測序相關的數據庫和數據格式、測序數據的常用平臺和原理、染色質免疫共沉澱測序數據分析、轉錄組測序數據分析、小RNA測序數據分析、單細胞測序數據分析和蛋白組學數據分析等各種生物測序數據分析方法。

作者簡介

孫曉明，女，本科畢業於北京大學。本科畢業後取得美國馬薩諸塞大學直博資格並獲得該校全額獎學金。於美國馬薩諸塞大學取得博士學位後，一直從事生物統計和生物信息研究工作。至2019年，已在相關國際會議及國際核心期刊上發表英文論文10餘篇。現為西安財經大學統計學院繫教師。

目錄
第1章基因與基因組1
1.1 基因簡述1
1.2 基因的基本概念3
1.3 DNA的結構特征4
1.4 RNA的結構特征5
1.5 蛋白質與DNA之間的相互作用6
1.6 蛋白質識別RNA的不同策略6
1.7 基因組結構、染色體、染色質和核小體7
1.7.1 真核細胞染色體DNA的結構7
1.7.2 核小體8
1.7.3 染色質的高級結構8
1.8 遺傳密碼8
1.9 原核細胞的基因調控9目錄

第1章基因與基因組1

1.1 基因簡述1

1.2 基因的基本概念3

1.3 DNA的結構特征4

1.4 RNA的結構特征5

1.5 蛋白質與DNA之間的相互作用6

1.6 蛋白質識別RNA的不同策略6

1.7 基因組結構、染色體、染色質和核小體7

1.7.1 真核細胞染色體DNA的結構7

1.7.2 核小體8

1.7.3 染色質的高級結構8

1.8 遺傳密碼8

1.9 原核細胞的基因調控9

1.10 真核細胞的基因調控11

1.11 RNA分子的調控作用14

參考資料14

第2章生物信息常用數據庫16

2.1 GenBank數據庫簡介16

2.1.1 GenBank的數據來源16

2.1.2 GenBank的數據內容與類型16

2.1.3 GenBank的數據檢索26

2.2 UniProt數據庫簡介27

2.2.1 UniProt的數據來源28

2.2.2 UniProt的數據內容與類型28

2.3 Ensembl數據庫簡介30

2.3.1 Ensembl的數據特征31

2.3.2 Ensembl的注釋31

2.3.3 Ensembl的注釋文件32

2.4 UCSC Genome Browser數據庫簡介32

參考資料33

第3章高通量測序技術35

3.1 高通量測序技術中的常用術語35

3.2 高通量測序技術簡介35

3.2.1 代測序技術36

3.2.2 第二代測序技術36

3.2.3 第三代測序技術41

3.2.4 其他測序技術43

3.3 深度測序的應用43

3.4 深度測序數據處理面臨的挑戰44

參考資料45

第4章深度測序的數據格式48

4.1 序列的相關格式48

4.1.1 FASTA格式48

4.1.2 FASTQ格式50

4.1.3 FASTQ質量值的計算方法50

4.1.4 fastqC程序51

4.2 序列比對的相關格式52

4.2.1 SAM格式53

4.2.2 BAM格式53

4.3 突變信息的相關格式54

4.4 序列注釋及可視化的相關格式55

4.4.1 BED格式55

4.4.2 GFF格式55

4.4.3 GTF格式55

4.5 Samtools簡介56

4.6 Bedtools簡介58

4.7 Vcftools簡介58

參考資料59

第5章測序數據拼接算法61

5.1 測序數據的常用術語61

5.2 拼接的基本原理62

5.2.1 基於貪婪策略的拼接算法63

5.2.2 基於OLC策略的拼接算法66

5.2.3 基於de Bruijn圖策略的拼接算法68

5.3 基因組拼接面臨的挑戰70

5.4 基因組拼接軟件的選擇70

參考資料73

第6章序列比對算法76

6.1 序列比對的常用術語76

6.2 比對算法簡介77

6.3 三種常用的比對軟件79

6.3.1 Bowtie2簡介79

6.3.2 BWA簡介80

6.3.3 SOAP2簡介80

6.4 多序列比對80

參考資料81

第7章轉錄組測序(RNA-seq)數據分析83

7.1 RNA-seq簡介83

7.2 RNA-seq技術的主要應用領域84

7.3 RNA-seq技術的基本實驗流程86

7.4 RNA-seq技術中的測序手段87

7.4.1 短讀長cDNA測序88

7.4.2 長讀長cDNA測序89

7.4.3 直接RNA測序90

7.5 RNA-seq的數據處理與相關的軟件90

7.6 RNA-seq中的統計學問題94

參考資料95

第8章染色質免疫共沉澱測序(ChIP-seq)數據分析98

8.1 ChIP-seq簡介98

8.2 ChIP-seq的基本實驗流程99

8.3 ChIP-seq的數據分析流程99

8.4 富集區域鋻定算法100

8.4.1 ChIP-seq的信號類型100

8.4.2 常見的富集區域鋻定流程101

8.5 用於富集區域鋻定的MACS2軟件101

8.6 ChIP-seq數據中的峰注釋102

8.7 比較兩組ChIP-seq的測序結果102

8.8 DNA功能域(motif)103

參考資料104

第9章 ATAC-seq數據分析105

9.1 ATAC-seq簡介105

9.2 ATAC-seq的數據處理106

參考資料107

第10章 microRNA-seq數據分析108

10.1 microRNA簡介108

10.2 microRNA-seq的數據處理109

10.3 microRNA的匹配原理110

10.4 microRNA的常用數據庫111

10.4.1 mirDIP數據庫111

10.4.2 miRBase數據庫111

10.4.3 TargetScan數據庫111

10.4.4 PITA數據庫112

10.4.5 starBase V2.0數據庫112

參考資料112

第11章單細胞測序數據分析114

11.1 單細胞測序簡介114

11.2 單細胞測序的分類115

11.3 單細胞測序的技術實現116

11.4 單細胞測序數據分析的相關算法119

參考資料122

第12章基因組關聯分析(GWAS)126

12.1 GWAS簡介126

12.2 GWAS的數據格式128

12.3 GWAS的研究對像及研究方法129

12.4 GWAS中的統計學問題129

參考資料130

第13章常見生物測序數據的下遊分析132

13.1 基因富集分析132

13.2 比較基因富集分析的方法132

13.2.1 過表達分析(ORA)132

13.2.2 功能集打分(FCS)133

13.2.3 通路拓撲結構(PT)133

13.2.4 網絡拓撲結構(NT)133

13.3 信號查看134

13.4 熱點圖134

參考資料134

第14章 Hi-C seq數據分析136

14.1 Hi-C seq簡介136

14.2 染色質構像捕獲(3C)技術及其衍生技術136

14.3 Hi-C seq數據分析的常用工具139

14.4 Hi-C seq數據的存儲139

14.4.1 Hi-C seq數據分析中的文件格式139

14.4.2 讀長配對數據的存儲140

14.4.3 互作矩陣的存儲140

14.5 Hi-C seq數據的特點141

14.6 Hi-C seq數據的分析方法141

參考資料143

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