如果說21世紀是生物學世紀，生物信息學應該是
支撐生物學世紀的核心科技之一。而大數據科學和人
工智能技術正在將生物信息學推向生命科學和信息科
學的前沿。本書分為生物信息學基礎篇和生物信息組
學技術篇兩大部分。生物信息學基礎篇從新興領域切
入，介紹生物信息學的計算科學及進化生物學基礎(
如網絡科學與大數據技術、深度學習、計算智能、高
維數據分析、馬爾可夫鏈蒙特卡洛法，隱馬爾可夫模
型，貝葉斯統計、醫學生態學、DNA計算、進化樹與
溯祖樹分析、種群遺傳學等)。生物信息組學技術篇
除經典內容(基因組、轉錄組、蛋白質組)外，還包括
最新的三代基因測序算法和軟件(作者團隊研發的
DBG2OLC和SPARC)、微生物群繫(Microbiome)和宏基
因組學(Metagenomics)、非編碼RNA、新藥發現、代
謝組學(Metabolomics)等熱點內容。
馬占山編著的這本《生物信息學計算技術和軟件
導論》可作為高等院校生物信息學教材或參考書，也
可供相關領域(生物學、生態學、醫學、藥學、計算
科學、農林、食品科學等)的科技工作者閱讀參考。

生物信息學基礎篇
第1章 生物信息學一些前沿領域簡介
1.1 生物信息大數據
1.2 復雜網絡分析概論
1.3 復雜網絡分析實例：以微生物群繫醫學生態網絡為例
1.4 深度學習、計算智能與人工智能
1.5 醫學生態學
1.6 DNA計算機一生物學對計算機科學的回饋
第2章繫統發育樹與溯祖分析
2.1 樹的概念。
2.2 主要的建樹方法
2.3 模型選擇
2.4 貝葉斯方法
2.5 溯祖理論
2.6 物種樹估計
第3章 群體遺傳學數據分析軟件簡介
3.1 多功能軟件比較
3.2 理論模型與分析方法的實現方式
3.3 軟件運行方式與編程語言
3.4 總結與展望
第4章 生物信息學中重要統計計算方法和模型
4.1 計算機模擬技術
4.2 馬爾可夫蒙特卡羅法
4.3 隱馬爾可夫模型
4.4 貝葉斯統計
4.5 統計學習
4.6 高斯圖模型
生物信息組學技術篇
第5章 第三代基因測序組裝算法和軟件技術
5.1 第三代基因測序及組裝技術簡介
5.2 第三代基因組裝算法及軟件簡介：以DBG20LC和SPARc為例
5.3 三代基因組裝算法和軟件比較
5.4 DBG20LC和SPARC軟件使用簡介
第6章 基因組第二代測序數據的生物信息學分析
6.1 基因測序技術簡介
6.2 基因組裝技術
6.3 外顯子基因突變檢測
6.4 單細胞測序數據的基因組裝
第7章 轉錄組數據的生物信息學分析
7.1 轉錄組技術的發展
7.2 RNA-seq數據的質量控制
7.3 基於參考基因組的轉錄組分析
7.4 無參考基因組的轉錄組的從頭拼裝及拼裝質量評估
第8章非編碼RNA研究常用數據庫及軟件
8.1 非編碼RNA概述
8.2 非編碼RNA常用數據庫
8.3 非編碼RNA研究常用軟件
第9章 蛋白質組學研究常用軟件簡介
9.1 蛋白質組學簡介
9.2 計算蛋白質組學的應用